В чем преимущества TensorFlow? | OTUS

Курсы

Программирование
Выбор профессии в IT
-99%
Python Developer. Basic Специализация Python Developer Python Developer. Professional Golang Developer. Professional Базы данных iOS Developer. Basic Computer Science Android Developer. Professional Team Lead Android Developer. Basic Специализация Android-разработчик Vue.js разработчик Groovy Developer JavaScript Developer. Basic Специализация Java-разработчик C++ Developer. Basic Специализация Fullstack developer Unity Game Developer. Basic PHP Developer. Professional Agile Project Manager PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков MS SQL Server Developer Unreal Engine Game Developer. Professional Web-разработчик на Python Cloud Solution Architecture Flutter Mobile Developer PHP Developer. Basic Специализация PHP Developer Rust Developer Буткемп Java Unity VR/AR Developer
Специализации Курсы в разработке Подготовительные курсы Подписка
+7 499 938-92-02

В чем преимущества TensorFlow?

Мы уже рассказывали о такой известной библиотеке для машинного обучения, как TensorFlow. В чем же ее преимущества? Давайте их перечислим.

Высокий уровень абстракции

Библиотека написана таким образом, что вам не придется раздумывать о технической реализации абстрактных понятий. То есть можно спокойно сконцентрироваться на описании логики программы и математической составляющей, тогда как конкретная реализация вычислений целиком и полностью ляжет на TensorFlow. Это, в свою очередь, облегчит работу программиста и позволит лучше сосредоточиться на поставленных задачах.

Интерактивность

Библиотека TensorFlow дает возможность работать с компонентами модели, что называется, по отдельности, то есть можно создавать модель «на ходу», отдельно проверяя каждый элемент. Такой подход более удобен, чем если бы вы описывали граф в качестве единой монолитной структуры. Да и разработка становится более интерактивной, ведь структуру можно менять и настраивать.

Гибкость

Библиотека эффективна для разных направлений машинного обучения: это может быть и создание нейросетей, и глубокое обучение и прочее. Функциональность TensorFlow позволяет решать широкий спектр задач. А благодаря наличию графов и тензоров в TensorFlow вы сможете без проблем изобразить сложную математическую структуру.

Кроме того, гибкостью обладает и техническая сторона библиотеки, так как она работает как с центральным, так и с графическим процессором, плюс ее довольно легко применять с иными ML-инструментами, тем же API Keras.

1-20219-ab2aa3.png

Кроссплатформенность

Библиотека TensorFlow, как и Python, поддерживает популярные операционные системы и локально, и в облаке. Присутствуют браузерные расширения (версия для использования с Node.js и JavaScript TensorFlow.js), а также мобильные расширения и расширения для IoT (среда TensorFlow Lite).

Большое профессиональное сообщество

Так как библиотека очень популярна, вы без особого труда найдете ответы на многие вопросы. Существующее сообщество развивает технологическую составляющую, создает различные дополнения, связанные с TensorFlow, занимается написанием документации и туториалов. Все это в целом облегчает работу, позволяя извлечь максимум пользы и не потерять много времени уже на стартовом этапе.

maxresdefault_3-20219-84ca93.jpg

Хотите знать про TensorFlow больше? Обратите внимание на курсы в Otus, где представлен широкий выбор образовательных программ, связанных с машинным и глубоким обучением.

Не пропустите новые полезные статьи!

Спасибо за подписку!

Мы отправили вам письмо для подтверждения вашего email.
С уважением, OTUS!

Автор
0 комментариев
Для комментирования необходимо авторизоваться