Qu'est-ce que TensorFlow en termes simples ?

Essayons de définir le TensorFlow de Google en une seule phrase. TensorFlow est un framework d’apprentissage automatique.

Bien que l’apprentissage automatique (machine learning) soit une discipline complexe, nous en avons également discuté en termes simples. Pour les débutants, bien sûr.

Certes, l’apprentissage automatique ou les algorithmes d’apprentissage automatique sont complexes et nécessitent des années d’études et de pratique.

Mais, la mise en œuvre de modèles d’apprentissage automatique n’est pas si complexe ni difficile à cause de TensorFlow de Google.

Pourquoi?

Parce que TensorFlow nous aide à acquérir des données, à former des modèles et enfin à faire des prédictions.

De plus, tensorFlow est une bibliothèque open source pour le calcul numérique.

Nous l’avons vu aussi lorsque nous avons discuté de NumPy.

L’équipe Google Brain a initialement publié TensorFlow en 2015.

Mais plus tard, il a beaucoup évolué.

Nous avons TensorFlow 2.0, qui est plus puissant et idéal pour l’apprentissage automatique à grande échelle.

Non seulement l’apprentissage automatique, mais TensorFlow nous aide également à mettre en œuvre des modèles et des algorithmes d’apprentissage en profondeur.

Nous l’appelons aussi les réseaux de neurones.

Avez-vous déjà appris python et appris l’apprentissage automatique ?

Dans ce cas, il sera plus facile d’utiliser TensorFlow pour un apprentissage en profondeur.

Voyons comment fonctionne TensorFlow.

Il existe de nombreux modèles d’entraînement dans TensorFlow.

En conséquence, avec l’aide des modèles de formation TensorFlow, nous pouvons avoir une prévision de production à grande échelle.

D’autre part, nous pouvons également l’utiliser pour la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel, les simulations et bien d’autres.

TensorFlow dispose d’une vaste bibliothèque de modèles pré-formés que nous pouvons utiliser dans nos propres projets.

De plus, nous pouvons également utiliser le code du TensorFlow Model Garden.

Pour une raison bien sûr.

Cela nous aide à comprendre les meilleures pratiques pour former les modèles.