Podstawowym narzędziem do głębokiego uczenia się jest TensorFlow.
Mogą to być:
- Rozpoznawanie głosu – najczęściej używane w IoT, motoryzacji, bezpieczeństwie i UX/UI.
- Wyszukiwanie głosowe – najczęściej używane w telekomunikacji i producentach słuchawek.
- Analiza nastrojów – najczęściej używana w CRM.
- Wykrywanie usterek (hałas silnika) – najczęściej stosowane w motoryzacji i lotnictwie.
Gdzie TensorFlow jest najczęściej używany?
TensorFlow służy do tworzenia wielkoskalowych sieci neuronowych z wieloma warstwami. TensorFlow jest używany głównie do problemów z głębokim uczeniem lub uczeniem maszynowym, takimi jak klasyfikacja, percepcja, zrozumienie, odkrywanie, przewidywanie i tworzenie.
Do czego służy TensorFlow JS?
TensorFlow. js to sprzętowa akcelerowana biblioteka JavaScript do trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Korzystaj z elastycznych i intuicyjnych interfejsów API do budowania modeli od podstaw przy użyciu niskopoziomowej biblioteki algebry liniowej JavaScript lub interfejsu API warstw wysokiego poziomu.
Jakie programy używają TensorFlow?
Inne główne zastosowania TensorFlow obejmują:
- Systemy rozpoznawania mowy.
- Rozpoznawanie i oznaczanie obrazów/wideo.
- Samochody do samodzielnego prowadzenia.
- Podsumowanie tekstu.
- Analiza nastrojów.
Czy TensorFlow jest trudny do nauczenia?
Dla naukowców Tensorflow jest trudny do nauczenia i trudny w użyciu. Badania dotyczą elastyczności ibrak elastyczności jest wtopiony w Tensorflow na głębokim poziomie. … Deklaratywny charakter frameworka znacznie utrudnia debugowanie.
