Q：
機械学習におけるTensorFlowの役割は何ですか？
A：TensorFlowは、機械学習作業に対するGoogleの一般的な貢献です。 それ
から成る データフローグラフを備えたオープンソースのリソースセット。アルゴリズムをモデル化し、ニューラルネットワークやその他の機械学習技術を構築するのに役立ちます。
Pythonなどのプログラミング言語や、
ナンピー TensorFlowは、エンジニアが機械学習システムを効果的に設計するのに役立ちます。 ソフトウェアライブラリには、機械学習の分類、認識、および発見に役立つ独自のデータフローグラフのコレクションがあります。 （TensorFlowが機械学習システムでこれほど人気があるのはなぜですか？）
TensorFlowはPythonライブラリです。 できる
に使用され 深層学習モデル、または他のラッパーライブラリを作成できます
建てられる TensorFlowの上
、 基本的に、TensorFlowは、革新のためのツール、ライブラリ、およびコミュニティリソースのエコシステムの重要な部分を提供します。 これは、画像認識またはその他の最新の用途向けの技術を開発するためのユーザーフレンドリーな方法です。
TensorFlowを使用している企業には、
AirBnB 、eBay、Intel、Uber、Snapchat、Twitter、IBMなどが含まれます。
TensorFlowが実行される
多くの さまざまな環境。 TensorFlowのユーティリティを見ると、初心者は
始める ライブラリとリソースが機械学習プロジェクトにどのように貢献しているかを理解する。 データフローグラフは、機械学習で発生する数学的計算と操作を視覚化する方法です。
このユーティリティにより、TensorFlowは開発者のツールキットの人気のある部分になります。
チェックアウト：TensorFlow：オープンソースML Framework Proになるための6つのコース
