Q：
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？
A：機械学習（ML）には大きなトレンドがあります。プログラマーはTensorFlowと呼ばれるツールに群がります。TensorFlowは、MLのトレーニングデータセットの構築と使用に固有の主要な作業の一部を促進するオープンソースライブラリ製品です。 機械学習にTensorFlowを採用している大手企業では、その人気は明らかです。 問題は、TensorFlowが勝者として浮上した理由です。
一方では、TensorFlowの人気の一部がその起源に基づいているというケースがあります。 TensorFlowは当初Google Brainによって開発されたもので、名目上は「Google製品」であるため、オープンソースApacheライセンスの下でソフトウェアをリリースするというGoogleの動きにもかかわらず、名声の名声を享受しています。 TensorFlowは、競合他社よりも優れたマーケティングを行っていることを示す指標もあります。 別の要因は、大きな採用者である可能性があります。 たとえば、TensorFlowを使用するDeepMindの選択は、ある特定のソフトウェアツールを業界優位に追いやる「ドミノ効果」のようなもので、他の開発者に影響を与える可能性があります。
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一方で、企業が他の機械学習ツールよりもTensorFlowを使用したい理由は多数あります。 それらのいくつかは、TensorFlowのアクセス可能で「読み取り可能な」構文に関係しています。これは、これらのプログラミングリソースを使いやすくするために不可欠です。 機械学習はすでに登るのが非常に難しい丘であり、利害関係者は扱いにくい構文と格闘することを望まない。
TensorFlowの人気のその他の要素は、そのビルドに関係しています。一部の専門家は、モバイルにリンクしたり、より良いアクセスをもたらすことができるTensorFlowのAPIの機能に情熱を注いでいます。 TensorFlowをサポートする活気のあるコミュニティもあります。 あるいは、開発者はエラーの削減やコードの反復などのメトリックを調べて、多くの場合、TensorFlowを使用すると、コードベースプロジェクトのエラーを減らしたり、スケーリングを支援したりすることができます。
さらに、TensorFlowには固有の機能があり、それも引き付けられます。インタラクティブロギングやデータ視覚化モデルなどのアイテム、およびマルチGPUサポートなどのプラットフォームオプションは、開発者の指先により多くの選択肢をもたらします。 TensorFlowは、機械学習を仮想化し、内部サーバーファームからそれを切り離すために、「インフラストラクチャの消去」に役立つという一般的な議論があります。これは、21世紀のITで一般的に大きな価値です。
さまざまな機械学習プロジェクトに対するTensorFlowの計り知れない魅力にこれらすべての要因があります。 このツールは、NASAや他の政府機関、および民間セクターの巨人の印象的な名簿で使用されています。 問題は、TensorFlowおよびその他のユーティリティがデジタル世界の未来にどのような進歩を可能にするかです。
