ღრმა სწავლის ძირითადი პროგრამული ინსტრუმენტი არის TensorFlow.
ეს შეიძლება იყოს:
- ხმის ამოცნობა - ძირითადად გამოიყენება IoT, ავტომობილები, უსაფრთხოება და UX/UI.
- ხმოვანი ძებნა - ძირითადად გამოიყენება ტელეკომისებში, ტელეფონების მწარმოებლებში.
- სენტიმენტის ანალიზი – ძირითადად გამოიყენება CRM-ში.
- ხარვეზის გამოვლენა (ძრავის ხმაური) - ძირითადად გამოიყენება ავტომობილებსა და ავიაციაში.
სად გამოიყენება TensorFlow ძირითადად?
TensorFlow გამოიყენება ფართომასშტაბიანი ნერვული ქსელების შესაქმნელად მრავალი ფენით. TensorFlow ძირითადად გამოიყენება ღრმა სწავლის ან მანქანათმცოდნეობის პრობლემებისთვის, როგორიცაა კლასიფიკაცია, აღქმა, გაგება, აღმოჩენა, პროგნოზირება და შექმნა.
რისთვის გამოიყენება TensorFlow JS?
TensorFlow. js არის ღია კოდის აპარატურა-აჩქარებული JavaScript ბიბლიოთეკა მანქანური სწავლების მოდელების ტრენინგისა და გამოსაყენებლად. გამოიყენეთ მოქნილი და ინტუიციური API მოდელები ნულიდან ასაშენებლად JavaScript-ის დაბალი დონის ხაზოვანი ალგებრის ბიბლიოთეკის ან მაღალი დონის ფენების API-ის გამოყენებით.
რა პროგრამები იყენებს TensorFlow?
სხვა ძირითადი TensorFlow აპლიკაციები მოიცავს:
- სიტყვის ამოცნობის სისტემები.
- სურათის/ვიდეოს ამოცნობა და მონიშვნა.
- თვითმართვადი მანქანები.
- ტექსტის შეჯამება.
- სენტიმენტის ანალიზი.
რთულია TensorFlow სწავლა?
მკვლევარებისთვის, Tensorflow ძნელი შესასწავლია და ძნელად გამოსაყენებელი. კვლევა არის მოქნილობის შესახებ დამოქნილობის ნაკლებობა ტენსორფლოში ღრმა დონეზე იწვება. … ფრეიმერის დეკლარაციული ბუნება გაცილებით ართულებს გამართვას.
