TensorFlow của Google là gì?

Ngày Đăng : Sunday, October 06, 2019 - Tác giả: guICE.org

Hãy xem ví dụ về học máy của Google.

TensorFlow của Google là gì?

Hãy xem ví dụ về học máy của Google.

Mặc dù đóng góp của Google cho internet hiện đại khó có thể nói quá, nhưng nó cũng đã bỏ lỡ dấu ấn trong một số lĩnh vực chính. Việc cung cấp phương tiện truyền thông xã hội thất bại của nó chỉ tồn tại thông qua lòng nhân từ của các giám đốc điều hành cấp cao, trong khi Google Video đã không thành công trong cuộc chiến với YouTube đến nỗi cuối cùng Google đã mua lại YouTube và giảm cung cấp cho trang công cụ tìm kiếm thương hiệu phụ.

Các đối thủ lớn của Google - Microsoft và Amazon - đã bỏ lại Google trong việc phát triển các sản phẩm đám mây. AWS và Azure đã có một khởi đầu tốt đẹp khi là nhà cung cấp cơ sở hạ tầng tính toán như một dịch vụ, vì vậy Google hiện đang cố gắng bù đắp sự mất mát với việc triển khai Nền tảng đám mây cùng tên. Một trong các thành phần thú vị hơn của danh mục dịch vụ này là TensorFlow - một thư viện phần mềm nguồn mở có thể biểu diễn tính toán số dưới dạng biểu đồ dataflow.

Vì vậy, các gì chính xác là TensorFlow?

Sinh ra từ Nhóm Google Brain điều tra, TensorFlow đại diện cho một ví dụ về học máy . Đây là quá trình trong đó máy tính xây dựng và tinh chỉnh các thuật toán có thể học hỏi từ dữ liệu lịch sử để đưa ra dự đoán về xu hướng trong tương lai và các sự kiện có thể xảy ra. Là một nhánh của thống kê tính toán, các ví dụ về học máy bao gồm lọc thư rác và truy vấn công cụ tìm kiếm dự đoán - một lĩnh vực mà Google là nhà lãnh đạo thế giới không thể tranh cãi.

TensorFlow OpenSourced

Được viết bằng Python nhưng cũng tương thích với C và C ++, TensorFlow có thể được cài đặt trên các thiết bị Linux, Windows hoặc OS X. Nó có thể chạy trong môi trường riêng hoặc thùng chứa Docker, cũng như được cài đặt trực tiếp vào ổ cứng. Tính linh hoạt là một trong các thuộc tính lớn nhất của TensorFlow, mặc dù nền tảng vẫn đang phát triển; việc phát hành mã nguồn của nó để phát triển nguồn mở là một sự thừa nhận ngầm của Google rằng họ cách xa cơ quan hàng đầu trong lĩnh vực thích hợp này.

Học máy là một trong các chuyên ngành sẽ hỗ trợ Internet of Things , cuối cùng sẽ thấy một lượng lớn dữ liệu thống kê được tải lên các máy chủ từ xa từ hàng tỷ thiết bị hỗ trợ web. Lượng xử lý cần thiết để đồng hóa và lưu trữ thông tin này sẽ cần đến các giải pháp lưu trữ đám mây có thể mở rộng, trong khi khả năng sàng lọc các luồng dữ liệu và đưa ra kết luận có ý nghĩa sẽ trở nên quan trọng đối với sự thành công (hay nói cách khác) của các thiết bị đó. IoT sẽ không cách mạng hóa cuộc sống của chúng ta, nhưng dự kiến sẽ tạo ra các mức thông tin cá nhân chưa từng thấy sẽ khá vô dụng nếu không có phân tích tính toán được thực hiện và cung cấp lại cho chúng ta dưới dạng có ý nghĩa.

Cái gì tiếp theo?

Do đó, có thể lập luận rằng TensorFlow đã đến thời điểm tối ưu trong việc phát triển các dịch vụ dựa trên web vào ngày mai. Kiến trúc linh hoạt của nó cho phép khách hàng phân bổ tài nguyên cho nhiều loại CPU và GPU trong các thiết lập khác nhau, từ máy chủ đến thiết bị di động . Việc sử dụng riêng của Google cho kiến trúc đằng sau TensorFlow bao gồm nhận dạng giọng nói, dự đoán công cụ tìm kiếm và diễn giải ảnh - khoa học đằng sau Google Goggles và khả năng được cho là của nó để xem hình ảnh và sau đó gọi các kết quả tìm kiếm liên quan. Mặc dù điều này đại diện cho một ví dụ khác về sự ra mắt dịch vụ phần lớn không thành công của gã khổng lồ phần mềm California, nhưng bí quyết tính toán làm nền tảng cho Google Goggles sẽ rất quan trọng trong việc phát triển cơ sở hạ tầng học máy thế hệ tiếp theo.

Bước tới tương lai với sự trợ giúp của đám mây và VPS thế hệ tiếp theo của chúng tôi với GUICE.ORG

Cảm ơn bạn đã đánh giá
0 Sao 0 Đánh giá
icon to top