På det seneste er brugen af kunstig intelligens (AI) blevet mere og mere populær, hvilket har gjort TensorFlow til et af de mest populære AI-biblioteker. TensorFlow er et open source-bibliotek oprettet af Google, der bruges til at opbygge og træne maskinlæringsmodeller.
Mange virksomheder ønsker at kunne anvende maskinlæring i deres produkter og tjenester. Men langt de fleste har ikke den tekniske ekspertise eller de færdigheder, der skal til for selv at udvikle maskinlæringsprogrammer. Når du hyrer en udvikler, der er specialiseret i TensorFlow, kan du være sikker på, at vedkommende har den viden og de færdigheder, der skal til for at føre dine ideer ud i livet.
Efterhånden som efterspørgslen på kunstig intelligens stiger, stiger efterspørgslen på TensorFlow-udviklere også. Men at ansætte den rigtige TensorFlow-udvikler kan være en overvældende opgave. Så før du kaster dig ud i det, er her et par ting, du bør vide om TensorFlow for at hjælpe dig på vej til at finde den rigtige person til jobbet.
Om TensorFlow
Som du måske allerede ved, er TensorFlow et effektivt maskinlæringssystem, der gør det muligt at skabe meget effektive og fleksible maskinlæringsløsninger. Det er især nyttigt til programmer, hvor du har brug for at bygge modeller med mange abstraktionslag, såsom talegenkendelse, computersyn og naturlig sprogbehandling.
Jezuina Koroveshi, der er maskinlæringsingeniør, definerer TensorFlow som en end-to-end open source-platform til maskinlæring.
En ting, der får dette programmeringssprog til at skille sig ud fra resten, er ifølge hende, at det har et omfattende, fleksibelt økosystem af værktøjer, biblioteker og community-ressourcer. Disse giver forskere mulighed for at udvide horisonterne for maskinlæring (ML) og give udviklere mulighed for hurtigt at bygge og implementere ML-drevne programmer.
"TensorFlow leverer en samling arbejdsgange med intuitive API'er på højt niveau således at både begyndere og eksperter kan skabe maskinlæringsmodeller på adskillige sprog. Udviklere kan implementere modeller på flere platforme, såsom på servere, i skyen, på mobil- og edge-enheder, i browsere og på mange andre JavaScript-platforme. Det gør det meget lettere for udviklere at komme fra modelopbygning og træning til implementering."
Jezuina Koroveshi
Den blev udviklet af Google Brain og udgivet på GitHub i november 2015. TensorFlow kan køre på adskillige platforme, herunder Linux, MacOS, iOS og Windows, og er blevet brugt til at bygge en bred vifte af programmer, herunder billedgenkendelse, videoanalyse og selvkørende biler.
"TensorFlows hovedfokus er at levere en fleksibel og effektiv struktur til opbygning og træning af maskinlæringsmodeller. Det omfatter databehandling, men dækker også andre nøgleområder som design af modelarkitektur, modeltræning og -optimering samt modelimplementering."
Jezuina Koroveshi
TensorFlow er blevet brugt af mere end 1 million udviklere verden over siden lanceringen i 2015. Virksomheden fortæller, at den har leveret mere end en milliard modeller ved hjælp af TensorFlow på tværs af sine egne interne produkter, såsom AlphaGo Zero og andre maskinlæringssystemer såsom Cloud ML Engine.
Og ifølge Stack Overflow 2022 er TensorFlow utroligt populær blandt professionelle udviklere, hvor 11,49 % svarer, at de arbejder professionelt med platformen.
Virksomheder, der bruger TensorFlow
TensorFlow bruges nu af nogle af de mest genkendelige navne inden for teknologi, herunder Twitter (X), Uber og Google Cloud Platform. Disse virksomheder bruger dagligt TensorFlow til at løse problemer, der spænder fra talegenkendelse til forudsigelser af tilgængelighed af samkørsel.
Flere TensorFlow-virksomheder:
- WeightWatchers
- Ball Aerospace
- Jellyfish
- Dropbox
- Verkada Inc.
- Unity
- McKinsey & Company
- Netsuite Inc.
Baseret på Enlyfts data om 33.205 virksomheder, der bruger TensorFlow, indsamlet i løbet af 5 år og 11 måneder.
Forskellige brancher og anvendelser
TensorFlow er blevet brugt i forskellige brancher og anvendelser, lige fra robotteknologi over finansvidenskab til søgemaskineoptimering (SEO). Den følgende liste giver et indblik i, hvordan TensorFlow kan bruges i forskellige brancher:
-
Robotteknologi: Autonome køretøjer og robotter bliver mere og mere udbredte i vores dagligdag; TensorFlow kan hjælpe disse maskiner med at lære nye færdigheder ved at gøre dem mere intelligente end nogensinde før! Og mere specifikt kan platformen bruges til at træne robotter til at udføre komplekse opgaver, såsom objektgenkendelse, navigation og kontrol.
-
Finansvidenskab: TensorFlow gør det nemmere end nogensinde før for finansielle institutioner at spore risici på tværs af deres portefølje af aktiver og samtidig forudsige fremtidige værdier baseret på historiske data.
-
Sundhedspleje: Analyse af medicinske billeder eller patientdata for at bidrage til diagnose og behandling.
-
Markedsføring: Forudsigelse af fremtidige resultater baseret på historiske data ved hjælp af prædiktiv modellering.
-
Billedgenkendelse: Genkendelse af objekter i billeder eller klassificering af billeder baseret på deres indhold. Dette kan bruges i programmer såsom ansigtsgenkendelse, sikkerhedssystemer og selvkørende køretøjer.
-
Anbefalingssystemer: Anbefaler produkter, film eller musik til brugere baseret på deres tidligere adfærd eller præferencer.
-
Naturlig sprogbehandling: Analyse og forståelse af menneskeligt sprog, herunder talegenkendelse, stemningsanalyse og sprogoversættelse.
-
Anomali-detektion: Identifikation af usædvanlige mønstre eller adfærd i data, som kan være nyttigt til at opdage svindel eller netværkssikkerhed.
TensorFlow har allerede bevist sit værd inden for mange områder, herunder medicin, finansvidenskab og transport. Et eksempel er Medtronics' mobilassistent-app, som bruger maskinlæringsteknikker til at hjælpe diabetespatienter med at håndtere deres diabetes mere effektivt. I Kina har TensorFlow bidraget til at forbedre trafikstrømmen ved at bruge data fra RFID-chips indlejret i trafiklys og nummerplader på biler.
Årsagerne til platformens udbredte succes er enkle: TensorFlow giver forskere mulighed for at analysere deres data mere effektivt end nogensinde før, takket være dens fleksibilitet, skalerbarhed og kompatibilitet med andre open source-biblioteker. Det giver dem også mulighed for at opbygge mere effektive netværk.
Hvad er det, der gør, at TensorFlow skiller sig ud?
TensorFlow har forskellige modeller og algoritmer, men platformen er mere end bare en samling værktøjer til deep learning; den leverer også en platform til at bygge disse modeller.
Det giver brugerne mulighed for at skabe deres egen personaliserede software og derefter integrere den med andre programmer, såsom databaser og cloud computing-platforme. Denne fleksibilitet gør det muligt for virksomheder at bruge TensorFlow på mange forskellige måder. For eksempel bruger nogle virksomheder TensorFlow til at bygge programmer, der er skræddersyet specifikt til deres behov. Andre bruger TensorFlow som en del af deres produktionsproces, således at de kan skalere op eller ned i forhold til efterspørgslen uden at skulle genopbygge alt fra bunden, hver gang der er en stigning i efterspørgslen (f.eks. hvis der er en stigning i salget).
TensorFlow er designet til at være let at bruge, så du behøver ikke at bekymre dig om at lære at kode for at komme i gang.
-
Dens fleksibilitet gør den nem at integrere i dine egne programmer. Du kan bruge platformen i produktionsmiljøer eller som en datalogisk legeplads for nye ideer.
-
TensorFlows indbyggede understøttelse af standardmodeller for maskinlæring betyder, at enhver virksomhed hurtigt kan implementere dem i deres produkter uden at skulle skrive brugerdefineret kode eller bruge tid på at undersøge, hvilken model der er bedst.
-
Den har også et stort og aktivt fællesskab, der gør det nemt for virksomheder at finde svar, når de har brug for det, uanset om det er et spørgsmål om, hvordan man implementerer en bestemt model, eller hvilke datakilder der er tilgængelige til en bestemt opgave.
-
Som tidligere nævnt kører den oven på CPU-, GPU- eller mobilprocessorer, hvilket betyder, at den fungerer med enhver hardware, du har, til at træne dine egne modeller. Programmeringssproget er meget let at lære og bruge, så det kan være et godt valg for begyndere, der lige er startet med AI-udvikling.
-
Datavidenskabsværktøjerne i TensorFlow giver dig mulighed for at gøre alle mulige ting med dine data, fra at bygge modeller til at træne dem for at evaluere deres effektivitet. Du kan endda indlæse data fra andre programmer eller filer i TensorFlow og bruge dem til træning.
Maskinlæring er en integreret del af mange virksomheders strategier i dag, fordi det giver organisationer mulighed for at forudsige, hvad brugerne sandsynligvis vil gøre næste gang baseret på deres tidligere adfærd. Det kan bruges til alt fra forbedring af e-mailmarketingkampagner til at forudsige, hvilke produkter der vil sælge bedre baseret på tidligere kunders køb.
Hvorfor TensorFlow er en god kapacitet at have
TensorFlow er en storartet kapacitet at have, fordi den bruges i noget af den mest banebrydende teknologi derude. Hvis du ved, hvordan du bruger denne software, vil du kunne arbejde på projekter, der er på forkant med innovationen.
TensorFlow bruges også ofte til maskinlæring – et område, der er i rivende udvikling og har et stort potentiale for fremtidig vækst. Der er så mange måder, maskinlæring kan anvendes på, hvilket betyder, at der vil være masser af muligheder for folk, der ved, hvordan man bruger TensorFlow.
Jezuina nævner nogle af grundene til, at TensorFlow er en storartet kapacitet at have:
1. Høj efterspørgsel: TensorFlow bruges af et stort og voksende antal virksomheder, organisationer og forskere i forskellige brancher som sundhedspleje, finansvidenskab og detailhandel. Derfor er efterspørgslen efter maskinlæringsingeniører med TensorFlow-kapaciteter stor, hvilket gør det til en værdifuld færdighed på jobmarkedet.
2. Stort fællesskab: Den har et stort og aktivt fællesskab af udviklere og brugere, hvilket betyder, at der er mange ressourcer og support til rådighed til at lære og bruge biblioteket.
3. Fleksibilitet: Softwaren lever en fleksibel og modulær platform til udvikling af forskellige maskinlæringsmodeller, herunder modeller til deep learning. Denne fleksibilitet gør det nemt for maskinlæringsingeniører at eksperimentere med forskellige arkitekturer og teknikker for at finde den bedste tilgang til et problem.
4. Skalerbarhed: TensorFlow er velegnet til nem skalering, således at maskinlæringsingeniører kan træne og implementere modeller på store datasæt og adskillige maskiner.
5. Integration: Den kan integreres med andre populære programmeringssprog og biblioteker som Python, Java og C++, hvilket gør indarbejdelse i eksisterende engagementer og arbejdsgange nem.
6. Innovation: Den bliver løbende udviklet og opdateret med nye funktioner og muligheder, hvilket betyder, at maskinlæringsingeniører, der lærer og bruger TensorFlow, kan holde sig ajour med de seneste fremskridt inden for maskinlæringsteknologi.
Fordelene ved TensorFlow
TensorFlow fungerer primært gennem to forskellige komponenter: TensorFlow API, som giver dig mulighed for at konstruere neurale netværk, og TensorBoard, som leverer en metode til visualisering af resultaterne af dine træningsopgaver. Disse komponenter arbejder sammen om at levere en omfattende løsning til mange af de mest udfordrende aspekter ved opbygning af maskinlæringsprogrammer.
Dybest set er TensorFlow blot software til at kørsel af beregninger, men den kan nemt udvides med ny funktionalitet fra eksisterende pakker eller brugerdefinerede moduler skrevet i Python. Denne udvidelsesmulighed betyder, at der er hundredvis eller tusindvis af måder hvorpå TensorFlow kan skræddersys til dine behov eller løse specifikke problemer.
Der er mange fordele ved at bruge TensorFlow. Du kan bruge TensorFlow til effektivt at køre komplicerede algoritmer til deep learning, som involverer adskillige trin og beregninger på tværs af tensor-dataarrays. Jezuina anfører:
"TensorFlow giver udviklere mulighed for at eksperimentere med forskellige modeller og arkitekturer for at finde den bedste tilgang til netop deres anvendelse. Den tilbyder også en bred vifte af API'er, hvilket gør det nemt at integrere med andre værktøjer og platforme."
Jezuina Koroveshi
-
Den er optimeret med hensyn til ydeevne og kan bruge hardwareacceleration, såsom GPU'er og TPU'er. Det betyder, at modeller kan trænes hurtigere og mere effektivt, hvilket er særligt vigtigt for formål i stor skala.
-
TensorFlow-modeller kan køres på forskellige platforme, herunder stationære computere, servere, mobile enheder og i skyen. Det betyder, at udviklere hurtigt kan implementere modeller på tværs af forskellige miljøer, hvilket gør det lettere at teste og skalere programmer. Til at køre inferens på mobile enheder og edge-enheder kan du bruge TensorFlow Lite. For at træne og implementere modeller i JavaScript-miljøer kan du bruge TensorFlow.js.
Kvalifikationer og kapaciteter som en TensorFlow-udvikler skal have
Når man ansætter en TensorFlow-udvikler, er det vigtigt at sikre sig, at vedkommende har de nødvendige kvalifikationer og kapaciteter. Følgende er nogle af de kvalifikationer og færdigheder, man skal holde øje med:
- En grad i datavidenskab, matematik eller et beslægtet område;
- Erfaring med programmeringssproget Python;
- Kendskab til maskinlæringskoncepter og -algoritmer;
- Fortrolighed med deep learning-strukturer, herunder TensorFlow, Keras og PyTorch;
- Erfaring med udvikling og implementering af maskinlæringsmodeller.
Det er vigtigt at se på en TensorFlow-udviklers portefølje og projekter, før man ansætter vedkommende. Ved at se på deres portefølje og opgaver kan du bestemme deres erfaringsniveau, ekspertise og kreativitetsniveau. Følgende er nogle af de ting, man skal kigge efter i en TensorFlow-udviklers portefølje og opgaver:
- Kompleksiteten og forskelligheden af de opgaver, de har arbejdet med.
- Evnen til at udvikle og implementere modeller på forskellige platforme.
- Evnen til at arbejde med forskellige datasæt og modeller.
- Evnen til at optimere modeller for ydeevne og nøjagtighed.
Fordele ved at ansætte en TensorFlow-udvikler
At ansætte en TensorFlow-udvikler kan give adskillige fordele for en virksomhed. For det første har en TensorFlow-udvikler ekspertise inden for maskinlæring, hvilket kan bidrage til succes i flere opgaver. Jezuina skriver:
"TensorFlow-udviklere har dyb viden om og forståelse for maskinlæringskoncepter og -algoritmer. De kan bruge denne viden til at udvikle personaliserede maskinlæringsmodeller, der bidrager til at løse komplekse forretningsproblemer, implementere maskinlæringsmodeller hurtigere og gøre det muligt for virksomheden at bringe nye produkter og tjenester på markedet hurtigere end deres konkurrenter."
Jezuina Koroveshi
For det andet kan en TensorFlow-udvikler hjælpe en virksomhed med at analysere store datasæt og få indsigt i kundeadfærd, markedstendenser og andre værdifulde oplysninger. Dette kan hjælpe virksomheden med at tage datadrevne beslutninger og holde sig foran konkurrenterne.
For det tredje kan maskinlæringsmodeller udviklet af TensorFlow-udviklere hjælpe virksomheder med at give en bedre kundeoplevelse ved at tilbyde personlige anbefalinger, forbedre søgeresultater og automatisere gentagne opgaver. Det kan føre til øget kundeloyalitet og forbedret tilfredshed.
Ting, du skal overveje, før du ansætter
Når du ønsker at ansætte en TensorFlow-udvikler, er det vigtigt at overveje følgende:
-
Dybden af vedkommendes erfaring med TensorFlow. Dette omfatter antallet af opgaver, de har arbejdet med, og den tid, de har brugt på at arbejde med dem.
-
Deres viden om, hvordan TensorFlow fungerer. Det inkluderer, hvordan platformen interagerer med andre værktøjer, dens rolle i en opgave og eventuelle udfordringer, de har stået over for ved at bruge den, og hvordan de løste dem.
-
Deres evne til at kommunikere godt med andre mennesker på dit team – især hvis de arbejder som en del af et større team.
Krav til jobbet
TensorFlow-udvikleren er en vigtig position i virksomhedens datavidenskabsteam og er ansvarlig for at implementere maskinlæringsmodeller, træne dem på store datasæt og evaluere deres ydeevne.
Hvis du vil ansætte en erfaren TensorFlow-udvikler, skal du vide, hvilke jobkrav du skal stille til dine kandidater. Da der er mange forskellige slags TensorFlow-udviklere, vil kravene variere afhængigt af deres ekspertiseniveau. Her er en liste over ting, du bør overveje:
Tekniske færdigheder
TensorFlow-udviklere forventes at være dygtige til følgende tekniske færdigheder:
-
Færdigheder i programmeringssprog såsom Python eller C++.
-
Maskinlæring og maskinlæringsbiblioteker (f.eks. NumPy, Scikit-learn, Theano)
-
Deep learning-modeller (f.eks. CNN'er, RNN'er, LSTM'er) og teknikker (f.eks. gradientnedstigning)
-
Designmønstre til dataintensive problemer
-
GPU-beregning
-
Kendskab til computerprogrammeringens struktur og proces
-
Kendskab til principper, praksis og værktøjer inden for softwareudvikling
-
Erfaring med naturlig sprogbehandling (NLP)
-
Forståelse af, hvordan den underliggende teknologi fungerer, og hvad den er i stand til
-
Erfaring med at arbejde med store datasæt, dvs. arbejde med databaser og streaming af datasæt
-
Være i stand til at skrive kode, der kører i produktionsmiljøer
-
Udførelse af fejlfindingsopgaver, når tingene går galt, således at teamet kan løse dem hurtigt
Bløde færdigheder
Ud over tekniske kvalifikationer og kapaciteter er det også vigtigt at tage en TensorFlow-udviklers bløde færdigheder i betragtning. Bløde færdigheder henviser til personlige egenskaber, der gør en person i stand til at interagere effektivt og harmonisk med andre mennesker. Følgende er nogle af de vigtige bløde færdigheder, du skal holde øje med:
- Kommunikationsevner: En TensorFlow-udvikler skal være i stand til at kommunikere effektivt med andre teammedlemmer og interessenter.
"Gode kommunikationsevner er vigtige til at forklare tekniske koncepter til ikke-tekniske interessenter og i samarbejdet med andre teammedlemmer."
Jezuina Koroveshi
- Problemløsningsevner: En TensorFlow-udvikler skal være i stand til at identificere og løse problemer, der kan opstå under udviklingsprocessen.
- Samarbejdsevner: En TensorFlow-udvikler skal være i stand til at arbejde i et team og samarbejde effektivt med andre teammedlemmer.
- Tilpasningsevne: En TensorFlow-udvikler skal kunne tilpasse sig nye teknologier, værktøjer og metoder.
Derudover anførte Jezuina kreativitet, tidsstyring og opmærksomhed på detaljer som vigtige bløde færdigheder, kandidaten skal have for at få succes.
TensorFlow-udviklere skal være i stand til at tænke kreativt og ud af boksen for at designe og implementere innovative løsninger. TensorFlow-opgaver har ofte stramme deadlines, så det er vigtigt at styre tiden effektivt og prioritere opgaverne.
Til sidst:
"TensorFlow-udviklere skal være detaljeorienterede og omhyggelige, når det gælder forbehandling af data, modeltræning og softwareudvikling."
Jezuina Koroveshi
Færdigheder, der vil gøre en udvikler succesfuld i denne rolle
At ansætte en TensorFlow-udvikler er en spændende mulighed, som kan være meget givende for din virksomhed. Men det er vigtigt at overveje, hvilke færdigheder der er nødvendige for at få succes i denne rolle. Jezuina skriver:
Grundig forståelse af de underliggende koncepter og teknikker inden for maskinlæring og deep learning: TensorFlow er et stærkt værktøj til implementering af maskinlæringsalgoritmer. Det kræver dog en grundig forståelse af de underliggende koncepter at bruge dette værktøj effektivt. Udviklere bør have en god forståelse af overvåget og uovervåget indlæring, neurale netværk og optimeringsalgoritmer.
Fortrolighed med neurale netværk og deep learning-koncepter såsom convolutional neural networks (CNN'er), recurrent neural networks (RNN'er) og long short-term memory (LSTM) netværk.
Evne til at arbejde med data: TensorFlow er et datadrevet værktøj, så udviklere skal være fortrolige med at arbejde med data i forskellige formater, f.eks. billeder, tekst og numeriske data. De skal også være i stand til at forbehandle og rense data for at sikre, at de er egnede til brug med TensorFlow.
Kendskab til TensorFlow API'er og værktøjer: TensorFlow leverer en række API'er og værktøjer til at opbygge, træne og evaluere maskinlæringsmodeller. En udvikler skal have en god forståelse af disse API'er og værktøjer, og hvordan man bruger dem effektivt.
Gode kodningspraksisser: En udvikler skal have en god forståelse af kodningspraksisser, såsom versionskontrol, testning og dokumentation, for at sikre, at deres TensorFlow-kode er robust og kan vedligeholdes.
Kontinuerlig læring: Maskinlæring er et område i rivende udvikling, og der udvikles hele tiden nye teknikker og værktøjer. Succesfulde TensorFlow-udviklere skal være villige til løbende at lære og tilpasse sig nye udviklinger på området.
Kreativitet og innovation: Succesfulde TensorFlow-udviklere er ofte dem, der kan finde nye og innovative måder at bruge værktøjet på til løsning af problemer i den virkelige verden.
I sammenfattet form kræver succes med anvendelse af TensorFlow en kombination af tekniske færdigheder, problemløsningsevner, kreativitet og en vilje til løbende at lære og tilpasse sig nye udfordringer.
Sådan skelner du en storartet TensorFlow-udvikler fra en god en af slagsen
Jezuina skriver, at en storartet TensorFlow-udvikler skal have følgende kapaciteter:
-
Stærkt fundament i grundlæggende maskinlæring: En dyb forståelse af de grundlæggende koncepter og teorier bag maskinlæring, såsom statistisk inferens, lineær algebra, optimering og mere. Ligeledes en dyb forståelse af forskellige maskinlæringsalgoritmer og -teknikker, såsom regression, klassificering, clustering, deep learning med mere, samt evnen til at vælge og anvende de passende algoritmer til forskellige anvendelsestilfælde.
-
Ekspertise i dataforberedelse og funktionsteknik: Dygtig til dataforberedelse, datarensning og funktionsteknik, som er afgørende for at udvikle effektive maskinlæringsmodeller.
-
Evnen til at samarbejde med interessenter: Såsom virksomhedsledere, projektledere og andre medlemmer af udviklingsteamet. Disse interessenter kan have forskellige niveauer af teknisk ekspertise, så en god udvikler skal kunne forklare komplekse tekniske koncepter klart og præcist, så alle kan forstå dem. Derudover skal vedkommende være i stand til aktivt at lytte til feedback fra interessenter og justere deres tilgang efter behov.
-
Kendskab til bedste praksis inden for softwareudvikling: En dygtig maskinlæringsingeniør kender til bedste praksis inden for softwareudvikling som versionskontrol, testning og kodegennemgang og kan udvikle skalerbar og vedligeholdelsesvenlig kode.
Jobsamtalespørgsmål og forventede svar
1. Hvor mange typer tensorer er der?
Forventet svar: Der findes tre typer tensorer, som bruges til at skabe neurale netværksmodeller:
Konstante tensorer skaber en node, der tager en værdi og ikke ændrer den. En konstant oprettes ved hjælp af tf.constant.
tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False)
Den accepterer de fem argumenter.
Variable tensorer er de noder, der giver deres aktuelle værdi som output. Det betyder, at de kan bevare deres værdi over flere udførelser af en graf.
Pladsholder-tensorer bruges til at tildele data på et senere tidspunkt. Pladsholdere er de noder, hvis værdi indlæses på udførelsestidspunktet.
2. Forklar TensorBoard
Forventet svar: TensorBoard er en pakke med visualiseringsværktøjer til at inspicere og forstå TensorFlow-kørsler og -grafer. Den plotter kvantitative målinger vedrørende diagrammet med yderligere data såsom billeder for at passere igennem det. TensorBoard understøtter i øjeblikket fem visualiseringsteknikker: skalarer, billeder, lyd, histogrammer og grafer. Dette forbedrer nøjagtigheden og flowet i graferne.
3. Nævn et par begrænsninger ved Tensorflow.
Forventet svar:
-
Platformen understøtter ikke OpenCL (Open Computing Language).
-
For at bruge Tensorflow skal man have forudgående kendskab til avanceret calculus og lineær algebra og en avanceret forståelse af maskinlæring.
-
Den har GPU-hukommelse, som er i konflikt med Theano, hvis den importeres i samme virkefelt.
4. Hvad er de tre komponenter i TensorFlow-arkitekturen?
Forventet svar: TensorFlow-arkitekturen fungerer i tre dele:
- Forbehandling af data
- Opbygning af modellen
- Træning og estimering af modellen
5. Beskriv de almindelige trin i de fleste TensorFlow-algoritmer?
Forventet svar:
- Importer data, generer data eller indstil en datapipeline via pladsholdere.
- Før dataene gennem beregningsgrafen.
- Evaluer output på tabsfunktionen.
- Brug backpropagation til at ændre variablerne.
- Gentag, indtil tilstanden stopper.
6. Nævn navnet på nogle metoder til at håndtere overfitting i TensorFlow.
Forventet svar:
- Dropout-teknik
- Regularisering
- Batch-normalisering
7. Hvor bruges TensorFlow for det meste?
Forventet svar: TensorFlow bruges i alle domæner, der dækker maskinlæring og Deep Learning. Da TensorFlow er det mest essentielle værktøj, er følgende nogle af de primære anvendelsestilfælde:
- Analyse af tidsserier
- Billedgenkendelse
- Stemmegenkendelse
- Opskalering af video
- Testbaserede programmer
8. Hvordan fungerer Python API med TensorFlow?
Forventet svar: Python er det primære sprog til at arbejde med TensorFlow. TensorFlow giver flere funktionaliteter, når den bruges med API'en, såsom:
- Automatiske kontrolpunkter
- Automatisk logning
- Enkel træningsfordeling
- Queue-runner-designmetoder
9. Hvordan gemmes lyd i audio-dashboardet?
Forventet svar: Audio-dashboardet hjælper brugerne med at indlejre spilbare widgets, der primært er gemt i filer. Tf.summary.audio bruges til at gemme disse filer, og tagging-systemet indlejrer den nyeste lyd baseret på opbevaringspolitikkerne.
10. Hvordan anvendes et histogram-dashboard i TensorFlow?
Forventet svar: Histogram-dashboards bruges ofte til ganske enkelt at vise en tensors komplekse statistiske fordelinger. Hvert histogram-diagram vil have et udsnit af data, der angiver tensorens data på repræsentationstidspunktet.
11. Hvad betyder Deep Speech?
Forventet svar: Deep Speech er en open source tale-til-tekst-motor, der bruger TensorFlow. Den er trænet baseret på maskinlæringsteknikker og bruger en simpel syntaks til at behandle tale fra et input for at producere tekstoutput i den anden ende.
Følgende syntaks kan bruges til at se alle CLI-mulighederne for Deep Speech:
./deepspeech.py
12. Når man bruger TensorFlow, er ydeevne så altid at foretrække frem for nøjagtighed?
Forventet svar: Nej, ydeevne foretrækkes nogle gange frem for nøjagtighed, når man bruger TensorFlow. Det afhænger i sidste ende af kravtypen, og hvad modellen forsøger at opnå. Den generelle tommelfingerregel er at lægge lige stor vægt på modellens nøjagtighed og ydeevne.
Bør alle virksomheder bruge TensorFlow?
Jezuina skriver:
Nej, ikke alle virksomheder bør nødvendigvis bruge TensorFlow eller nogen anden maskinlæringsstruktur for den sags skyld. Om man skal bruge TensorFlow eller ej, afhænger af flere faktorer, f.eks. virksomhedens forretningsområde, datakrav, ressourcer og mål.
"TensorFlow er særligt velegnet til store maskinlæringsprogrammer, såsom billed- og talegenkendelse, naturlig sprogbehandling og anbefalingssystemer. Det er dog ikke alle virksomheder, der har brug for den kompleksitet og det omfang af maskinlæring, som TensorFlow tilbyder. Små virksomheder eller dem, der ikke er meget afhængige af dataanalyse, kan finde andre mere passende løsninger."
Jezuina Koroveshi
Antag for eksempel, at en virksomhed har et lille datasæt og relativt enkle modeller. I så fald kan de måske bruge enklere strukturer eller værktøjer, der kræver færre beregningsressourcer, såsom Scikit-learn og Caffe. På den anden side, hvis en virksomhed arbejder med komplekse data som billeder, videoer eller naturligt sprog, kan TensorFlow-strukturen være det bedste valg.
"Før en virksomhed bruger TensorFlow, bør den nøje overveje sine mål og krav, vurdere sin eksisterende infrastruktur og sine færdigheder og evaluere de potentielle fordele og risici ved at bruge strukturen."
Jezuina Koroveshi
Afsluttende tanker
Maskinlæring og kunstig intelligens bliver mere og mere udbredt i den moderne verden, og TensorFlow er nu det mest populære open source maskinlæringsbibliotek for dataforskere. Milliarder af dollars er blevet hældt i maskinlæringsløsninger, så det er ikke overraskende, at AI uden tvivl er ved at overtage verden.
Selvom TensorFlow er relativ ny, bliver den brugt i mange produktionsmiljøer på grund af dens høje præstationsniveau, fleksibilitet og brugervenlighed.
At ansætte den rigtige TensorFlow-udvikler kan være en udfordring. For teknologidirektører er det afgørende at få de rigtige folk for at kunne maksimere værdien af nye teknologier. At have udviklere, der er fortrolige med TensorFlow, kan hjælpe din virksomhed med at forblive konkurrencedygtig og give dig et forspring i forhold til konkurrenterne, når du udvikler nye produkter, der drager fordel af TensorFlow. Så hvis du mener, at det måske er på tide at ansætte en TensorFlow-ekspert, så kontakt os i dag!
English
Svenska
Dutch
Deutsch
Français
Norsk
Suomi
