Huur senior en gescreende TensorFlow-ontwikkelaars in

De laatste tijd wordt het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) steeds populairder. TensorFlow is daarbij uitgegroeid tot een van de populairste AI-libraries. TensorFlow is een opensource library van Google die gebruikt wordt voor het bouwen en trainen van modellen voor machinaal leren.

Veel bedrijven willen machine learning gebruiken voor hun producten en diensten. Maar vaak hebben ze niet de technische expertise of vaardigheden in huis om zelf machine learning-applicaties te ontwikkelen. Huur je een ontwikkelaar in die TensorFlow beheerst, dan kun je ervan uitgaan dat die de kennis en vaardigheden heeft om je ideeën tot leven te brengen.

Hoe meer de vraag naar AI toeneemt, hoe sneller ook de vraag naar TensorFlow-ontwikkelaars groeit. Helaas kan het nogal een opgave zijn om de juiste TensorFlow-ontwikkelaar te vinden. Het is in elk geval handig om te weten wat TensorFlow inhoudt voordat je aan de slag gaat om de juiste persoon voor de rol te vinden.

Over TensorFlow

Zoals je misschien al weet, is TensorFlow een krachtig framework voor machine learning (ML) om efficiënte en flexibele oplossingen mee te bouwen. Het is vooral handig voor toepassingen waarbij je modellen met meerdere abstractielagen moet bouwen, zoals spraakherkenning, computervisie en natuurlijke taalverwerking.

Jezuina Koroveshi, machine learning engineer, beschrijft TensorFlow als een end-to-end opensource platform voor machinaal leren.

Een groot pluspunt van TensorFlow, zegt Jezuina, is het feit dat er een uitgebreid en flexibel ecosysteem van tools, libraries en gemeenschappelijke bronnen voor bestaat. Onderzoekers kunnen daardoor continu innoveren, en ontwikkelaars kunnen snel ML-toepassingen bouwen en implementeren.

"TensorFlow omvat een reeks workflows met intuïtieve, hoogwaardige API's voor zowel beginners als experts om in vele talen machine learning-modellen mee te bouwen. Ontwikkelaars kunnen modellen op verschillende platforms inzetten, zoals op servers, in de cloud, op mobiele en edge-apparaten, in browsers en op vele andere JavaScript-platformen. Zo gaan ontwikkelaars veel sneller van het bouwen en trainen van een model naar de implementatie."

Jezuina Koroveshi

TensorFlow is ontwikkeld door Google Brain en werd openbaar gemaakt op GitHub in november 2015. TensorFlow draait op meerdere platformen, waaronder Linux, macOS, iOS en Windows, en is al gebruikt om een breed scala aan toepassingen te bouwen, zoals voor afbeeldingsherkenning, video-analyse en zelfrijdende auto's.

"De focus van TensorFlow is het bieden van een flexibel en krachtig framework voor het bouwen en trainen van machine learning-modellen. Daar valt gegevensverwerking onder, maar ook andere belangrijke aspecten, zoals het ontwerpen van de modelarchitectuur en het trainen, optimaliseren en implementeren van het model."

Jezuina Koroveshi

Sinds de introductie in 2015 is TensorFlow wereldwijd al door meer dan 1 miljoen ontwikkelaars gebruikt. Volgens het bedrijf zijn er al meer dan een miljard modellen op basis van TensorFlow gebruikt voor interne producten, zoals AlphaGo Zero en andere machine learning-systemen zoals Cloud ML Engine.

En volgens Stack Overflow 2022 is TensorFlow populair onder professionele ontwikkelaars: 11,49% zegt er graag mee te werken.

Bedrijven die TensorFlow gebruiken

TensorFlow wordt op dit moment gebruikt door een paar grote namen in de tech-sector, waaronder Twitter, Uber en Google Cloud Platform. Die bedrijven pakken met TensorFlow dagelijks problemen aan op het gebied van bijvoorbeeld spraakherkenning en beschikbaarheidsprognoses van taxichauffeurs.

Meer TensorFlow-bedrijven:

• WeightWatchers
• Ball Aerospace
• Jellyfish
• Dropbox
• Verkada Inc.
• Unity
• McKinsey & Company
• Netsuite Inc.

Bron: Gegevens van Enlyft over 33.205 bedrijven die TensorFlow hebben gebruikt in 5 jaar en 11 maanden.

Verschillende sectoren en toepassingen

TensorFlow wordt gebruikt binnen vele sectoren en voor uiteenlopende doeleinden, van robotica en finance tot zoekmachineoptimalisatie (SEO). Hieronder volgt een inkijkje in de toepassingen van TensorFlow in verschillende branches.

• Robotica: Autonome voertuigen en robots worden steeds meer deel van het dagelijkse leven. TensorFlow helpt deze machines nieuwe vaardigheden aan te leren, zodat ze nog slimmer worden. In het bijzonder kunnen robots met TensorFlow worden getraind op complexe taken zoals voorwerpherkenning, navigatie en besturing.

• Finance: TensorFlow maakt het financiële instellingen makkelijker om risico binnen hun portefeuille in beeld te brengen en toekomstige waarde te voorspellen op basis van gegevens uit het verleden.

• Gezondheidszorg: De analyse van medische beelden en patiëntgegevens als ondersteuning bij diagnose en behandeling.

• Marketing: Het bouwen van voorspellende modellen om toekomstige resultaten in te schatten op basis van historische gegevens.

• Afbeeldingsherkenning: Het herkennen van voorwerpen op afbeeldingen en het classificeren van beeldmateriaal op basis van de inhoud. Dit kan worden gebruikt voor toepassingen als gezichtsherkenning, beveiligingssystemen en zelfrijdende voertuigen.

• Aanbevelingssystemen: Het aanbevelen van producten, films of muziek aan gebruikers op basis van hun gedrag of voorkeuren.

• Natuurlijke taalverwerking: De analyse en het begrip van menselijke taal, bijvoorbeeld in de vorm van spraakherkenning, sentimentanalyse of vertaling.

• Afwijkingsdetectie: Het identificeren van ongebruikelijke patronen of afwijkend gedrag binnen data, wat nuttig kan zijn bij het fraudeopsporing en netwerkbeveiliging.

TensorFlow heeft zich al op heel wat terreinen bewezen: geneeskunde, finance, vervoer en ga zo maar door. Neem bijvoorbeeld de mobiele assistent-app van Medtronic, die machine learning-technieken gebruikt om diabetici te helpen hun diabetes efficiënter onder controle te houden. En ondertussen worden in China met TensorFlow verkeersstromen verbeterd op basis van gegevens uit RFID-chips in verkeerslichten en kentekenplaten.

Waarom is TensorFlow zo'n succes? Het antwoord is simpel: het is flexibel, schaalbaar en compatibel met andere opensource libraries. Daardoor kunnen onderzoekers hun data effectiever analyseren en efficiëntere netwerken bouwen dan ooit.

Wat maakt TensorFlow bijzonder?

TensorFlow biedt een scala aan modellen en algoritmen, maar het is meer dan een verzameling van tools voor diep leren. Het biedt ook een platform om modellen te bouwen.

Gebruikers kunnen software op maat maken en die vervolgens integreren met andere applicaties, zoals databases en platformen voor cloud computing. Dankzij deze flexibiliteit kan TensorFlow op veel verschillende manieren worden gebruikt. Sommige bedrijven gebruiken het om apps te bouwen die specifiek op hun behoeften zijn afgestemd. Voor andere bedrijven is het onderdeel van het productieproces, zodat ze de productie naar boven of beneden kunnen bijstellen zonder alles opnieuw te hoeven opbouwen – bijvoorbeeld bij een stijging van de vraag door een toename in de verkoop.

TensorFlow is ontworpen met het oog op gebruiksgemak, dus je hoeft niet te leren programmeren voordat je kunt beginnen.

• Het is flexibel genoeg om in je eigen applicaties te integreren. Je kunt het toepassen in een productieomgeving of gebruiken als een zandbak voor nieuwe ideeën op het gebied van datawetenschap.

• De standaardmodellen voor machinaal leren die zijn ingebouwd in TensorFlow zijn voor ieder bedrijf snel te implementeren, zonder eigen code te hoeven schrijven of uit te zoeken welk model het beste is.

• Er bestaat een grote en actieve community waar je als bedrijf gemakkelijk antwoord op je vragen kunt vinden. Bijvoorbeeld hoe een model geïmplementeerd kan worden, of welke gegevensbronnen er zijn voor een specifieke taak.

• Het draait op CPU's, GPU's en mobiele processors, dus je kunt je modellen trainen met de hardware die je hebt. En de programmeertaal is eenvoudig te leren en te gebruiken. Ideaal dus als je net aan de slag gaat met ontwikkelen voor AI.

• Met de tools voor datawetenschappers van TensorFlow kun je van alles met je gegevens doen. Bouw modellen, train ze en evalueer hoe effectief ze zijn. Je kunt zelfs gegevens uit andere programma's of bestanden inladen in TensorFlow en die gebruiken voor training.

Machinaal leren is een onmisbaar onderdeel van veel bedrijfsstrategieën geworden, omdat bedrijven ermee kunnen voorspellen wat gebruikers gaan doen op basis van hun gedrag in het verleden. Die kennis kun je bijvoorbeeld inzetten om e-mailmarketingcampagnes te verbeteren, of om te voorspellen welke producten goed verkopen op basis van wat klanten eerder gekocht hebben.

Waarom is TensorFlow zo'n handige vaardigheid?

Het is waardevol om met TensorFlow te kunnen werken omdat het gebruikt wordt voor de meest geavanceerde technologieën. Als je weet hoe je deze software moet gebruiken, kun je werken aan projecten die qua innovatie op het scherp van de snede zitten.

Daarnaast wordt TensorFlow veel gebruikt voor machine learning, een gebied vol innovatie en potentieel voor groei. Machinaal leren kan op talloze manieren worden toegepast, en daardoor zijn er volop kansen voor mensen die uit de voeten kunnen met TensorFlow.

Jezuina noemt een paar redenen waarom TensorFlow zo'n nuttige vaardigheid is:

1. Grote vraag: TensorFlow wordt gebruikt door een groot en toenemend aantal bedrijven, organisaties en onderzoekers in verschillende sectoren, zoals gezondheidszorg, finance en retail. Daarom is er veel vraag naar machine learning engineers met ervaring met TensorFlow en is het een waardevolle vaardigheid op de arbeidsmarkt.

2. Grote community: Er is een grote, actieve community van ontwikkelaars en gebruikers. Daardoor zijn er veel bronnen beschikbaar en kun je makkelijk ondersteuning krijgen bij je leerproces en bij het gebruik van de library.

3. Flexibiliteit: Het biedt een flexibel en modulair platform voor het ontwikkelen van verschillende machine learning-modellen, waaronder modellen voor diep leren. Dankzij deze flexibiliteit kunnen machine learning engineers gemakkelijk experimenteren met verschillende architecturen en technieken om de beste aanpak voor een probleem te vinden.

4. Schaalbaarheid: TensorFlow is ontworpen op schaalbaarheid, zodat ontwikkelaars modellen kunnen trainen en implementeren op grote datasets en meerdere machines.

5. Integratie: TensorFlow is te integreren met andere populaire programmeertalen en libraries, zoals Python, Java en C++. Het is dus makkelijk te verwerken in bestaande projecten en workflows.

6. Innovatie: Het wordt voortdurend bijgewerkt en aangevuld met nieuwe features en mogelijkheden. TensorFlow-ontwikkelaars kunnen dus altijd op de hoogte blijven van de nieuwste ontwikkelingen binnen machine learning.

De voordelen van TensorFlow

TensorFlow kent twee hoofdcomponenten: de TensorFlow-API, waarmee je neurale netwerken kunt bouwen, en TensorBoard, waarop je de resultaten van je trainingstaken kunt visualiseren. Samen vormen deze componenten een integrale oplossing voor de moeilijkste aspecten van het bouwen van applicaties voor machinaal leren.

In de basis is TensorFlow gewoon software voor het uitvoeren van berekeningen, maar het is makkelijk uit te breiden met nieuwe functionaliteiten vanuit bestaande pakketten of eigen modules, geschreven in Python. Die uitbreidbaarheid betekent dat er ontelbare manieren zijn om TensorFlow precies op je behoeften af te stemmen of om er specifieke problemen mee op te lossen.

Het gebruik van TensorFlow heeft vele voordelen. Je kunt het gebruiken om op een efficiënte manier ingewikkelde algoritmes voor diep leren mee te draaien waar meerdere stappen en berekeningen op basis van tensorgegevensmatrices bij komen kijken. Jezuina noemt bijvoorbeeld:

• Afbeeldings- en spraakherkenning

• Natuurlijke taalverwerking

• Voorspellende modellen

• Aanbevelingssystemen

• Reinforcement learning

• Robotica

"Met TensorFlow kunnen ontwikkelaars experimenteren met verschillende modellen en architecturen om de beste aanpak te vinden voor een specifieke toepassing. Het biedt ook een scala aan API's, waardoor het gemakkelijk te integreren is met andere tools en platforms."

Jezuina Koroveshi

• Het is geoptimaliseerd voor performance en kan gebruikmaken van hardware-versnelling, zoals op GPU's en TPU's. Zo kunnen modellen sneller en efficiënter worden getraind, wat met name belangrijk is voor toepassingen op schaal.

• TensorFlow-modellen kunnen worden gedraaid op verschillende platforms, waaronder desktops, servers, mobiele apparaten en in de cloud. Ontwikkelaars kunnen modellen dus snel implementeren in verschillende omgevingen, wat het testen en schalen van toepassingen makkelijker maakt. Voor inferentie op mobiele en edge-apparaten kun je TensorFlow Lite gebruiken. Om modellen in JavaScript-omgevingen te trainen en implementeren komt TensorFlow.js van pas.

Kwalificaties en vaardigheden die een TensorFlow-ontwikkelaar moet hebben

Als je een TensorFlow-ontwikkelaar overweegt, is het belangrijk om te kijken of je kandidaat over de nodige papieren en skills beschikt. De volgende opleidingen en vaardigheden zijn aan te raden:

• Een afgeronde opleiding op het gebied van informatica, wiskunde of een gerelateerd gebied;
• Ervaring met de programmeertaal Python;
• Kennis van concepten op het gebied van machinaal leren en algoritmes;
• Kennis van deep learning-frameworks als TensorFlow, Keras en PyTorch;
• Ervaring met het ontwikkelen en toepassen van machine learning-modellen.

Bij het inhuren van een TensorFlow-ontwikkelaar is het cruciaal om vooraf inzicht te krijgen in diens portfolio en eerdere projecten. Op basis daarvan kun je inschatten over hoeveel ervaring, expertise en creativiteit de ontwikkelaar beschikt. De volgende punten zijn handig om op te letten bij het bekijken van een portfolio:

• De complexiteit en verscheidenheid van de projecten waaraan de ontwikkelaar heeft gewerkt.
• Ervaring met het ontwikkelen van modellen en de implementatie op verschillende platforms.
• Ervaring met verschillende datasets en modellen.
• Ervaring met het optimaliseren van modellen op het gebied van prestaties en nauwkeurigheid.

De voordelen van een TensorFlow-ontwikkelaar

Een TensorFlow-ontwikkelaar aannemen kan je bedrijf verschillende voordelen opleveren. Allereerst heeft een TensorFlow-ontwikkelaar expertise op het gebied van machinaal leren, en dat kan bijdragen aan het succes van je projecten. Jezuina schrijft:

"TensorFlow-ontwikkelaars hebben diepgaande kennis en een uitstekend begrip van machine learning-concepten en -algoritmes. Met die kennis kunnen ze machine learning-modellen op maat ontwikkelen om complexe bedrijfsproblemen op te lossen en die modellen snel inzetten. Zo kan het bedrijf nieuwe producten en diensten eerder op de markt brengen dan de concurrent."

Jezuina Koroveshi

Ten tweede kan een TensorFlow-ontwikkelaar een bedrijf helpen om grote datasets te analyseren en zo inzicht te krijgen in klantgedrag, markttrends en andere waardevolle informatie. Met die hulp kan het bedrijf op data gebaseerde beslissingen nemen en de concurrentie een stap voor blijven.

Ten derde kunnen machine learning-modellen van TensorFlow-ontwikkelaars een betere klantervaring opleveren door persoonlijke aanbevelingen te doen, betere zoekresultaten te bieden en herhalende taken te automatiseren. Dat kan zorgen voor trouwere klanten en een hogere klanttevredenheid.

Aandachtspunten bij de selectie

Voordat je een TensorFlow-ontwikkelaar aanneemt, is het belangrijk om op de volgende punten te letten:

• Hoeveel ervaring de ontwikkelaar heeft met TensorFlow. Daarbij gaat het bijvoorbeeld om het aantal eerdere TensorFlow-projecten en hoelang die projecten geduurd hebben.

• Hoeveel de ontwikkelaar weet over TensorFlow en hoe het werkt. Bijvoorbeeld hoe TensorFlow samen met andere tools gebruikt kan worden en welke rol het speelt binnen een project, maar ook of het struikelblokken heeft opgeworpen en hoe de ontwikkelaar daarmee is omgegaan.

• De communicatieve vaardigheden van de ontwikkelaar, tegenover collega's in het algemeen en teamgenoten in het bijzonder.

Functievereisten

De TensorFlow-ontwikkelaar is onmisbaar binnen een team van datawetenschappers en is verantwoordelijk voor het implementeren van machine learning-modellen, het trainen van die modellen met grote datasets en het beoordelen van de resultaten.

Om een ervaren ontwikkelaar te vinden, moet je eerst weten welke functie-eisen je nodig hebt. Aangezien er verschillende soorten TensorFlow-ontwikkelaars zijn, zullen die eisen variëren op basis van hun expertiseniveau. Het is verstandig om in elk geval de onderstaande vaardigheden te overwegen.

Technische vaardigheden

TensorFlow-ontwikkelaars moeten de volgende technische competenties hebben:

• Programmeertalen als Python of C++

• Machine learning en machine learning-libraries (zoals NumPy, Scikit-learn en Theano)

• Modellen voor diep leren (bijvoorbeeld CNN's, RNN's, LSTM's) en bijbehorende technieken (zoals gradient descent)

• Ontwerppatronen voor data-intensieve problemen

• GPU-computing

• Kennis van de principes en het proces van computerprogrammeren

• Kennis van de principes, werkwijze en tools van softwareontwikkeling

• Ervaring met natuurlijke taalverwerking (NLP)

• Begrip van de onderliggende technologie en de mogelijkheden daarvan

• Ervaring met grote datasets, d.w.z. werken met databases en streaming datasets

• Code kunnen schrijven voor productieomgevingen

• Debuggen als er iets fout gaat, zodat het team het snel kan oplossen

Soft skills

Naast technische kwalificaties en vaardigheden is het ook belangrijk om stil te staan bij de soft skills van een kandidaat. Onder soft skills verstaan we persoonlijke kenmerken waardoor iemand effectief en harmonieus kan omgaan met andere mensen. De essentiële soft skills voor dit vakgebied zijn als volgt:

• Communicatieve vaardigheden: De ontwikkelaar moet effectief kunnen communiceren met collega's en stakeholders.

"Goede communicatievaardigheden zijn belangrijk voor het uitleggen van technische concepten aan niet-technische stakeholders en voor de samenwerking met teamgenoten."

Jezuina Koroveshi

• Problemen oplossen: De ontwikkelaar moet problemen bij het ontwikkelingsproces kunnen aanwijzen en oplossen.
• Samenwerking: De ontwikkelaar moet goed in een team kunnen werken en effectief samenwerken met collega's.
• Aanpassingsvermogen: De ontwikkelaar moet zich kunnen aanpassen aan nieuwe technologieën, tools en werkwijzen.

Jezuina noemt ook creativiteit, tijdmanagement en aandacht voor detail als onmisbare soft skills van een geschikte kandidaat.

TensorFlow-ontwikkelaars moeten creatief denken en buiten de gebaande paden durven te gaan om innovatieve oplossingen te verzinnen en uit te voeren. De projecten hebben daarnaast vaak korte deadlines, dus het is belangrijk om goed met tijd om te kunnen gaan en prioriteiten te stellen.

En als laatste:

"Een TensorFlow-ontwikkelaar moet aandacht hebben voor detail en nauwkeurig werken, zowel bij het voorbereiden van gegevens en het trainen van modellen als bij het ontwikkelen van software."

Jezuina Koroveshi

Wat een ontwikkelaar nodig heeft om succes te boeken in deze functie

Het aannemen van een TensorFlow-ontwikkelaar kan heel gunstig zijn voor een bedrijf. Maar daarbij is het belangrijk om te bedenken wat een kandidaat moet kunnen om van deze functie een succes te maken. Jezuina schrijft:

Een goed begrip van de basisconcepten en technieken van machinaal leren en diep leren: TensorFlow is een krachtige tool om machine learning-algoritmes te implementeren. Maar je hebt er wel een solide begrip van de onderliggende concepten voor nodig om het goed te kunnen gebruiken. Ontwikkelaars moeten concepten begrijpen als supervised versus unsupervised learning, neurale netwerken en optimalisatiealgoritmen.

Bekendheid met neurale netwerken en concepten op het gebied van diep leren, zoals convolutionele neurale netwerken (CNN's), recurrent neurale netwerken (RNN's) en long short-term memory netwerken (LSTM's).

Vaardigheid met data: TensorFlow is een gegevensgestuurde tool, dus de ontwikkelaar moet goed kunnen werken met gegevens in verschillende indelingen, zoals afbeeldingen, tekst en numerieke data. Een goede kandidaat kan daarnaast ook data voorbereiden en opschonen, zodat het met TensorFlow verwerkt kan worden.

Kennis van de API's en tools van TensorFlow: TensorFlow biedt een verscheidenheid aan API's en tools om machine learning-modellen te bouwen, trainen en evalueren. Een goede ontwikkelaar begrijpt die tools en kan ze effectief gebruiken.

Best practices op het gebied van programmeren: Een ontwikkelaar moet weten welke best practices er bij programmeerwerk komen kijken – zoals versiecontrole, testen en documentatie – en robuuste, onderhoudbare code kunnen schrijven.

Continue ontwikkeling: Machinaal leren is een snel veranderend gebied en er komen steeds weer nieuwe technieken en tools bij. Een goede TensorFlow-ontwikkelaar is bereid om continu bij te leren en mee te bewegen met de nieuwste ontwikkelingen.

Creativiteit en innovatie: De succesvolste TensorFlow-ontwikkelaars zijn vaak degenen die met nieuwe, innovatieve manieren komen om er concrete problemen mee op te lossen.

Kort gezegd: Om van TensorFlow een succes te maken heeft een ontwikkelaar technische en probleemoplossende vaardigheden nodig, een flinke dosis creativiteit, en de wil om te zich te blijven ontwikkelen en aan te passen.

Wat is het verschil tussen een goede TensorFlow-ontwikkelaar en een uitstekende?

Jezuina schrijft dat een uitstekende ontwikkelaar de volgende skills heeft:

• Solide kennis van de basisconcepten van machine learning: De kandidaat begrijpt de concepten en theorieën achter machinaal leren, zoals statistische inferentie, lineaire algebra, optimalisatie en meer. De kandidaat kent ook de nodige algoritmen en technieken, zoals regressie, classificatie, clustering, diep leren en meer, en kan de juiste algoritmes kiezen en toepassen in verschillende use cases.

• Expertise in datavoorbereiding en feature engineering: De kandidaat heeft ervaring met datavoorbereiding, data cleaning en feature engineering, allemaal cruciale aspecten van het ontwikkelen van effectieve machine learning-modellen.

• Samenwerking met stakeholders: De kandidaat kan vlot samenwerken met bijvoorbeeld managers, projectmanagers en de rest van het ontwikkelingsteam. Deze belanghebbenden kunnen uiteenlopende niveaus van technische kennis hebben. Een echt goede ontwikkelaar kan daarom ingewikkelde technische begrippen zo uitleggen dat ze voor iedereen te snappen zijn. Daarnaast luistert zo'n kandidaat actief naar feedback van stakeholders, om vervolgens de aanpak daarop aan te passen.

• Kennis van best practices op het gebied van softwareontwikkeling: Een uitstekende machine learning engineer kent de best practices van softwareontwikkeling, zoals versiecontrole, testen en codebeoordeling, en kan schaalbare en onderhoudbare code ontwikkelen.

Vragen voor tijdens de sollicitatieprocedure

1. Hoeveel soorten Tensors zijn er?

Verwacht antwoord: Er worden drie soorten Tensors gebruikt om neurale netwerkmodellen te bouwen:

• Constante Tensor

Constant Tensors maken een node die een waarde aanneemt en die niet verandert. Een Constante Tensor maak je met tf.constant. tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False) Je kunt vijf argumenten gebruiken.

• Variabele Tensor

Variabele Tensors zijn nodes die hun huidige waarde als output geven. Dit betekent dat ze hun waarde kunnen behouden bij meerdere uitvoeringen van een grafiek.

• Placeholder Tensor

Placeholder Tensors worden gebruikt om op een later tijdstip data aan toe te wijzen. Placeholders zijn de nodes waarvan de waarde wordt ingegeven op het moment van uitvoering.

2. Leg uit wat TensorBoard is.

Verwacht antwoord: TensorBoard is een suite van visualisatietools om runs en grafieken van TensorFlow mee te controleren en analyseren. Deze tools visualiseren kwantitatieve gegevens over de grafiek met extra gegevens, zoals afbeeldingen. TensorBoard ondersteunt momenteel vijf visualisatietechnieken: scalars, afbeeldingen, audio, histogrammen en grafieken. Hiermee verbeter je de nauwkeurigheid en de stroom van grafieken.

3. Noem een paar beperkingen van TensorFlow.

Verwacht antwoord:

• Het biedt geen ondersteuning voor OpenCL (Open Computing Language).

• Je hebt er een basis in de differentiaalrekening en lineaire algebra voor nodig, plus diepgaande kennis van machinaal leren.

• Het gebruikt GPU-geheugen, wat een conflict oplevert met Theano als het binnen hetzelfde bereik wordt geïmporteerd.

4. Wat zijn de drie werkcomponenten van de TensorFlow-architectuur?

Verwacht antwoord: TensorFlow-architectuur werkt op drie vlakken:

• Voorbereiden van de gegevens
• Bouwen van het model
• Trainen en evalueren van het model

5. Wat zijn de gewoonlijke stappen voor de meeste TensorFlow-algoritmes?

Verwacht antwoord:

• Data importeren of genereren, of een datapijplijn opzetten met placeholders.
• Data in de computationele grafiek invoeren.
• De output van de kostfunctie evalueren.
• Met backpropagation de variabelen aanpassen.
• Herhalen tot aan het stopcriterium is voldaan.

6. Noem een paar manieren om om te gaan met overfitting in TensorFlow.

Verwacht antwoord:

• Dropout-techniek
• Regularisatie
• Batch-normalisatie

7. Waar wordt TensorFlow het meest gebruikt?

Verwacht antwoord: TensorFlow wordt gebruikt op alle domeinen binnen machinaal leren en diep leren. Het is een onmisbare tool voor bijvoorbeeld de volgende use cases:

• Tijdreeksanalyse
• Afbeeldingsherkenning
• Spraakherkenning
• Video upscalen
• Testgebaseerde toepassingen

8. Hoe werkt de Python-API met TensorFlow?

Verwacht antwoord: Python is de primaire taal om te werken met TensorFlow. TensorFlow biedt verschillende functionaliteiten bij gebruik met de API, zoals:

• Automatische checkpoints
• Automatisch loggen
• Eenvoudige trainingsdistributie
• Ontwerpmethodes voor queue runners

9. Hoe wordt audio opgeslagen op het audiodashboard?

Verwacht antwoord: Via het audiodashboard kunnen gebruikers afspeelbare widgets embedden, die voornamelijk in bestanden zijn opgeslagen. Tf.summary.audio wordt gebruikt om die bestanden op te slaan. Dankzij het tagging-systeem wordt de nieuwste audio geëmbed op basis van het opslagbeleid.

10. Wat is het nut van een histogram-dashboard in TensorFlow?

Verwacht antwoord: Op histogram-dashboards worden complexe statistische distributies van een tensor eenvoudig weergegeven. Elk histogram toont een stukje data dat verwijst naar de tensordata op het punt van representatie.

11. Wat is Deep Speech?

Verwacht antwoord: Deep Speech is een opensource spraak-naar-tekstengine die gebruikmaakt van TensorFlow. De engine is getraind op basis van machine learning-technieken en gebruikt een eenvoudige syntax om input in de vorm van spraak om te zetten in output in de vorm van tekst.

Met de volgende syntax kun je alle CLI-opties voor Deep Speech bekijken:

./deepspeech.py

12. Wordt bij het gebruik van TensorFlow altijd de voorkeur gegeven aan prestaties boven nauwkeurigheid?

Verwacht antwoord: Nee. Soms gaan prestaties inderdaad boven nauwkeurigheid. Dat hangt uiteindelijk af van wat er moet gebeuren en wat er met het model bereikt moet worden. De vuistregel is om evenveel gewicht te geven aan de nauwkeurigheid en de prestaties van een model.

Zou elk bedrijf TensorFlow moeten gebruiken?

Jezuina schrijft:

Nee, niet elk bedrijf hoeft per se gebruik te maken van TensorFlow – of welk ander framework voor machine learning dan ook. Of je al dan niet gebruikmaakt van TensorFlow hangt af van verschillende factoren, zoals de branche waarin je bedrijf actief is, wat er met de data moet gebeuren, welke bronnen er beschikbaar zijn en wat de bedrijfsdoelen zijn.

"TensorFlow is bij uitstek geschikt voor machine learning-applicaties op grote schaal, zoals afbeeldings- en spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking en aanbevelingssystemen. Maar niet elk bedrijf heeft de complexiteit of de schaal van TensorFlow nodig. Voor kleine bedrijven of bedrijven die niet afhankelijk zijn van data-analyse zijn er waarschijnlijk geschiktere oplossingen."

Jezuina Koroveshi

Stel bijvoorbeeld dat een bedrijf een kleine dataset heeft en relatief eenvoudige modellen. In dat geval hebben ze misschien meer aan eenvoudigere frameworks of tools die minder rekenkracht gebruiken, zoals Scikit-learn en Caffe. Maar als het bedrijf met complexe gegevens werkt, zoals afbeeldingen, video's of natuurlijke taal, is het TensorFlow-framework misschien wel de beste keuze.

"Voor je als bedrijf aan de slag gaat met TensorFlow, is het verstandig om goed stil te staan bij je doelen en eisen. Analyseer daarnaast je bestaande infrastructuur en de vaardigheden die je mensen hebben, en evalueer dan de potentiële voordelen en risico's van dit framework."

Jezuina Koroveshi

Conclusie

Machinaal leren en kunstmatige intelligentie spelen een steeds grotere rol in het moderne leven. TensorFlow is nu de populairste opensource machine learning-library voor datawetenschappers. Er zijn al miljarden dollars in ML-oplossingen gestoken, dus het is niet verwonderlijk dat AI de wereld aan het overnemen is.

TensorFlow is nog aardig nieuw, maar het wordt al in veel productieomgevingen gebruikt dankzij het hoge niveau van prestaties, flexibiliteit en gebruiksgemak.

Het kan lastig zijn om de juiste TensorFlow-ontwikkelaar te vinden. Maar voor CTO's is het essentieel om de juiste mensen binnen te halen om de waarde van nieuwe technologie maximaal te benutten. Ontwikkelaars met kennis van TensorFlow kunnen je bedrijf helpen om de concurrentie vóór te blijven bij het ontwikkelen van nieuwe producten die gebruikmaken van TensorFlow. Dus wordt het tijd om een TensorFlow-expert in te huren? Neem dan vandaag nog contact met ons op!