Ansett senior- og velprøvde TensorFlow-utviklere

Nylig har bruken av kunstig intelligens (AI) blitt stadig mer populært, noe som gjør TensorFlow til et av de mest populære AI-bibliotekene. TensorFlow er et åpen kildekode-bibliotek laget av Google og brukes til å bygge og trene opp maskinlæringsmodeller.

Mange bedrifter ønsker å kunne bruke maskinlæring i produktene og tjenestene sine. De aller fleste har imidlertid ikke den tekniske ekspertisen eller ferdighetene som trengs for selv å utvikle maskinlæringsapplikasjoner. Når man ansetter en utvikler som spesialiserer seg på TensorFlow, kan man være trygg på at de har kunnskapen og ferdighetene som trengs for å sette ideene dine ut i livet.

Siden etterspørselen etter AI øker, øker også etterspørselen etter TensorFlow-utviklere. Det å ansette den rette TensorFlow-utvikleren kan imidlertid være en kjempeoppgave. Så før du kaster deg ut i det, her er noen ting du bør vite om TensorFlow for å hjelpe deg med å finne den rette personen for jobben.

Om TensorFlow

Som du kanskje allerede vet, er TensorFlow et kraftig maskinlæringsrammeverk som gjør deg i stand til å lage svært effektive og fleksible maskinlæringsløsninger. Det er spesielt nyttig for applikasjoner der du trenger å bygge modeller med mange lag av abstraksjon, for eksempel talegjenkjenning, datasyn og naturlig språkbehandling.

Jezuina Koroveshi, en Machine Learning Engineer, definerer TensorFlow som en ende-til-ende åpen kildekode-plattform for maskinlæring.

En ting som får dette programmeringsspråket til å skille seg ut fra resten, ifølge henne, er at det har et omfattende, fleksibelt økosystem av verktøy, biblioteker og fellesskapsressurser. Disse tillater forskere å fremme det siste innen ML og lar utviklere raskt bygge og distribuere ML-drevne applikasjoner.

«TensorFlow gir en samling arbeidsflyter med intuitive API-er på høyt nivå for både nybegynnere og eksperter for å lage maskinlæringsmodeller på en rekke språk. Utviklere kan distribuere modeller på flere plattformer, for eksempel på servere, i skyen, på mobil og edge-enheter, i nettlesere og på mange andre JavaScript-plattformer. Dette gjør det mye lettere for utviklere å gå fra modellbygging og opplæring til distribusjon.»

Jezuina Koroveshi

Den ble utviklet av Google Brain og utgitt på GitHub i november 2015. TensorFlow kan kjøres på flere plattformer, inkludert Linux, MacOS, iOS og Windows, og har blitt brukt til å bygge et bredt spekter av applikasjoner, inkludert bildegjenkjenning, videoanalyse og selvkjørende biler.

«TensorFlows hovedfokus er å tilby et fleksibelt og kraftig rammeverk for å bygge og trene maskinlæringsmodeller. Dette inkluderer databehandling, men omfatter også andre nøkkelområder som modellarkitekturdesign, modellopplæring og -optimalisering, og modelldistribusjon»

Jezuina Koroveshi

TensorFlow har blitt brukt av mer enn 1 million utviklere over hele verden siden lanseringen i 2015. Selskapet sier at det har sendt mer enn en milliard modeller ved hjelp av TensorFlow gjennom sine egne interne produkter, som AlphaGo Zero og andre maskinlæringssystemer som Cloud ML Engine.

Og ifølge Stack Overflow 2022 er Tensor Flow utrolig populært blant profesjonelle utviklere. 11,49 % sier at de jobber profesjonelt med det.

Selskaper som bruker TensorFlow

TensorFlow brukes nå av noen av de mest gjenkjennelige navnene innen teknologi, inkludert X (kalt Twitter frem til juli 2023), Uber og Google Cloud Platform. Disse selskapene bruker TensorFlow daglig til å løse problemer som spenner fra talegjenkjenning til spådommer om tilgjengelighet av samkjøring.

Flere TensorFlow-selskaper:

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

Basert på Enlyfts data om 33 205 selskaper som bruker TensorFlow, registrert i en periode på 5 år og 11 måneder.

Ulike bransjer og bruksområder

TensorFlow har blitt brukt i ulike bransjer og applikasjoner, alt fra robotikk til finans til søkemotoroptimalisering (SEO). Følgende liste gir litt innsikt i hvordan TensorFlow kan brukes i ulike bransjer:

• Robotikk: Autonome kjøretøy og roboter blir mer utbredt i hverdagen vår; TensorFlow kan hjelpe disse maskinene med å lære nye ferdigheter ved å gjøre dem smartere enn noen gang! Og mer spesifikt kan den brukes til å trene roboter til å utføre komplekse oppgaver, som objektgjenkjenning, navigasjon og kontroll.

• Finans: TensorFlow gjør det enklere enn noen gang for finansinstitusjoner å spore risiko i hele porteføljen sin av eiendeler, samtidig som de forutsier fremtidige verdier basert på historiske data.

• Helsetjenester: Analyser medisinske bilder eller pasientdata for å hjelpe til med diagnose og behandling.

• Markedsføring: Forutsi fremtidige utfall basert på historiske data ved å bruke prediktiv modellering.

• Bildegjenkjenning: Å gjenkjenne objekter i bilder eller klassifisere bilder basert på innholdet deres. Dette kan brukes i applikasjoner som ansiktsgjenkjenning, sikkerhetssystemer og autonome kjøretøy.

• Anbefalingssystemer: Anbefaling av produkter, filmer eller musikk til brukere basert på deres tidligere oppførsel eller preferanser.

• Naturlig språkbehandling: Analyser og forstår menneskelig språk, inkludert talegjenkjenning, sentimentanalyse og språkoversettelse.

• Anomalideteksjon: Identifisere uvanlige mønstre eller atferd i data, noe som kan være nyttig ved svindeloppdagelse eller nettverkssikkerhet.

TensorFlow har allerede vist seg nyttig på mange felt, inkludert innen medisin, økonomi og transport. Et eksempel er Medtronics mobilassistent-app, som bruker maskinlæringsteknikker til å hjelpe diabetespasienter med å håndtere diabetesen sin mer effektivt. I Kina har TensorFlow bidratt til å forbedre trafikkflyten ved å bruke data fra RFID-brikker innebygd i trafikklys og skilt på biler.

Årsakene til den utbredte suksessen er enkle: TensorFlow gir forskere muligheten til å analysere dataene mer effektivt enn noen gang før, takket være fleksibiliteten, skalerbarheten og kompatibiliteten med andre åpen kildekode-biblioteker. Det lar dem også bygge mer effektive nettverk.

Hva får TensorFlow til å skille seg ut?

TensorFlow har en rekke modeller og algoritmer, men det er mer enn bare en samling verktøy for dyp læring; det gir også en plattform for å bygge disse modellene.

Den lar brukere lage sin egen tilpassede programvare og deretter integrere den med andre applikasjoner, for eksempel databaser og cloud computing-plattformer. Denne fleksibiliteten gjør at bedrifter kan bruke TensorFlow på mange forskjellige måter. Noen selskaper bruker for eksempel TensorFlow til å bygge applikasjoner som er skreddersydd spesifikt til deres behov. Andre bruker TensorFlow som en del av produksjonsprosessen, slik at de kan skalere opp eller ned i henhold til etterspørselen uten å måtte bygge opp alt fra bunnen av hver gang det er en økning i etterspørselen (f.eks. hvis det er en økning i salget).

TensorFlow er laget for å være enkelt å bruke, slik at du ikke trenger å bekymre deg for å lære hvordan du koder for å komme i gang.

• Denne fleksibiliteten gjør at det er enkelt å integrere med egne applikasjoner. Du kan bruke den i produksjonsmiljøer eller som en lekeplass for nye ideer innen datavitenskap.

• TensorFlows innebygde støtte for standard maskinlæringsmodeller betyr at enhver bedrift raskt kan implementere dem i produktene sine uten å måtte skrive tilpasset kode eller bruke tid på å undersøke hvilken modell som er best.

• Den har også et stort og aktivt fellesskap som gjør det enkelt for bedrifter å finne svar ved behov, enten det er et spørsmål om hvordan man implementerer en bestemt modell eller hvilke datakilder som er tilgjengelige for en spesifikk oppgave.

• Som nevnt tidligere kjører den oppå CPU, GPU eller mobilprosessorer, noe som betyr at den fungerer med all maskinvare du trenger for å trene dine egne modeller. Programmeringsspråket er veldig enkelt å lære og bruke, så det kan være et godt valg for nybegynnere som nettopp har startet med AI-utvikling.

• Verktøyene i TensorFlow lar deg gjøre alle slags ting med dataene dine, fra å bygge modeller til å trene dem for å evaluere effektiviteten deres. Du kan til og med laste inn data fra andre programmer eller filer til TensorFlow og bruke det til trening.

Maskinlæring er en integrert del av mange bedrifters strategier i dag fordi den lar organisasjoner komme med spådommer om hva brukerne sannsynligvis vil gjøre neste gang basert på deres tidligere atferd. Dette kan brukes til alt fra å forbedre e-postmarkedsføringskampanjer til å forutsi hvilke produkter som vil selge bedre, basert på tidligere kundekjøp.

Derfor er erfaring og kunnskap med TensorFlow viktig

Ferdigheter med TensorFlow er viktig fordi den brukes i noe av den mest banebrytende teknologien som finnes. Hvis du vet hvordan du bruker denne programvaren, kan du jobbe med prosjekter som ligger i forkant av innovasjonen.

TensorFlow brukes også ofte i maskinlæring – et felt som vokser raskt i omfang og har mye potensial for fremtidig vekst. Det er så mange måter maskinlæring kan brukes på, noe som betyr at det vil være mange muligheter for folk som vet hvordan de skal bruke TensorFlow.

Noen av grunnene til at Jezuina foreslår hvorfor det å lære seg TensorFlow er meget nyttig:

1. Høy etterspørsel: TensorFlow brukes av et stort og økende antall selskaper, organisasjoner og forskere i ulike bransjer som helsevesen, finans og detaljhandel. Derfor er etterspørselen etter maskinlæringsingeniører med TensorFlow-ferdigheter høy, noe som gjør det til en verdifull ferdighet på arbeidsmarkedet.

2. Stort fellesskap: Det har et stort og aktivt fellesskap av utviklere og brukere, noe som betyr at det er mange ressurser og støtte tilgjengelig for læring og bruk av biblioteket.

3. Fleksibilitet: Det gir en fleksibel og modulær plattform for utvikling av ulike maskinlæringsmodeller, inkludert modeller for dyp læring. Denne fleksibiliteten lar maskinlæringsingeniører enkelt eksperimentere med forskjellige arkitekturer og teknikker for å finne den beste tilnærmingen til et problem.

4. Skalerbarhet: TensorFlow er laget for enkelt å skaleres opp, slik at maskinlæringsingeniører kan trene og distribuere modeller på store datasett og flere maskiner.

5. Integrasjon: Den integreres med andre populære programmeringsspråk og biblioteker, som Python, Java og C++, noe som gjør det enkelt å integrere i eksisterende engasjementer og arbeidsflyter.

6. Innovasjon: Det utvikles og oppdateres kontinuerlig med nye funksjoner og muligheter, noe som betyr at maskinlæringsingeniører som lærer å bruke TensorFlow kan holde seg oppdatert med de siste fremskrittene innen maskinlæringsteknologi.

Fordelene med TensorFlow

TensorFlow fungerer først og fremst gjennom to forskjellige komponenter: TensorFlow API, som lar deg konstruere nevrale nettverk, og TensorBoard, som gir en måte å visualisere resultatene av treningsoppgavene dine på. Disse komponentene jobber sammen for å gi en omfattende løsning for mange av de mest utfordrende aspektene ved å bygge maskinlæringsapplikasjoner.

I kjernen er TensorFlow bare programvare for å kjøre beregninger. Den kan imidlertid enkelt utvides med ny funksjonalitet levert av eksisterende pakker eller tilpassede moduler skrevet i Python. Denne utvidbarheten betyr at det er hundrevis eller tusenvis av måter å skreddersy TensorFlow til dine behov på, eller løse spesifikke problemer.

Det å bruke TensorFlow har mange fordeler. Du kan bruke TensorFlow til å effektivt kjøre kompliserte algoritmer for dyp læring, som involverer flere trinn og beregninger på tvers av tensordatamatriser. Jezuina nevner følgende:

• Bilde- og talegjenkjenning

• Naturlig språkbehandling

• Prediktiv modellering

• Anbefalingssystemer

• Forsterkende læring

• Robotikk

"TensorFlow lar utviklere eksperimentere med forskjellige modeller og arkitekturer for å finne den beste tilnærmingen for applikasjonen deres. Den tilbyr også et bredt spekter av API-er, noe som gjør det enkelt å integrere med andre verktøy og plattformer."

Jezuina Koroveshi

• Den er optimalisert for ytelse og kan bruke maskinvareakselerasjon, som GPU-er og TPU-er. Dette betyr at modeller kan trenes raskere og mer effektivt, noe som er spesielt viktig for store applikasjoner.

• TensorFlow-modeller kan kjøres på forskjellige plattformer, inkludert stasjonære datamaskiner, servere, mobile enheter og skyen. Dette betyr at utviklere raskt kan distribuere modeller for forskjellige miljøer, noe som gjør testing og skalering av applikasjoner enklere. For å kjøre inferens på mobile enheter og edge-enheter kan du bruke TensorFlow Lite. For å trene og distribuere modeller i JavaScript-miljøer, kan du bruke TensorFlow.js.

Disse kvalifikasjoner og ferdigheter må en TensorFlow-utvikler ha

Når du ansetter en TensorFlow-utvikler, er det viktig å sikre at de har nødvendige kvalifikasjoner og ferdigheter. Du bør se etter de følgende kvalifikasjoner og ferdigheter:

• En grad i informatikk, matematikk eller et relatert felt;
• Erfaring med programmeringsspråket Python;
• Kunnskap om maskinlæringskonsepter og algoritmer;
• Kjennskap til rammeverk for dyp læring, inkludert TensorFlow, Keras og PyTorch;
• Erfaring med å utvikle og implementere maskinlæringsmodeller.

Det er viktig å se på porteføljen og prosjektene til en TensorFlow-utvikler før du ansetter dem. Ved å se på porteføljen og engasjementene deres, kan du bestemme nivået av erfaring, ekspertise og kreativitetsnivå. Det følgende er noen av tingene du bør se etter i en TensorFlow-utviklers portefølje og engasjementer:

• Kompleksiteten og mangfoldet i engasjementene de har jobbet med.
• Evnen til å utvikle og distribuere modeller på ulike plattformer.
• Evnen til å arbeide med ulike datasett og modeller.
• Evnen til å optimalisere modeller for ytelse og nøyaktighet.

Fordeler med å ansette en TensorFlow-utvikler

Det å ansette en TensorFlow-utvikler kan gi et selskap flere fordeler. For det første har en TensorFlow-utvikler ekspertise innen maskinlæring, som kan bidra til suksessen til flere engasjementer. Jezuina skriver:

«TensorFlow-utviklere har grundig kunnskap og dyp forståelse av maskinlæringskonsepter og algoritmer. De kan bruke denne kunnskapen til å utvikle tilpassede maskinlæringsmodeller for å hjelpe til med å løse komplekse forretningsproblemer, distribuere maskinlæringsmodeller raskere og gjøre det mulig for selskapet å bringe nye produkter og tjenester til markedet raskere enn konkurrentene.»

Jezuina Koroveshi

For det andre kan en TensorFlow-utvikler hjelpe et selskap med å analysere store datasett og få innsikt i kundeatferd, markedstrender og annen verdifull informasjon. Dette kan hjelpe bedriften med å ta datadrevne beslutninger og ligge i forkant av konkurrentene.

For det tredje kan maskinlæringsmodeller utviklet av TensorFlow-utviklere hjelpe bedrifter med å gi en bedre kundeopplevelse ved å tilby personlig tilpassede anbefalinger, forbedre søkeresultater og automatisere repeterende oppgaver. Dette kan føre til økt kundelojalitet og forbedret tilfredshet.

Ting du bør vurdere før du ansetter

Når du ønsker å ansette en TensorFlow-utvikler, er det viktig å vurdere følgende:

• Graden av erfaringen deres med TensorFlow. Dette inkluderer antall engasjementer de har jobbet med og tiden de har brukt på å jobbe med det.

• Kunnskapen deres om hvordan TensorFlow fungerer. Dette inkluderer hvordan det samhandler med andre verktøy, dets rolle i et engasjement, og eventuelle utfordringer de har møtt ved bruk av det og hvordan de løste dem.

• Evnen deres til å kommunisere godt med andre i teamet ditt – spesielt hvis de jobber som en del av et større team.

Jobbkrav

TensorFlow-utvikleren er en kritisk posisjon i selskapets datavitenskapsteam og er ansvarlig for å implementere maskinlæringsmodeller, trene dem på store datasett og evaluere ytelsen deres.

For å ansette en erfaren TensorFlow-utvikler må du vite hvilke jobbkrav du bør se etter hos kandidatene dine. Siden det finnes mange forskjellige typer TensorFlow-utviklere, varierer kravene avhengig av kompetansenivået. Her er en liste over ting du bør vurdere:

Tekniske ferdigheter

TensorFlow-utviklere forventes å være dyktige i følgende tekniske ferdigheter:

• Ferdigheter i programmeringsspråk som Python eller C++.

• Maskinlæring og maskinlæringsbiblioteker (f.eks. NumPy, Scikit-learn, Theano)

• Læringsmodeller for dyp læring (f.eks. CNN-er, RNN-er, LSTM-er) og teknikker (f.eks. gradientnedstigning)

• Designmønstre for dataintensive problemer

• GPU-databehandling

• Kunnskap om strukturen og prosessen i dataprogrammering

• Kunnskap om prinsippene, praksisene og verktøyene for programvareutvikling

• Erfaring med naturlig språkbehandling (NLP)

• Forstå hvordan den underliggende teknologien fungerer og hvilke muligheter den har

• Erfaring med å jobbe med store datasett, det vil si arbeid med databaser og strømming av datasett

• Kunne skrive kode som kjører i produksjonsmiljøer

• Utfør feilsøkingsoppgaver når ting går galt, slik at teamet raskt kan fikse dem

Myke ferdigheter

Bortsett fra tekniske kvalifikasjoner og ferdigheter, er det også viktig å vurdere en TensorFlow-utviklers myke ferdigheter. Myke ferdigheter refererer til personlige egenskaper som gjør en person i stand til å samhandle effektivt og harmonisk med andre mennesker. Følgende er noen av de essensielle myke ferdighetene du bør se etter:

• Kommunikasjonsferdigheter: En TensorFlow-utvikler bør være i stand til å kommunisere effektivt med andre teammedlemmer og interessenter.

«Gode kommunikasjonsevner er viktige for å forklare tekniske konsepter til ikke-tekniske interessenter og for å samarbeide med andre teammedlemmer.»

Jezuina Koroveshi

• Problemløsningsferdigheter: En TensorFlow-utvikler skal kunne identifisere og løse problemer som kan oppstå under utviklingsprosessen.
• Samarbeidsevner: En TensorFlow-utvikler bør kunne jobbe i et team og samarbeide effektivt med andre teammedlemmer.
• Tilpasning: En TensorFlow-utvikler bør kunne tilpasse seg nye teknologier, verktøy og metoder.

I tillegg oppga Jezuina kreativitet, tidsstyring og det å være oppmerksom på detaljer som kritiske myke ferdigheter kandidaten må ha for å lykkes.

TensorFlow-utviklere bør være i stand til å tenke kreativt og utenfor boksen for å designe og implementere innovative løsninger. TensorFlow-engasjementer har ofte stramme tidsfrister, så det er viktig å administrere tid effektivt og prioritere oppgaver.

Til slutt:

«TensorFlow-utviklere bør være detaljorienterte og grundige når det gjelder dataforbehandling, modellopplæring og programvareutvikling.»

Jezuina Koroveshi

Ferdigheter som gjør en utvikler vellykket i denne rollen

Det å ansette en TensorFlow-utvikler er et spennende prospekt som kan være svært givende for bedriften din. Det er imidlertid viktig å vurdere hvilke ferdigheter som trengs for å lykkes i denne rollen. Jezuina skriver:

Solid forståelse av de underliggende konseptene og teknikkene for maskinlæring og dyp læring: TensorFlow er et kraftig verktøy for å implementere maskinlæringsalgoritmer. Det krever imidlertid en solid forståelse av de underliggende konseptene for å bruke det effektivt. Utviklere bør ha et godt grep om overvåket og uovervåket læring, nevrale nettverk og optimaliseringsalgoritmer.

Kjennskap til nevrale nettverk og dyplæringskonsepter som konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN), tilbakevendende nevrale nettverk (RNN) og lang korttidsminne (LSTM) nettverk.

Mulighet til å jobbe med data: TensorFlow er et datadrevet verktøy, så utviklere bør være komfortable med å jobbe med data i ulike formater, som bilder, tekst og numeriske data. De skal også kunne forhåndsbehandle og rense data for å sikre at de er egnet for bruk med TensorFlow.

Kunnskap om TensorFlow API-er og verktøy: TensorFlow tilbyr en rekke API-er og verktøy for å bygge, trene og evaluere maskinlæringsmodeller. En utvikler bør ha en god forståelse av disse API-ene og verktøyene og hvordan de kan brukes effektivt.

God kodingspraksis: En utvikler bør ha en god forståelse av kodingspraksis, som versjonskontroll, testing og dokumentasjon, for å sikre at TensorFlow-koden er robust og kan vedlikeholdes.

Kontinuerlig læring: Maskinlæring er et felt i rask utvikling, og nye teknikker og verktøy utvikles stadig. Gode TensorFlow-utviklere bør være villige til kontinuerlig å lære og tilpasse seg nye utviklinger på feltet.

Kreativitet og innovasjon: Gode TensorFlow-utviklere er ofte de som kan finne nye og innovative måter å bruke verktøyet til å løse problemer i den virkelige verden.

For å oppsummere krever en kombinasjon av tekniske ferdigheter, problemløsningsevner, kreativitet og en vilje til å lære kontinuerlig og tilpasse seg nye utfordringer for å lykkes med TensorFlow.

Slik skiller man en topp TensorFlow-utvikler fra en som er god

Jezuina skriver at en topp TensorFlow-utvikler bør ha følgende ferdigheter:

• Sterkt bakgrunn i grunnleggende maskinlæring: har en dyp forståelse av de grunnleggende konseptene og teoriene bak maskinlæring, for eksempel statistisk inferens, lineær algebra, optimalisering og mer. Har også en dyp forståelse av ulike maskinlæringsalgoritmer og teknikker, som regresjon, klassifisering, clustering, dyp læring og mer, og kan velge og bruke de riktige algoritmene for ulike brukstilfeller.

• Ekspertise innen dataforberedelse og funksjonsteknikk: dyktig i dataforberedelse, datarensing og funksjonsteknikk, som er avgjørende for å utvikle effektive maskinlæringsmodeller.

• Evne til å samarbeide med interessenter: for eksempel bedriftsledere, prosjektledere og andre medlemmer av utviklingsteamet. Disse interessentene kan ha varierende nivåer av teknisk ekspertise, så en god utvikler bør være i stand til å forklare komplekse tekniske konsepter klart og konsist, slik at alle forstår. I tillegg bør de aktivt kunne lytte til tilbakemeldinger fra interessenter og justere tilnærmingen deres etter behov.

• Kunnskap om beste fremgangsmåter for programvareutvikling: En god maskinlæringsingeniør er kjent med beste fremgangsmåter for programvareutvikling som versjonskontroll, testing og kodegjennomgang og kan utvikle skalerbar og kode som kan vedlikeholdes.

Intervjuspørsmål og forventede svar

1. Hvor mange typer tensorer finnes det?

Forventet svar: Det er tre typer tensorer som brukes til å lage nevrale nettverksmodeller:

• Konstant tensor

Konstante tensorer lager en node som tar en verdi og endrer den ikke. En konstant opprettes ved å bruke tf.constant. tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False) Den godtar de fem argumentene.

• Variabel tensor

Variable tensorer er nodene som gir sin nåværende verdi som utdata. Dette betyr at de kan beholde verdien over flere utføringer av en graf.

• Plassholder-tensor

Plassholder-tensorer brukes til å tilordne data på et senere tidspunkt. Plassholdere er nodene hvis verdi mates på tidspunktet for utførelse.

2. Forklar ha TensorBoard er

Forventet svar: TensorBoard er en pakke med visualiseringsverktøy for å inspisere og forstå TensorFlow-kjøringer og grafer. Den plotter kvantitative beregninger om diagrammet med tilleggsdata som bilder for å passere gjennom det.TensorBoard støtter for tiden fem visualiseringsteknikker: skalarer, bilder, lyd, histogrammer og grafer. Det forbedrer nøyaktigheten og flyten av grafer.

3. Oppgi noen begrensninger for Tensorflow.

Forventet svar:

• Den støtter ikke OpenCL (Open Computing Language).

• For å bruke det må man ha forkunnskaper om avansert kalkulus og lineær algebra og en avansert forståelse av maskinlæring.

• Den har GPU-minne, som er i konflikt med Theano hvis den importeres i samme omfang.

4. Hva er de tre arbeidskomponentene i TensorFlow Architecture?

Forventet svar: TensorFlow-arkitekturen fungerer i tre deler:

• Forbehandling av data
• Bygging av modellen
• Trening og estimering av modellen

5. Beskriv de vanlige trinnene for de fleste TensorFlow-algoritmer?

Forventet svar:

• Importer data, generer data eller sett en datapipeline gjennom plassholdere.
• Mat dataene gjennom beregningsgrafen.
• Evaluer utgang på tapsfunksjonen.
• Bruk backpropagation for å endre variablene.
• Gjenta til stopptilstand.

6. Nevn navnet på noen metoder for å håndtere overtilpasning i TensorFlow.

Forventet svar:

• Dropout-teknikk
• Regularisering
• Batch-normalisering

7. Hvor brukes TensorFlow mest?

Forventet svar: TensorFlow brukes i alle områder innen maskinlæring og dyp læring. Som det mest essensielle verktøyet, er følgende noen av de viktigste brukstilfellene av TensorFlow:

• Tidsserieanalyse
• Bildegjenkjenning
• Stemmegjenkjenning
• Videooppskalering
• Testbaserte applikasjoner

8. Hvordan fungerer Python API med TensorFlow?

Forventet svar: Python er hovedspråket når det arbeides med TensorFlow. TensorFlow gir flere funksjoner når den brukes med API, slik som:

• Automatiske sjekkpunkter
• Automatisk logging
• Enkel distribusjon av treningen
• Metoder for Queue-runner-design

9. Hvordan lagres lyd i lyddashbordet?

Forventet svar: Lydpanelet tjener til å hjelpe brukere med å bygge inn spillbare miniprogrammer som er lagret i filer primært. Tf.summary.audio brukes til å lagre disse filene, og merkesystemet bygger inn den nyeste lyden basert på lagringspolicyene.

10. Hva er bruken av et histogramdashbord i TensorFlow?

Forventet svar: Histogram-dashboards brukes ofte for å vise en tensors komplekse statistiske distribusjoner. Hvert histogramdiagram kommer til å ha et stykke data som angir tensorens data ved representasjonspunktet.

11. Hva er Deep Speech?

Forventet svar: Deep Speech er en tale-til-tekst-motor basert på åpen kildekode, som bruker TensorFlow. Den er trent basert på maskinlæringsteknikker og bruker en enkel syntaks for å behandle tale fra et input for å produsere tekstutdata i den andre enden.

Følgende syntaks kan brukes til å se alle CLI-alternativene for Deep Speech:

./deepspeech.py

12. Når man bruker TensorFlow, foretrekkes alltid ytelse fremfor nøyaktighet?

Forventet svar: Nei, ytelse foretrekkes noen ganger fremfor nøyaktighet når du bruker TensorFlow. Dette avhenger til syvende og sist av typen krav og hva modellen prøver å oppnå. Den generelle tommelfingerregelen er å gi lik vekt til modellens nøyaktighet og ytelse.

Burde alle selskaper bruke TensorFlow?

Jezuina skriver:

Nei, alle selskaper trenger nødvendigvis ikke å bruke TensorFlow, eller noe annet maskinlæringsrammeverk for den saks skyld. Om du skal bruke TensorFlow eller ikke avhenger av flere faktorer, for eksempel hva selskapet driver med, datakrav, ressurser og mål.

«TensorFlow er spesielt godt egnet for store maskinlæringsapplikasjoner, som bilde- og talegjenkjenning, naturlig språkbehandling og anbefalingssystemer. Imidlertid krever ikke alle selskaper kompleksiteten og omfanget av maskinlæring som TensorFlow gir. Små bedrifter eller de som ikke er avhengige av dataanalyse kan finne andre mer passende løsninger.»

Jezuina Koroveshi

Anta for eksempel at en bedrift har et lite datasett og relativt enkle modeller. I så fall kan de kanskje bruke enklere rammeverk eller verktøy som krever mindre beregningsressurser, som Scikit-learn og Caffe. På den annen side, hvis et selskap jobber med komplekse data som bilder, videoer eller naturlig språk, kan TensorFlow-rammeverket være det beste valget.

«Før du bruker TensorFlow, bør et selskap nøye vurdere sine mål og krav, vurdere eksisterende infrastruktur og ferdighetssett, og vurdere de potensielle fordelene og risikoene ved å bruke rammeverket.»

Jezuina Koroveshi

Til ettertanke

Maskinlæring og kunstig intelligens blir stadig mer utbredt i den moderne verden, og TensorFlow er nå det mest populære maskinlæringsbiblioteket med åpen kildekode for dataforskere. Milliarder av dollar brukes på ML-løsninger, så det er ikke overraskende at AI uten tvil tar over verden.

Til tross for at det er relativt nytt, brukes TensorFlow i mange produksjonsmiljøer på grunn av høy ytelse, fleksibilitet og brukervennlighet.

Det kan være utfordrende å ansette den rette TensorFlow-utvikleren. For CTO-er er det avgjørende å få de riktige menneskene for å maksimere verdien av ny teknologi. Det å ha utviklere som er kjent med TensorFlow kan hjelpe bedriften din med å holde seg konkurransedyktig og gi deg et forsprang på konkurrentene når du utvikler nye produkter som drar nytte av TensorFlow. Så hvis du tror det kan være på tide å ansette en TensorFlow-ekspert, kontakt oss i dag!