Det snabbaste sättet att hitta kvalitetssäkrade TensorFlow-utvecklare

Artificiell intelligens (AI) har blivit alltmer populärt på senare tid, vilket gör TensorFlow till ett av de mest använda AI-biblioteken. TensorFlow är ett bibliotek med öppen källkod skapat av Google, som används för att bygga och träna maskininlärningsmodeller.

Många företag vill använda maskininlärning i sina produkter och tjänster. Men de flesta företagen har inte den tekniska kompetens som krävs för att själva utveckla maskininlärningsapplikationer. En utvecklare som specialiserar sig på TensorFlow har den kunskap och kompetens som krävs för att förverkliga era idéer.

Efterfrågan på TensorFlow-utvecklare ökar i takt med att efterfrågan på AI ökar. Men att anlita en TensorFlow-utvecklare kan vara en överväldigande uppgift. Så innan ni sätter igång tar vi upp ett par punkter man bör känna till om TensorFlow som hjälper er att hitta rätt person för jobbet.

Om TensorFlow

TensorFlow är ett effektiv ramverk för maskininlärning som ger er möjlighet att skapa högeffektiva och flexibla lösningar med maskininlärning. Det är särskilt användbart för applikationer där man behöver bygga modeller med många abstraktionslager, t.ex. röstigenkänning, datorsyn och naturlig språkbehandling.

Jezuina Koroveshi är Machine Learning Engineer och beskriver TensorFlow som en end-to-end-plattform med öppen källkod för maskininlärning.

Något som gör att det här programmeringsspråket sticker ut från mängden är att det har ett omfattande och flexibelt ekosystem med verktyg, bibliotek och communityresurser säger hon. Detta hjälper forskare att skapa banbrytande tillämpningar med ML och utvecklare att snabbt bygga och deploya applikationer som drivs av ML.

”TensorFlow tillhandahåller en uppsättning med arbetsflöden som har intuitiva, avancerade API:er för både nybörjare och experter som kan användas för att bygga maskininlärningsmodeller med många olika programspråk. Utvecklare kan deploya modeller på flera plattformar, t. ex. på servrar, i molnet, på mobila enheter, edge-enheter, i webbläsare och på många andra JavaScript-plattformar. Det här gör processen med att bygga modeller med efterföljande träning till deployment betydligt enklare för utvecklare.”

Jezuina Koroveshi

TensorFlow utvecklades av Google Brain och släpptes på GitHub i november 2015. TensorFlow kan köras på flera plattformar, däribland Linux, MacOS, iOS och Windows. Det har använts för att bygga många olika applikationer, bland annat för bildigenkänning, videoanalys och självkörande bilar.

”TensorFlow används främst för att tillhandahålla ett flexibelt och effektivt ramverk för att bygga och träna maskininlärningsmodeller. Detta omfattar databehandling men även andra viktiga områden såsom design för modellarkitektur, träning och optimering av modeller, samt deployment av modeller.”

Jezuina Koroveshi

Sedan lanseringen 2015 har TensorFlow använts av fler än 1 miljon utvecklare världen över. Företaget säger att de har levererat fler än en miljard modeller som använder TensorFlow i deras interna produkter såsom AlphaGo Zero och andra maskininlärningssystem som Cloud ML Engine.

Enligt Stack Overflow 2022 är TensorFlow otroligt populärt bland professionella utvecklare. Hela 11,49 % av utvecklarna svarade att de arbetar med TensorFlow.

Företag som använder TensorFlow

TensorFlow används idag av några av de största företagen inom techbranschen, däribland Twitter, Uber och Google Cloud Platform. De här företagen använder TensorFlow dagligen för att lösa en mängd olika problem inom områden som taligenkänning till prediktion för rideshare-appar.

Andra företag som använder TensorFlow:

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

Grundat på data från Enlyft insamlade under 5 år och 11 månader för 33 205 företag som använder TensorFlow.

Olika branscher och tillämpningar

TensorFlow används inom olika branscher och tillämpningar som sträcker sig från robotar till finans och sökmotoroptimering (SEO). I följande lista finner ni insikter om hur TensorFlow kan användas i olika branscher:

• Robotar: Autonoma fordon och robotar blir allt mer vanliga i våra dagliga liv. TensorFlow kan användas för att lära dessa maskiner nya funktioner och göra dem smartare än någonsin! Och TensorFlow kan även användas för att träna robotar att utföra komplexa uppgifter såsom objektigenkänning, navigering och styrning.

• Finans: TensorFlow gör det enklare än någonsin för finansiella institutioner att spåra risker i sina portföljer och förutsäga framtida prisutveckling för tillgångar grundat på historiska data.

• Sjukvården: Analys av medicinska bilder eller patientdata för diagnos och behandling.

• Marknadsföring: Förutsägelse av framtida resultat grundat på historiska data med hjälp av prediktiv modellering.

• Bildigenkänning: Igenkänning av objekt i bilder eller klassificering av bilder grundat på deras innehåll. Tekniken kan användas i applikationer som ansiktsigenkänning, säkerhetssystem och autonoma fordon.

• Rekommendationssystem: System som används för att rekommendera produkter, filmer eller musik grundat på användarnas tidigare beteende eller preferenser.

• Naturlig språkbehandling: Analys och förståelse av mänskligt språk, däribland taligenkänning, sentimentanalys och översättning av språk.

• Avvikelsedetektering: Identifiering av ovanliga mönster eller beteenden i data, till exempel för att upptäcka bedrägerier eller säkra nätverk.

TensorFlow har redan visat sig vara mycket användbart inom många områden såsom medicin, finans och transportbranschen. Ett exempel är Medtronics assistentapp, som använder maskininlärning för att hjälpa diabetiker att hantera sin diabetes på ett effektivare sätt. I Kina har TensorFlow använts för att förbättra trafikflöden genom att använda data från RFID-chip som är inbyggda i trafikljus och registreringsskyltar på bilar.

Det är lätt att förstå varför användningen av TensorFlow är så utbredd: Forskare kan analysera data och bygga nätverk mycket effektivare än tidigare tack vare att TensorFlow är flexibelt, skalbart och kompatibelt med bibliotek som har öppen källkod.

Vad är det som gör att TensorFlow sticker ut från mängden?

TensorFlow har en mäng olika modeller och algoritmer, men det är mer än bara en uppsättning av verktyg för djupinlärning. TensorFlow ger också en plattform för att bygga de här modellerna.

TensorFlow kan användas för att skapa egenutvecklad anpassad programvara som sedan integreras med andra applikationer såsom databaser och plattformar för molnbaserad databehandling. Tack vare den här stora flexibiliteten kan företag använda TensorFlow på många olika sätt. Vissa företag använder till exempel TensorFlow för att bygga applikationer som är specialanpassade till deras behov. Andra företag använder TensorFlow som en del av sin produktionsprocess för att skala upp eller ner beroende på efterfrågan. På så sätt slipper de att bygga om allt från grunden varje gång efterfrågan ökar (t.ex. om försäljningen ökar).

TensorFlow har designats för användarvänlighet, och därför behöver man inte lära sig någon särskild kodning för att komma igång.

• Flexibiliteten gör det enkelt att integrera TensorFlow i era egna applikationer. Ni kan använda det i produktionsmiljöer eller som en testplats för dataforskning för att generera nya idéer.

• TensorFlows inbyggda support för maskininlärningsmodeller av standardtyp betyder att företag snabbt kan implementera modellerna i sina produkter utan att behöva skriva anpassad kod eller ägna tid åt att undersöka vilken modell som är bäst.

• TensorFlow har också en stor och aktiv community, som gör det enkelt för företag att hitta svar på frågor, till exempel hur man implementerar en särskild modell eller vilka dataresurser som finns för en specifik uppgift.

• Som vi nämnde tidigare körs TensorFlow ovanpå CPU:n, GPU:n eller mobilprocessorer, vilket innebär att det funkar med alla typer av maskinvara som ni behöver träna för era egna modeller. Programmeringsspråket är mycket enkelt att lära sig och därför är TensorFlow ett bra val för nybörjare som just har satt igång med AI-utveckling.

• Med TensorFlows data science-verktyg kan ni använda era data på en mängd olika sätt, allt från att bygga modeller och träna dem, till att utvärdera deras effektivitet. Ni kan till och med ladda data till TensorFlow från andra program eller filer och använda dem för träning.

Idag är maskininlärning en viktig del i strategin hos många företag eftersom den hjälper dem att göra förutsägelser om vad användarna kommer att göra härnäst grundat på deras tidigare beteende. Detta kan användas för allt från att förbättra marknadsföringskampanjer via e-post till att förutsäga vilka produkter som kommer att sälja bättre grundat på kundernas tidigare köp.

Anledningar till att TensorFlow är en mycket användbar kompetens

TensorFlow är en mycket användbar kompetens att ha eftersom den används i några av de mest banbrytande teknikerna som finns idag. Om ni vet hur det här programvarubiblioteket används kan ni arbeta med projekt som ligger i den absoluta framkanten vad gäller innovation.

TensorFlow används också ofta inom maskininlärning, ett område som accelererar och har stor potential för framtida tillväxt. Maskininlärning kan användas på otroligt många sätt, vilket betyder att det kommer att finnas många möjligheter för företag som vet hur man använder TensorFlow.

Här nämner Jezuina några anledningar till varför TensorFlow är en mycket användbar kompetens:

1. Hög efterfrågan: TensorFlow används av ett stort och ständigt växande antal företag, organisationer och forskare inom olika branscher såsom sjukvård, finans och detaljhandel. Den stora efterfrågan på Machine Learning Engineers som kan TensorFlow gör det till en värdefull kompetens på arbetsmarknaden.

2. Stor community: TensorFlow har en stor community med utvecklare och användare, vilket betyder att det finns gott om resurser och samtidigt är det enkelt att få hjälp med att lära sig att använda biblioteket.

3. Flexibilitet: TensorFlow ger en flexibel och modulär plattform för utveckling av olika maskininlärningsmodeller och djupinlärningsmodeller. Den här stora flexibiliteten gör det enkelt för Machine Learning Engineers att experimentera med olika arkitekturer och tekniker för att finna den bästa lösningen på ett problem.

4. Skalbarhet: TensorFlow är designat för enkel skalbarhet, vilket gör att Machine Learning Engineers kan träna och deploya modeller på stora dataset och flera maskiner.

5. Integrering: TensorFlow kan integreras med andra populära programmeringsspråk och bibliotek som Python, Java och C++, vilket gör det enkelt att integrera i existerande projekt och arbetsflöden.

6. Innovation: TensorFlow utvecklas och uppdateras ständigt med nya funktioner, vilket betyder att Machine Learning Engineers som använder TensorFlow kan hålla sig uppdaterade med de senaste framstegen inom maskininlärning.

Fördelarna med TensorFlow

TensorFlow använder sig huvudsakligen av två komponenter: TensorFlow API som används för att skapa neurala nätverk och TensorBoard, som används för att visualisera resultaten för träningsuppgifter. Dessa komponenter fungerar tillsammans och ger en heltäckande lösning för många av de svåraste aspekterna i att bygga applikationer för maskininlärning.

TensorFlow är egentligen bara en programvara som används för beräkningar, men det är lätt att utöka den med nya funktioner från existerande paket eller anpassade modeller skrivna i Python. Möjligheten att utöka ger otaliga sätt att anpassa TensorFlow till era behov eller för att lösa specifika problem.

Ni får många fördelar av att använda TensorFlow. Ni kan använda TensorFlow till effektiv körning av komplicerade algoritmer för djupinlärning som involverar flera åtgärder och beräkningar av datafält. Jezuina anger följande som kan göras med TensorFlow:

• Bild- och taligenkänning

• Naturlig spårkbearbetning

• Prediktiv modellering

• Rekommendationssystem

• Reinforcement learning

• Robotar

”Med TensorFlow kan utvecklare experimentera med olika modeller och arkitekturer för att finna den bästa metoden för en viss applikation. Det finns också ett brett utbud med API:er som gör det enkelt att integrera med andra verktyg och plattformar.”

Jezuina Koroveshi

• TensorFlow är optimerat för effektivitet och kan använda hårdvaruacceleration som GPUer och TPU:er. Detta gör att ni kan träna modeller snabbare och effektivare, något som är särskilt viktigt för stora applikationer.

• TensorFlow-modeller kan köras på olika plattformar, däribland datorer, servrar, mobila enheter och på molnet. Detta gör att utvecklare snabbt kan deploya modeller i flera miljöer, vilket gör det enklare att testa och skala applikationer. Ni kan använda TensorFlow-Lite för att köra inferens på mobila enheter och edge-enheter. Ni kan använda TensorFlow.js för att träna och deploya modeller i JavaScript-miljöer.

Vilka kvalifikationer och vilken kompetens måste en TensorFlow-utvecklare ha?

När ni anlitar en TensorFlow-utvecklare är det viktigt att ta reda på om personen har de kvalifikationer och kompetenser som krävs. Här följer ett par av de viktiga kvalifikationer och kompetenser ni bör leta efter:

• Examen i datavetenskap, matematik eller ett liknande fält.
• Erfarenhet av programmeringsspråket Python.
• Kunskap i koncept och algoritmer för maskininlärning.
• Kandidaten ska vara bekant med ramverk för djupinlärning, däribland TensorFlow, Keras och PyTorch.
• Erfarenhet av att utveckla och deploya modeller för maskininlärning.

Det är viktigt att titta på TensorFlow-utvecklarens portfölj och tidigare projekt innan ni anlitar personen. Genom att noggrant titta på portföljen och tidigare åtaganden kan ni se hur erfaren, kompetent och kreativ personen är. Var uppmärksamma på följande viktiga punkter vad gäller TensorFlow-utvecklarens portfölj och tidigare åtaganden.

• Komplexiteten i utvecklarens tidigare åtaganden och hur diversifierade de var.
• Möjligheten att utveckla och deploya modeller på olika plattformar.
• Förmågan att arbeta med olika dataset och modeller.
• Förmågan att optimera modeller beträffande prestanda och precision.

Fördelar med att anlita en TensorFlow-utvecklare

Att anlita en TensorFlow-utvecklare kan ge ert företag många fördelar. Först och främst har en TensorFlow-utvecklare expertis inom maskininlärning, vilket kan hjälpa er att framgånsrikt genomföra flera olika projekttyper. Jezuina säger vidare:

”TensorFlow-utvecklare har djupgående kunskaper och förståelse för maskininlärningskoncept och -algoritmer. De kan använda den här kunskapen för att utveckla anpassade maskininlärningsmodeller som kan användas för att lösa komplexa affärsproblem, snabbare deployment av maskininlärningsmodeller, och de kan hjälpa ert företag att att få ut nya produkter och tjänster på marknaden snabbare än era konkurrenter.”

Jezuina Koroveshi

För det andra kan en TensorFlow-utvecklare hjälpa ert företag att analysera stora dataset för att hämta insikter om kundbeteenden, marknadstrender och annan värdefull information. Detta kan hjälpa ert företag att fatta datadrivna beslut och ligga före konkurrenterna.

Och för det tredje kan maskininlärningsmodeller utvecklade av TensorFlow-utvecklare hjälpa ert företag att tillhandahålla en bättre kundupplevelse genom att erbjuda personliga rekommendationer, förbättra sökresultat och automatisera repetitiva uppgifter. Allt det här kan leda till ökad kundlojalitet och kundnöjdhet.

Tänk på det här innan ni anlitar er utvecklare

Det är viktigt att tänka på följande punkter när ni letar efter TensorFlow-utvecklare:

• Hur lång erfarenhet de har av TensorFlow. Detta omfattar antalet åtaganden de har arbetat med och hur lång tid de har ägnat åt dessa åtaganden.

• Deras kunskap om hur TensorFlow fungerar. Detta omfattar hur TensorFlow interagerar med andra verktyg, hur det används i projekt och huruvida utvecklaren har stött på problem under användningen och hur de löstes.

• Hur effektivt de kommunicerar med andra medlemmar i ert team, särskilt om de ska arbeta i ett stort team.

Krav på yrkeskompetens

TensorFlow-utvecklaren har en viktig roll i företagets data science-team och ansvarar för att implementera maskininlärningsmodeller, träna dem på stora dataset, samt utvärdera deras effektivitet.

Ni behöver veta vilken yrkeskompetens ni ska leta efter när ni anlitar en TensorFlow-utvecklare. Det finns nämligen många olika typer av TensorFlow-utvecklare med olika typer av kompetens. Ni bör fokusera på följande:

Teknisk kompetens

TensorFlow-utvecklare förväntas vara duktiga på följande tekniska uppgifter:

• Programmeringsspråk som Python eller C++.

• Maskininlärning och bibliotek för maskininlärning (t.ex. NumPy, Scikit-learn och Theano).

• Modeller för djupinlärning (t.ex. CNNs, RNNs, LSTMs) och tekniker (t.ex. gradient descent)

• Designmönster för dataintensiva problem.

• GPU-beräkning.

• Kunskap om strukturen och processen för datorprogrammering.

• Kunskap om principer, metoder och verktyg som används för software engineering.

• Erfarenhet av naturlig språkbehandling (NLP).

• Förstå hur den underliggande tekniken fungerar och vad den kan göra.

• Erfarenhet av att arbeta med stora dataset, dvs. arbete med databaser och streaming dataset.

• Skriva kod som körs i produktionsmiljöer.

• Köra felsökningsuppgifter när något inte fungerar så att problemet kan åtgärdas snabbt.

Soft-skills

Förutom tekniska kvalifikationer och kompetens är det viktigt att en TensorFlow-utvecklare har soft-skills. Soft-skills betyder personliga egenskaper som formar hur du arbetar och interagerar med andra människor. Här följer ett par av de viktiga kvalifikationer och kompetenser ni bör leta efter:

• Kommunikationsfärdigheter: En TensorFlow-utvecklare ska kunna kommunicera effektivt med andra teammedlemmar och intressenter.

”Goda kommunikationsfärdigheter är viktiga för att kunna förklara tekniska begrepp för intressenter som inte arbetar med teknik och för samarbetet med andra team.”

Jezuina Koroveshi

• Förmåga att lösa problem: En TensorFlow-utvecklare ska kunna identifiera och lösa problem som kan uppstå under utvecklingsprocessen.
• Förmåga att samarbeta: A TensorFlow-utvecklare ska fungera i ett team och samarbeta på ett effektivt sätt med andra teammedlemmar.
• Förmåga att anpassa sig: En TensorFlow-utvecklare ska kunna anpassa sig till nya tekniker, verktyg och metoder.

Utöver detta anger Jezuina andra viktiga soft-skills hos en TensorFlow-utvecklare såsom tidshantering och att personen har ett öga för detaljer.

TensorFlow-utvecklare ska kunna tänka kreativt och utanför ramarna när de designar och implementerar innovativa lösningar. TensorFlow-projekt har ofta korta deadlines och därför är det viktigt att kunna prioritera och ha koll på tiden.

Sammanfattningsvis:

”TensorFlow-utvecklare ska vara detaljinriktade och mycket noggranna med förbehandling av data, modellträning och programvaruutveckling.”

Jezuina Koroveshi

En bra utvecklare behöver ha dessa färdigheter

Att anlita en TensorFlow-utvecklare kan göra stor skillnad för ert företag. Men det är viktigt att ni vet vilken kompetens som krävs för att hitta en bra TensorFlow-utvecklare. Jezuina anger följande viktiga kvalifikationer:

Gedigen förståelse av de underliggande begreppen och teknikerna för maskininlärning och djupinlärning. TensorFlow är ett effektivt verktyg för implementering av algoritmer för maskininlärning. Men för att kunna använda tekniken effektivt krävs en djup förståelse av de underliggande koncepten. Utvecklare måste ha god kännedom om övervakad och oövervakad inlärning, neurala nätverk och optimeringsalgoritmer.

Utvecklaren måste vara väl förtrogen med neurala nätverk och koncept för djupinlärning såsom konvolutionella neurala nätverk (CNN), återkommande neurala nätverk (RNN) och long short-term memory-nätverk (LSTM).

Förmåga att arbeta med data: TensorFlow är ett datadrivet nätverk och därför måste utvecklaren veta hur man arbetar med olika dataformat som bilder, text och numeriska data. Personen måste också veta hur man förbehandlar och rensar data så att de kan användas med TensorFlow.

Kunskap om TensorFlow-API:er och verktyg: TensorFlow tillhandahåller en mängd olika API:er och verktyg som används för att bygga, träna och utvärdera maskininlärningsmodeller. En utvecklare måste veta hur man använder dessa API:er och verktyg på ett effektivt sätt.

Kodningsmetoder: Utvecklaren måste förstå hur man använder kodningsmetoder som versionskontroll, testning och dokumentering för att skapa robust och underhållsbar TensorFlow-kod.

Kontinuerlig utbildning: Maskininlärning är ett område som snabbt förändras med nya tekniker och verktyg som hela tiden utvecklas. TensorFlow-utvecklare måste vara villiga att ständigt fortbilda sig och anpassa sig till utvecklingen av maskininlärning för att bli framgångsrika.

Kreativitet och innovation: Framgångsrika TensorFlow-utvecklare är ofta de som använder verktyget på nya och innovativa sätt för att lösa problem.

Sammanfattning: För att att använda TensorFlow med framgång krävs en kombination av teknisk kompetens, förmåga att lösa problem, kreativitet och en vilja att hela tiden fortbilda sig och anpassa sig till nya utmaningar.

Så här skiljer man mellan en briljant och en bra TensorFlow-utvecklare

Jezuina säger att en briljant TensorFlow-utvecklare ska ha följande kompetens:

• Robust grundläggande kunskap om maskininlärning: Detta betyder att utvecklaren har en djup förståelse av de grundläggande koncepten och teorierna bakom maskininlärning, däribland statistisk inferens, linjär algebra och optimering. Det omfattar också djup förståelse av olika algoritmer för maskininlärning och tekniker som regression, klassificering, clustering, deep learning osv, samt att kunna tillämpa rätt algoritmer för olika användningsfall.

• Kunskap i att förbereda data: Detta innebär databeredning, datarensning, och feature engineering som är viktiga steg i att utveckla effektiva maskininlärningsmodeller.

• Förmåga att samarbeta med intressenter: Till exempel företagsledare, projektledare och andra medlemmar i utvecklingsteamet. Det är vanligt att den här typen av intressenter har varierande nivåer av teknisk kunskap, och därför måste en briljant utvecklare kunna förklara komplicerade tekniska koncept på ett sätt som alla förstår. Utvecklaren ska också vara bra på att aktivt lyssna på feedback från intressenterna och justera metoderna därefter.

• Veta vad som är bästa praxis för software engineering: En briljant Machine Learning Engineer vet vad som är bästa praxis för software engineering, t.ex. versionskontroll, testning samt kvalitetssäkring av kod, och kan utveckla skalbar och underhållsbar kod.

Intervjufrågor och förväntade svar

1. Hur många typer av tensorer finns det?

Förväntat svar: Det finns tre typer av tensorer som används för att skapa neurala nätverksmodeller:

• Constant tensor

Constant tensors skapar en nod som antar ett värde som inte ändras. En konstant skapas genom att använda tf.constant. tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False) Den accepterar fem argument.

• Variable tensor

Variable tensors är de noder som tillhandahåller sitt aktuella värde som utdata. Det betyder att de kan behålla sitt värde under flera exekveringar av grafer.

• Place Holder Tensor

Placeholders tensors används för att tilldela data i ett senare skede. Placeholder är de noder vars värde matas vid tidpunkten för exekvering.

2. Förklara TensorBoard

Förväntat svar: TensorBoard är en uppsättning med visualiseringsverktyg som används för att inspektera och förstå exekveringar och grafer i TensorFlow. Den plottar kvantitativa mätvärden för diagrammet med ytterligare data som exempelvis bilder. TensorBoard stöder för närvarande fem visualiseringstekniker: skalärer, bilder, ljud, histogram och grafer. Den förbättrar grafernas flöde och precision.

3. Ange ett par begränsningar med TensorFlow.

Förväntat svar:

• Det stöder inte OpenCL (Open Computing Language).

• För att använda TensorFlow måste man ha förkunskaper i avancerad beräkning och linjär algebra och djupa kunskaper i maskininlärning.

• TensorFlow använder GPU-minne, vilket skapar konflikt med Theano om det importeras i samma omgång.

4. Vilka är de tre arbetskomponenterna i TensorFlow-arkitekturen?

Förväntat svar: TensorFlow-arkitekturen har tre arbetskomponenter:

• Förbehandling av data
• Skapande av modellen
• Träning och uppskattning av modellen

5. Beskriv de vanligaste stegen för de flesta TensorFlow-algoritmerna.

Förväntat svar:

• Importera data, generera data eller konfigurera en datapipeline med platshållare.
• Mata data genom beräkningsgrafen.
• Utvärdera utdata från förlustfunktionen.
• Använda backpropagation för att modifiera variablerna.
• Upprepa fram till stopptillståndet.

6. Nämn namnet på några metoder som används för att hantera overfitting i TensorFlow.

Förväntat svar:

• Dropout-tekniken
• Regularization
• Batch Normalization

7. Var används TensorFlow mest?

Förväntat svar: TensorFlow används i alla domäner för Machine Learning och Deep Learning. TensorFlow är det viktigaste verktyget inom detta område och här följer några av de primära användningsfallen:

• Tidsserieanalys
• Bildigenkänning
• Röstigenkänning
• Uppskalning av video
• Testbaserade applikationer

8. Hur fungerar Python-API:et med Tensorflow?

Förväntat svar: Python är det primära språket som används med TensorFlow. TensorFlow tillhandahåller flera funktioner vid användning med API:et, t.ex.:

• Automatiska kontrollpunkter
• Automatisk loggning
• Enkel träningsfördelning
• Queue-runner-designmetoder

9. Hur sparas ljud i ljudkontrollpanelen?

Förväntat svar: Med ljudkontrollpanelen kan man bädda in spelbara widgetar som i första hand lagras i filer. Tf.summary.audio används för att lagra dessa filer och taggningssystemet bäddar in det senaste ljudet baserat på lagringspolicyerna.

10. Till vad använder man en histogrampanel i TensorFlow?

Förväntat svar: Histogrampaneler används ofta för att visa komplexa statistiska fördelningar av en tensor. Varje histogramdiagram har en datasektor som betecknar tensorns data vid representationspunkten.

11. Vad betyder Deep Speech?

Förväntat svar: Deep Speech är en tal-till-text-motor med öppen källkod som använder TensorFlow. Den tränas med maskininlärningstekniker och använder en enkel syntax för att bearbeta tal till text.

Följande syntax kan användas för att visa alla CLI-alternativ för Deep Speech:

./deepspeech.py

12. Föredrar man alltid effektivitet framför exakthet när man använder TensorFlow?

Förväntat svar: Nej, effektivitet föredras ibland över exakthet när man använder TensorFlow. Men i slutändan beror det på kravtyperna och vad man vill uppnå med modellen. Den allmänna tumregeln är att modellens exakthet och effektivitet ska vara lika balanserade.

Borde alla företag använda TensorFlow?

Jezuina säger:

Nej, alla företag behöver inte nödvändigtvis använda TensorFlow eller något annat ramverk för maskininlärning. Det beror på flera faktorer om ett företag kan dra nytta av TensorFlow, till exempel företagets verksamhetstyp, datakrav, resurser och mål.

”TensorFlow är särskilt effektivt för storskaliga maskininlärningsapplikationer såsom bild- och taligenkänning, naturlig språkbehandling och rekommendationssystem. Men inte alla företag kräver så komplex och omfattande maskininlärning som TensorFlow tillhandahåller. Små företag eller företag som inte förlitar sig så mycket på dataanalys kan använda sig av andra lämpligare lösningar.”

Jezuina Koroveshi

Om ett företag till exempel har små dataset och relativt enkla modeller, kan de istället använda enklare ramverk eller verktyg som kräver mindre beräkningsresurser, exempelvis Scikit-learn och Caffe. Men TensorFlow-ramverket är det bästa valet om ett företag arbetar med komplexa data såsom bilder, videor eller naturligt språk.

”Om ett företag överväger att använda TensorFlow bör man först fastställa sina mål, krav, tillgångar samt den existerande infrastrukturen och kompetensen. Sedan ska man utvärdera fördelarna och riskerna med att använda ramverket.”

Jezuina Koroveshi

Sammanfattning

Maskininlärning och artificiell intelligens blir allt vanligare i dagens värld, och för Data Scientists är TensorFlow just nu det mest använda maskininlärningsbiblioteket med öppen källkod. Miljarder dollar har pumpats in i ML-lösningar, vilket tydligt visar att AI är på väg att bli en del av vår vardag.

TensorFlow är relativt nytt men används redan i många produktionsmiljöer eftersom det är ett effektivt och flexibelt verktyg som är lätt att använda.

Det kan vara svårt att anlita rätt TensorFlow-utvecklare. För teknikchefer är det avgörande att hitta rätt kandidat för att kunna maximera avkastningen på teknikinvesteringar. TensorFlow-utvecklare kan hjälpa ert företag att hålla sig konkurrenskraftigt och att nå fördelar gentemot konkurrenterna när ni utvecklar nya produkter som drar nytta av TensorFlow. Så kontakta oss idag om ni tror att det är dags att anlita en TensorFlow-expert!