TensorFlow kode irekiko liburutegi bat da, ikasketa automatikorako eta adimen artifizialerako erabiltzen dena.

Haren funtzio nagusia da zenbakizko konputazio-sistema baten bidez sare neuronalak eraikitzea eta entrenatzea, gizakiek erabiltzen dituzten patroiak eta arrazonamenduak detektatu ahal izateko.

Googlek garatu du, eta tresna egokia da ikasketa automatikoko prozesuak kudeatzeko eta inplementatzeko.

Zertarako balio duen Tensorflowk

Mota guztietako sare neuronalak entrenatzeko erabiltzen da TensorFlow, hala nola sare neuronal konboluzionalak (CNN), sare errepikariak (RNN) eta eraldaketa-modeloak.

Baina Machine Learningeko ohiko zereginetarako ere erabil daiteke, hala nola irudiak, testua, audioa eta datu egituratuak prozesatzeko.

Malgutasun eta eskalagarritasun handiko tresna bat da: abstrakzio-maila bat baino gehiago ditu, eta aurrez entrenatutako eredu bat baino gehiago, erabiltzaileek beren beharren arabera erabiltzeko edo haietara egokitzeko.

Gainera, gailu-mota askorekin bateragarria da: aukera ematen du ereduak gailu-mota askotan exekutatzeko eta inplementatzeko, hala nola zerbitzarietan, prozesadoreetan (CPU), prozesamendu grafikoko unitateetan (GPU), prozesamendu tentsorialeko unitateetan (TPU) edo webguneetan, edozein hizkuntza edo plataforma erabiltzen dela ere.

Nola funtzionatzen duen TensorFlowk

Tresna erraza da, adituentzako nahiz hasiberrientzako modukoa.

Hasiberrientzat, Kerasen goi-mailako APIaren bidez sortu eta entrenatzen ditu ereduak aplikazioak — Pythonen idatzitako kode irekiko sare neuronalen liburutegi ezaguna da Keras—.

Proiektu aurreratuagoetarako, TensorFlowk banaketa-estrategiako API bat du, hardware-konfigurazio desberdineko entrenamenduetarako.

Bi kasuetan, exekuzioa berehalakoa da: iterazioa unean bertan egiten du, eta intuitiboki arazten du.

TensorFlowren erabilera praktikoak

Tensorflow aplikazio industrial eta komertzial askotan erabiltzen da, baita ikerketa-arloan ere, ikasketa automatikoko benetako eta eguneroko arazoak konpontzeko. Besteak beste, arrakasta izan du erabilera hauetan:

  • Ahotsaren eta irudiaren errekonozimendua

  • Objektuen detekzioa

  • Testu-sorkuntza eta lengoaia naturalaren prozesamendua (NLP)

  • Denbora-serieetako iragarpenak

  • Gomendio-sistemak

  • Diagnostiko medikoak