K:
Miksi TensorFlow on niin suosittu koneoppimisjärjestelmissä?
V:Koneoppimisessa (ML) tapahtuu iso suuntaus - ohjelmoijat parveilevat kohti työkalua nimeltään TensorFlow, avoimen lähdekoodin kirjastotuotetta, joka helpottaa joitain tärkeimmistä töistä, jotka liittyvät ML: n koulutustietojen rakentamiseen ja käyttöön. Kun suuret nimet ottavat TensorFlowin käyttöön koneoppimisessa, suosio on ilmeinen. Kysymys on, miksi TensorFlow on noussut voittajaksi.
Yhtäältä on syytä tehdä tapaus, jossa osa TensorFlowin suosioista perustuu sen alkuperään. Alun perin Google Brainin kehittämä TensorFlow on nimellisesti "Google-tuote", joten sillä on kotitalouden nimen arvovalta huolimatta Googlen pyrkimyksestä julkaista ohjelmisto avoimen lähdekoodin Apache-lisenssillä. On myös indikaattoreita, joiden mukaan TensorFlow on markkinoitu paremmin kuin jotkut sen kilpailijat. Toinen tekijä voisi olla suuret omaksuttajat; Esimerkiksi DeepMindin valinta käyttää TensorFlowa voi vaikuttaa muihin kehittäjiin eräänlaisella "dominoefektillä", joka usein johtaa siihen, että yksi tietty ohjelmistotyökalu viedään alan määräävään asemaan.
| Ilmainen lataus: Koneoppiminen ja miksi sillä on merkitystä |
Toisaalta, on monia pakottavia syitä, miksi yritys saattaa haluta käyttää TensorFlowia muiden koneoppimisvälineiden yli. Jotkut heistä liittyvät TensorFlowin helposti saatavilla olevaan ja "luettavissa olevaan" syntaksiin, mikä on välttämätöntä näiden ohjelmointiresurssien helpottamiseksi. Koneoppiminen on jo niin vaikeaa nousua, että sidosryhmät eivät halua painivat hankalilla syntaksilla.
Muut TensorFlow-suosion elementit liittyvät sen rakennukseen: Jotkut asiantuntijat ovat innostuneita TensorFlow-sovellusliittymien toiminnallisuudesta, jotka voivat linkittää matkapuhelimeen tai tuoda paremman pääsyn. Siellä on myös elinvoimainen yhteisö, joka tukee TensorFlowia, joka on korkissaan toinen sulka. Vaihtoehtoisesti kehittäjät voivat tarkastella mittarit, kuten virheen pienentäminen tai koodin toisto, ja huomata, että monissa tapauksissa TensorFlowin käyttö voi vähentää virheitä koodipohjaprojektissa tai auttaa skaalaamisessa.
Lisäksi TensorFlowille on ominaista toiminnallisuutta, josta voi myös tulla piirtämiä: Kohteet, kuten vuorovaikutteiset lokitiedot ja tietojen visualisointimallit, ja alustavaihtoehdot, kuten multi-GPU-tuki, tuovat vielä enemmän valinnanvaraa kehittäjän sormenpäähän. On olemassa yleinen argumentti, jonka mukaan TensorFlow auttaa "poistamaan infrastruktuurin", virtualisoimaan koneoppimisen ja liittämään sen sisäisiltä palvelintiloilta - mikä on yleensä suuri arvo 2000-luvun tietotekniikassa.
Kaikki nämä tekijät vaikuttavat TensorFlowin valtavaan vetovoimaan monenlaisissa koneoppimisprojekteissa; työkalua käyttävät NASA ja muut valtion virastot, samoin kuin vaikuttava joukko yksityisen sektorin jättiläisiä. Kysymys on, mitä uusia edistysaskeleita TensorFlow ja muut apuohjelmat tekevät mahdolliseksi digitaalimaailman tulevaisuudelle.
