S:
TensorFlow neden makine öğrenim sistemleri için bu kadar popüler?
A:Makine öğreniminde (ML) büyük bir eğilim var - programcılar, ML'deki eğitim veri setlerini oluşturma ve kullanmanın doğasında bulunan bazı önemli çalışmaları kolaylaştıran açık kaynaklı bir kütüphane ürünü olan TensorFlow adlı bir araca doğru akın ediyor. Makine öğrenimi için TensorFlow'u kullanan büyük isimlerle, popülerlik açıktır. Soru, TensorFlow'un neden kazanan olarak ortaya çıktığıdır.
Bir yandan, TensorFlow'un popülerliğinin bazılarının kökenlerine dayandığı bir vaka var. Başlangıçta Google Brain tarafından geliştirilen TensorFlow, nominal olarak bir "Google ürünüdür" ve bu nedenle Google'ın yazılımı açık kaynaklı bir Apache lisansı altında yayınlama hamlesine rağmen, ev adının prestijine sahiptir. Ayrıca TensorFlow'un bazı rakiplerinden daha iyi pazarlandığına dair göstergeler de var. Başka bir faktör büyük uygulayıcılar olabilir; örneğin, DeepMind'in TensorFlow'u kullanma tercihi, genellikle belirli bir yazılım aracını endüstri hakimiyetine iten bir tür "domino etkisi" olan diğer geliştiricileri etkileyebilir.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
Öte yandan, bir şirketin diğer makine öğrenimi araçları üzerinde TensorFlow'u kullanmak isteyebilmesinin birçok zorlayıcı nedeni vardır. Bazıları TensorFlow'un erişilebilir ve "okunabilir" sözdizimi ile ilgilidir, bu da bu programlama kaynaklarının kullanımını kolaylaştırmak için bir zorunluluktur. Makine öğrenimi tırmanmak için o kadar zor bir tepe ki, paydaşlar kötü sözdizimi ile güreşmek istemiyorlar.
TensorFlow'un popülaritesinin diğer unsurları yapısıyla ilgilidir: Bazı uzmanlar, TensorFlow'un API'larının mobil cihazlara bağlanabilen veya daha iyi erişim sağlayabilen işlevleri hakkında tutkulu. Ayrıca, kapağında başka bir tüy olan TensorFlow'u destekleyen canlı bir topluluk var. Alternatif olarak, geliştiriciler hata azaltma veya kod yineleme gibi metriklere bakabilir ve çoğu durumda TensorFlow'u kullanmanın bir kod tabanı projesi üzerindeki hataları azaltabileceğini veya ölçeklendirmeye yardımcı olabileceğini fark edebilir.
Buna ek olarak, TensorFlow'un bir çizim olabilen doğal bir işlevi de var: Etkileşimli günlük ve veri görselleştirme modelleri gibi öğeler ve çoklu GPU desteği gibi platform seçenekleri, geliştiricinin parmak uçlarına daha da fazla seçenek getiriyor. TensorFlow'un makine öğrenimini sanallaştırmak ve dahili sunucu çiftliklerinden olup olmadığına "altyapıyı silmek" için yardımcı olduğu genel bir argüman var - ki bu genellikle yirmi birinci yüzyıl IT'sinde büyük bir değer.
Tüm bu faktörler, geniş bir makine öğrenimi projesi yelpazesi için TensorFlow'un muazzam çekiciliğine; araç NASA ve diğer devlet kurumları tarafından ve etkileyici bir özel sektör devleri listesi tarafından kullanılıyor. Soru, TensorFlow ve diğer yardımcı programların dijital dünyamızın geleceği için ne gibi ilerlemeler sağlayacağı olacaktır.
