TensorFlow: une bibliothèque open source pour l'apprentissage automatique

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TensorFlow est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source pour le calcul numérique utilisée dans les graphiques de flux de données. Il est développé par Google (spécifiquement par l'équipe Google Brain), publié sous la licence Apache 2.0 et écrit en C ++ et Python de manière à pouvoir fonctionner sur différentes plates-formes: Linux, Windows et Mac. Ce n'est pas un projet qui est trop bien connu de la plupart des mortels qui ne sont pas impliqués dans ce domaine, mais la vérité est qu'il est assez intéressant.

L'objectif du projet est de construire et de former les réseaux de neurones pour créer une IA capable de détecter et déchiffrer des modèles et des corrélations, d'apprendre et de raisonner. Actuellement, il est utilisé dans certains projets, bien qu'il soit essentiellement utilisé pour la recherche. Au début, il n'était utilisé qu'en interne par la société du moteur de recherche, mais il a ensuite été publié ouvertement en novembre 2015 car il était suffisamment générique pour être utilisé dans d'autres domaines. En février 2017, il a atteint la version 1.0 et poursuit son développement rapide avec les contributions de Google et de la communauté qui y contribue également. TensorFlow peut être exécuté par GPU et CPU, même également dans les plates-formes mobiles et intégrées (embarquées), même par des unités de traitement tenseur ou TPU, c'est-à-dire du matériel spécifique pour les opérations mathématiques de ce type.

De plus, pour les développeurs d'applications basées sur TensorFlow, il existe un API haut niveau qui, avec l'infographie, permet à un environnement convivial et flexible de développer des capacités puissantes dans votre cadre de production. J'espère donc que les près de 1000 collaborateurs externes qui travaillent aussi bien avec le code qu'en interne pourront continuer à développer ce projet intéressant qui ne nous sert pas pour la majorité des utilisateurs communs, mais qui de manière indirecte pourrait nous profiter ...


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