Q:
لماذا تعتبر TensorFlow شائعة جدًا في أنظمة التعلم الآلي؟
أ:هناك اتجاه كبير يحدث في التعلم الآلي (ML) - يتدفق المبرمجون نحو أداة تدعى TensorFlow ، وهو منتج مكتبة مفتوح المصدر يسهل بعض الأعمال الأساسية الملازمة لبناء واستخدام مجموعات بيانات التدريب في ML. مع اعتماد الأسماء الكبيرة TensorFlow للتعلم الآلي ، أصبحت الشعبية واضحة. السؤال هو لماذا برزت TensorFlow كفائز.
من ناحية ، هناك حاجة إلى أن تكون بعض شعبية TensorFlow مبنية على أصولها. تم تطوير TensorFlow في الأصل بواسطة Google Brain ، وهو اسمًا "منتج Google" وهو يتمتع بمكانة اسم العائلة ، على الرغم من تحرك Google لإصدار البرنامج بموجب ترخيص Apache مفتوح المصدر. هناك أيضًا مؤشرات على أن TensorFlow تم تسويقه بشكل أفضل من بعض منافسيها. وهناك عامل آخر يمكن أن يكون المتبنون الكبار ؛ على سبيل المثال ، قد يؤثر اختيار DeepMind لاستخدام TensorFlow على المطورين الآخرين بنوع من "تأثير الدومينو" الذي ينتهي غالبًا بدفع أداة برامج معينة إلى سيطرة الصناعة.
| تحميل مجاني: تعلم الآلة ولماذا يهم |
من ناحية أخرى ، هناك العديد من الأسباب المقنعة وراء رغبة الشركة في استخدام TensorFlow على أدوات التعلم الآلي الأخرى. البعض منهم له علاقة مع بناء جملة TensorFlow الذي يمكن الوصول إليه والقابل للقراءة ، وهو أمر ضروري لجعل موارد البرمجة هذه أسهل في الاستخدام. إن التعلم الآلي هو بالفعل تل شديد الصعوبة بحيث لا يرغب أصحاب المصلحة في أن يتصارعوا مع بناء جملة غير عملي.
تتعلق العناصر الأخرى لشعبية TensorFlow ببنيتها: بعض الخبراء متحمسون لوظائف واجهات برمجة التطبيقات في TensorFlow التي يمكنها الارتباط بالهاتف المحمول أو الوصول بشكل أفضل. هناك أيضًا مجتمع نابض بالحياة يدعم TensorFlow ، وهي ريشة أخرى في الغطاء. بالتناوب ، يمكن للمطورين النظر في مقاييس مثل تقليل الأخطاء أو تكرار الكود وإيجاد أنه في كثير من الحالات ، يمكن أن يؤدي استخدام TensorFlow إلى تقليل الأخطاء على مشروع قاعدة بيانات أو المساعدة في القياس.
بالإضافة إلى ذلك ، هناك وظيفة متأصلة في TensorFlow والتي يمكن أن تكون أيضًا قرعة: عناصر مثل التسجيل التفاعلي ونماذج تصور البيانات وخيارات النظام الأساسي مثل دعم وحدة معالجة الرسومات المتعددة ، تجلب المزيد من الخيارات لأطراف المطور. هناك حجة عامة مفادها أن TensorFlow تساعد على "محو البنية التحتية" ، لإضفاء الطابع الافتراضي على التعلم الآلي وفك ارتباطه من مزارع الخوادم الداخلية - والتي تعد قيمة كبيرة بشكل عام في تكنولوجيا المعلومات في القرن الحادي والعشرين.
كل هذه العوامل في جاذبية TensorFlow الهائلة لطائفة واسعة من مشاريع التعلم الآلي ؛ يتم استخدام الأداة من قبل ناسا والوكالات الحكومية الأخرى ، وكذلك قائمة رائعة من عمالقة القطاع الخاص. سيكون السؤال هو ما هي التطورات الجديدة التي تتيحها TensorFlow والأدوات المساعدة الأخرى لمستقبل عالمنا الرقمي.
