Découvrez TensorFlow, la principale bibliothèque open source de Google pour l'apprentissage automatique
Chez mprofi AG, nous vous proposons une assistance complète pour la mise en œuvre et l'utilisation de TensorFlow, une plateforme open source de premier plan pour l'apprentissage automatique. Notre équipe d'experts en informatique et de conseillers en numérisation expérimentés travaille en étroite collaboration avec vous afin de développer des solutions sur mesure qui répondent à vos besoins.
Qu'est-ce que TensorFlow ?
TensorFlow est un cadre de programmation orienté sur les flux de données et est souvent utilisé pour l'apprentissage automatique. Le nom TensorFlow provient des opérations de calcul effectuées par des réseaux neuronaux artificiels sur des champs de données multidimensionnels appelés tenseurs. Il a été développé à l'origine par l'équipe Google Brain pour un usage interne à Google et a été publié en 2015 sous la licence open source Apache 2.0.
Dans TensorFlow, les opérations mathématiques sont représentées sous la forme d'un graphe, qui représente le déroulement séquentiel de toutes les opérations à effectuer par TensorFlow. Un exemple simple d'utilisation de TensorFlow serait la définition de deux constantes et leur multiplication dans une session TensorFlow.
Avec notre soutien, vous pouvez intégrer efficacement TensorFlow dans votre entreprise et utiliser ses nombreuses fonctionnalités. Celles-ci comprennent la préparation et le traitement des données, la construction de modèles ML, l'utilisation de modèles pré-entraînés ou la création de vos propres modèles, l'exécution de modèles en production et le suivi de leur performance, ainsi que l'utilisation de TensorFlow pour résoudre des problèmes réels avec ML.
En outre, TensorFlow vous permet de créer des applications ML plus rapidement et de développer des solutions ML évolutives. Vous pouvez déployer des modèles à n'importe quel endroit et à n'importe quelle échelle, y compris sur le web, sur des appareils mobiles et edge, ainsi que sur des serveurs.
Nos services ne comprennent pas seulement l'implémentation et le support de TensorFlow, mais aussi la formation de votre équipe afin qu'elle puisse exploiter pleinement les possibilités de TensorFlow. Nous vous aidons à vous connecter à la communauté TensorFlow mondiale, à apprendre des experts et à collaborer avec une communauté d'apprentissage automatique TensorFlow à source ouverte.
TensorFlow offre une série de fonctions et de possibilités pour l'apprentissage automatique :
- Vous pouvez utiliser des modèles pré-entraînés ou entraîner vos propres modèles.
- TensorFlow vous aide à préparer les données en fournissant des outils de traitement et de chargement des données.
- Il offre des solutions pour accélérer l'apprentissage automatique à chaque étape de votre flux de travail.
- Vous pouvez déployer des modèles sur différentes plateformes - sur votre propre matériel, sur des appareils mobiles, dans un navigateur ou dans le cloud.
- TensorFlow prend également en charge les MLOps, c'est-à-dire l'exécution de modèles en production et le maintien de leurs performances.
Il est important de mentionner que TensorFlow a été développé par Google et est utilisé dans des produits commerciaux de Google tels que la reconnaissance vocale, Gmail, Google Photos et Google Search.
TensorFlow est implémenté en Python et C++ et supporte les langages de programmation Python, C, C++, Go, Java, JavaScript et Swift. Il existe également des bibliothèques tierces pour d'autres langages tels que C#, Haskell, Julia, R, Scala, Rust, OCaml et Crystal.
Il y a encore plus de détails sur TensorFlow, comme l'utilisation des Tensor Processing Units (TPU) pour accélérer l'apprentissage automatique1, l'intégration de Keras, une bibliothèque d'apprentissage profond open source, dans l'API TensorFlow Core, et les améliorations apportées à TensorFlow 2.0, qui a été publiée en septembre 2019.
Certains de ces sujets sont complexes et nécessitent une explication plus approfondie. Si vous souhaitez obtenir plus de détails sur un aspect particulier de TensorFlow, n'hésitez pas à me le faire savoir.