TensorFlow คืออะไร?

การนำเทคโนโลยีโมเดล Machaine Learning (ML) มาใช้งานในปัจจุบันนั้นง่ายขึ้นกว่าเมื่อก่อน มีเฟรมเวิร์คมากมายที่สามารถนำ Machaine Learning (ML) มาปรับแต่งได้ง่าย หนึ่งในนั้นคือ TensorFlow จาก Google ที่มีความสามารถช่วยให้กระบวนการรับข้อมูล โมเดลการฝึกอบรม การให้บริการการคาดการณ์และปรับแต่งในอนาคตได้ง่ายขึ้น

เฟรมเวิร์คนี้สร้างขึ้นโดยทีม Google Brain และเปิดตัวเมื่อปี 2015 เป็นไลบรารีแบบโอเพ่นซอร์สสำหรับการคำนวณและการเรียนรู้ของเครื่องขนาดใหญ่ แพลตฟอร์มรวมเอาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและโครงข่ายประสาทเทียมเข้าด้วยกัน และทำให้ประมวลผลเชิงโปรแกรมทั่วไป API ส่วนหน้า สร้างความสะดวกช่วยให้นักพัฒนาสร้างแอปพลิเคชันโดยใช้ Python หรือ JavaScript ในแพลตฟอร์มพื้นฐานดำเนินการแอปพลิเคชันเหล่านั้นด้วย C ++ ประสิทธิภาพสูง อีกทั้งยังมีไลบรารีสำหรับภาษาอื่นๆ อีกหลายภาษา

TensorFlow ทำงานอย่างไร

เครื่องมือนี้สามารถสร้างกราฟที่แสดงผลความเป็นไปของข้อมูลเป็นโครงสร้างการทำงานที่สามารถอธิบายข้อมูลผ่านการแสดงลในรูปแบบกราฟ หรือในชุดโหนดการประมวลผลข้อมูล ในแต่ละโหนดจะมีกราฟแสดงการคำนวณทางคณิตศาสตร์และแต่ละการเชื่อมต่อหรือขอบระหว่างโหนดคืออาร์เรย์ข้อมูลหลายมิติหรือเทนเซอร์

TensorFlow สามารถทำงานภายในเครื่อง คลัสเตอร์ในระบบคลาวด์ อุปกรณ์ iOS และ Android, CPU หรือ GPU หากคุณใช้ระบบคลาวด์ของ Google คุณสามารถเรียกใช้ TensorFlow บนซิลิคอน TensorFlow Processing Unit (TPU) ที่กำหนดเองของ Google

ตัวเครื่องมือรองรับ Python เวอร์ชัน 3.7 ถึง 3.11 ซึ่งโหนดและเทนเซอร์ใน TensorFlow คืออ็อบเจ็กต์ Python และJavaScript ยังเป็นภาษาชั้นหนึ่งสำหรับ TensorFlow และข้อดีประการหนึ่งของ JavaScript ก็คือสามารถทำงานได้ทุกที่ที่มีเว็บเบราว์เซอร์ TensorFlow.js ตามที่เรียกไลบรารี JavaScript TensorFlow นั้นใช้ WebGL API เพื่อเร่งการคำนวณโดยใช้ GPU ที่มีอยู่ในระบบ โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมยังสามารถปรับใช้บนการประมวลผลแบบ Edge หรืออุปกรณ์เคลื่อนที่ เช่น ระบบ iOS หรือ Android

ทำไม TensorFlow ถึงเป็นทางเลือกของนักพัฒนา

TensorFlow มอบความสะดวกสบายเพิ่มเติมให้กับนักพัฒนาที่ต้องการแก้ไขจุดบกพร่องและทบทวนแอป TensorFlow การดำเนินการกราฟแต่ละรายการสามารถประเมินและแก้ไขแยกกันและโปร่งใส อีกทั้งยังมีข้อได้เปรียบมากมายจากการสนับสนุนชุดโฆษณาชั้นนำใน Google