Please enter a search term:

  • Tensorflow

    Το TensorFlow είναι ένα ισχυρό πλαίσιο ανοικτού κώδικα από την Google, ειδικά σχεδιασμένο για μηχανική μάθηση και νευρωνικά δίκτυα. Με το TensorFlow, μπορείτε να καλύψετε ολόκληρη τη ροή εργασίας ML, από την επεξεργασία δεδομένων έως την ανάπτυξη μοντέλων.

    Ξεκινήστε με το TensorFlow τώρα!

Ανακαλύψτε το TensorFlow, την κορυφαία βιβλιοθήκη μηχανικής μάθησης ανοικτού κώδικα της Google

Στη mprofi AG, προσφέρουμε ολοκληρωμένη υποστήριξη στην υλοποίηση και χρήση του TensorFlow, μιας κορυφαίας πλατφόρμας μηχανικής μάθησης ανοικτού κώδικα. Η ομάδα έμπειρων εμπειρογνωμόνων πληροφορικής και συμβούλων ψηφιοποίησης θα συνεργαστεί στενά μαζί σας για την ανάπτυξη εξατομικευμένων λύσεων που ανταποκρίνονται στις απαιτήσεις σας.

Τι είναι το TensorFlow

Το TensorFlow είναι ένα πλαίσιο για προγραμματισμό προσανατολισμένο στη ροή δεδομένων και χρησιμοποιείται συχνά για μηχανική μάθηση. Η ονομασία TensorFlow προέρχεται από τις υπολογιστικές πράξεις που εκτελούνται από τεχνητά νευρωνικά δίκτυα σε πολυδιάστατα πεδία δεδομένων που ονομάζονται τένσορες. Αναπτύχθηκε αρχικά από την ομάδα Google Brain Team για εσωτερική χρήση στην Google και κυκλοφόρησε με την άδεια ανοικτού κώδικα Apache 2.0 το 2015.

Στο TensorFlow, οι μαθηματικές πράξεις αναπαρίστανται με τη μορφή γραφήματος, το οποίο αναπαριστά τη διαδοχική ροή όλων των πράξεων που πρέπει να εκτελούνται από το TensorFlow. Ένα απλό παράδειγμα χρήσης του TensorFlow θα ήταν ο ορισμός δύο σταθερών και ο πολλαπλασιασμός τους σε μια συνεδρία TensorFlow.

Με την υποστήριξή μας, μπορείτε να ενσωματώσετε αποτελεσματικά το TensorFlow στον οργανισμό σας και να επωφεληθείτε από τα πολλά χαρακτηριστικά του. Αυτές περιλαμβάνουν την προετοιμασία και την επεξεργασία δεδομένων, τη δημιουργία μοντέλων ML, τη χρήση προ-εκπαιδευμένων μοντέλων ή τη δημιουργία των δικών σας, την εκτέλεση μοντέλων σε παραγωγή και την παρακολούθηση της απόδοσής τους και τη χρήση του TensorFlow για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων με ML.

Επιπλέον, το TensorFlow σας επιτρέπει να δημιουργείτε εφαρμογές ML ταχύτερα και να αναπτύσσετε κλιμακούμενες λύσεις ML. Μπορείτε να αναπτύσσετε μοντέλα οπουδήποτε και σε οποιαδήποτε κλίμακα, συμπεριλαμβανομένου του διαδικτύου, σε κινητές και ακραίες συσκευές και σε διακομιστές.


Οι υπηρεσίες μας περιλαμβάνουν όχι μόνο τηνυλοποίηση και την υποστήριξη του TensorFlow, αλλά και την εκπαίδευση της ομάδας σας ώστε να εκμεταλλευτεί πλήρως τις δυνατότητες του TensorFlow. Σας βοηθάμε να συνδεθείτε με την παγκόσμια κοινότητα TensorFlow, να μάθετε από ειδικούς και να συνεργαστείτε με μια κοινότητα μηχανικής μάθησης TensorFlow ανοικτού κώδικα.


Το TensorFlow προσφέρει μια σειρά χαρακτηριστικών και δυνατοτήτων μηχανικής μάθησης:

  • Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε προ-εκπαιδευμένα μοντέλα ή να εκπαιδεύσετε τα δικά σας.
  • Το TensorFlow σας βοηθά στην προετοιμασία των δεδομένων παρέχοντας εργαλεία για την επεξεργασία και τη φόρτωση δεδομένων.
  • Παρέχει λύσεις για την επιτάχυνση της μηχανικής μάθησης σε κάθε βήμα της ροής εργασίας σας.
  • Μπορείτε να αναπτύξετε μοντέλα σε πολλαπλές πλατφόρμες - στο δικό σας υλικό, σε κινητές συσκευές, στο πρόγραμμα περιήγησης ή στο σύννεφο.
  • Το TensorFlow υποστηρίζει επίσης MLOps, εκτελώντας μοντέλα στην παραγωγή και διατηρώντας την απόδοσή τους.

Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι το TensorFlow αναπτύχθηκε από την Google και χρησιμοποιείται σε εμπορικά προϊόντα της Google, όπως η αναγνώριση ομιλίας, το Gmail, το Google Photos και το Google Search.

Το TensorFlow υλοποιείται σε Python και C++ και υποστηρίζει τις γλώσσες προγραμματισμού Python, C, C++, Go, Java, JavaScript και Swift. Υπάρχουν επίσης βιβλιοθήκες τρίτων για άλλες γλώσσες όπως C#, Haskell, Julia, R, Scala, Rust, OCaml και Crystal.

Υπάρχουν περισσότερες λεπτομέρειες σχετικά με το TensorFlow, όπως η χρήση των μονάδων επεξεργασίας αισθητήρων (Tensor Processing Units - TPU) για την επιτάχυνση της μηχανικής μάθησης1, η ενσωμάτωση της Keras, μιας βιβλιοθήκης βαθιάς μάθησης ανοικτού κώδικα, στο TensorFlow Core API και οι βελτιώσεις στο TensorFlow 2.0, που θα κυκλοφορήσει τον Σεπτέμβριο του 2019.

Ορισμένα από αυτά τα θέματα είναι πολύπλοκα και απαιτούν πιο εμπεριστατωμένη επεξήγηση. Αν θέλετε να μάθετε περισσότερες λεπτομέρειες για μια συγκεκριμένη πτυχή του TensorFlow, ενημερώστε με.