TensorFlowは学ぶ価値がありますか？
質問者：Edmunda Makuhin |最終更新日：2020年6月6日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティング人工知能
TensorFlowは最も簡単な言語ではなく、急な学習曲線に人々はしばしば落胆します。 PyTorchやKerasのように、もっと簡単で学ぶ価値のある言語は他にもあります。それはあなたが彼らがどのように使用できるかを知っているので、異なるアーキテクチャとニューラルネットワークの種類を学ぶために便利です。
これに加えて、TensorFlowを学ぶのは難しいですか？研究者にとって、 Tensorflowは習得が難しく、使用も困難です。研究はすべて柔軟性に関するものであり、柔軟性の欠如はTensorflowに深いレベルで組み込まれています。私のような機械学習の実践者にとっても、 Tensorflowは優れた選択肢ではありません。
また、機械学習を学ぶことは価値がありますか？線形代数、統計、確率が機械学習の基盤を形成します。 MLの時流に参加することを真剣に計画している開発者の場合は、高校の数学を磨くときが来ました。それは確かに価値のある投資です。数学とは別に、データ分析は機械学習に不可欠なスキルです。
同様に、TensorFlowの学習にはどのくらい時間がかかりますか？
各手順には、約4〜6週間かかります。そして、あなたが始めてから約26週間で、そしてあなたが上記のすべてに忠実に従ったならば、あなたは深層学習の確固たる基盤を持つでしょう。
なぜTensorFlowを学ぶ必要があるのですか？
Tensorflowは、ディープラーニングモデルの本番環境で使用される最も有名なライブラリです。非常に大規模で素晴らしいコミュニティがあります。一方、 KerasはTensorFlow上に構築された高レベルのAPIです（Theanoの上でも使用できます）。 TFに比べて使い勝手が良く使いやすいです。
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TensorFlowはC ++で記述されていますか？
TensorFlowについて理解する最も重要なことは、ほとんどの場合、コアはPythonで記述されていないことです。これは、高度に最適化されたC ++とCUDA（NvidiaのGPUプログラミング言語）の組み合わせで記述されています。このモデルは、h1 = tfなどのTensorFlowコンストラクトで記述されています。 nn。
PyTorchはPythonで書かれていますか？
PyTorchは、ニューラルネットワークベースの深層学習モデルの開発とトレーニングに使用されるオープンソースの機械学習ライブラリです。これは主にFacebookのAI研究グループによって開発されました。 PyTorchは、 PythonおよびC ++で使用できます。当然、 Pythonインターフェースはより洗練されています。
TensorFlowはどの言語で使用されていますか？
Python
C ++
CUDA
TensorFlowとは正確には何ですか？
TensorFlowは、さまざまなタスクにわたるデータフローと微分可能プログラミングのための無料のオープンソースソフトウェアライブラリです。これは象徴的な数学ライブラリであり、ニューラルネットワークなどの機械学習アプリケーションにも使用されます。 Googleでの研究と制作の両方に使用されています。
TensorFlowの前に何を学ぶ必要がありますか？
前提条件
- イントロレベルの代数の習得。変数と係数、線形方程式、関数のグラフ、およびヒストグラムに慣れている必要があります。
- プログラミングの基礎に習熟していること、およびPythonでのコーディングの経験があること。機械学習クラッシュコースのプログラミング演習は、TensorFlowを使用してPythonでコーディングされています。
TensorFlowは機械学習に使用されていますか？
TensorFlowは、Googleによって作成されたオープンソースのソフトウェアライブラリであり、機械学習と深層学習システムの実装に使用されます。
TensorFlowはGoogleが所有していますか？
Google Brainチームによって作成されたTensorFlowは、数値計算と大規模な機械学習のためのオープンソースライブラリです。 TensorFlowは、多数の機械学習とディープラーニング（別名ニューラルネットワーキング）のモデルとアルゴリズムをバンドルし、一般的なメタファーとしてそれらを有用なものにします。
機械学習を学ぶのにどれくらい時間がかかりますか？
さまざまなタイプ、データサイズの機械学習ライブラリを使用して学習および練習するためにさらに2〜3か月。あなたはビッグデータに適用している場合は特に。これは、複雑なアルゴリズムの背後にある数学と統計を理解することをまだ考慮していません。
ディープラーニングは簡単ですか？
ディープラーニングは、難しいことを簡単にするからこそ強力です。ディープラーニングがそのようなスプラッシュを生み出した理由は、これまで不可能だったいくつかの学習問題を、概念的には非常に単純な最急降下法による経験的損失の最小化として表現できるという事実です。
Pythonを学ぶのにどれくらい時間がかかりますか？
基本的なPythonは、構文、キーワード、if-else、ループ、データ型、関数、クラス、例外処理などを学ぶ場所です。平均的なプログラマーは、これらの基本に慣れるまでに約6〜8週間かかる場合があります。
TensorFlowはフレームワークですか？
TensorFlowは、機械学習と高性能数値計算のためのGoogleのオープンソースAIフレームワークです。 TensorFlowは、C ++を呼び出してデータフローグラフを作成および実行するPythonライブラリです。多くの分類および回帰アルゴリズム、より一般的には深層学習およびニューラルネットワークをサポートします。
TensorFlowはPythonライブラリですか？
TensorFlowは、Googleによって作成およびリリースされた高速数値計算用のPythonライブラリです。これは、ディープラーニングモデルを直接作成するため、またはTensorFlow上に構築されたプロセスを簡素化するラッパーライブラリを使用して使用できる基盤ライブラリです。
ディープラーニングを学ぶのにどのくらい時間がかかりますか？
ディープラーニングの各ステップには、約4〜6週間かかる場合があります。そして、あなたが始めてから約26週間で、あなたは深層学習の確固たる基盤を持つでしょう。
ゼロからディープラーニングを開始するにはどうすればよいですか？
序章
- ステップ0：前提条件。ディープラーニングに進む前に、機械学習の基本を理解しておくことをお勧めします。
- ステップ1：マシンをセットアップします。
- ステップ2：浅いダイビング。
- ステップ3：あなた自身の冒険を選んでください！
- ステップ4：ディープラーニングを深く掘り下げます。
- 27コメント。
AIプログラミングはどれくらい難しいですか？
私の意見では、 AIは難しくありません。通常の概念は、10分のコーディングでのみ実装できます。根底にある概念を理解するには、深い基盤が必要です。統計、ニューラルネットワーク、バックプロパゲーション、回帰、畳み込みニューラルネットワーク、LSTMなどのAIの基礎を学ぶ必要があります。
ディープラーニングはどこで学ぶことができますか？
この新進の分野にも参加したい場合は、ここで学びたいと思うかもしれないトップの場所があります。
- Fast.AI。
- グーグル。
- ディープラーニング.AI。
- AIの学校— SirajRaval。
- 機械学習コースを開きます。