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  • Tensorflow

    TensorFlow ist ein leistungsstarkes Open-Source-Framework von Google, das speziell für maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke entwickelt wurde. Mit TensorFlow können Sie von der Datenverarbeitung bis hin zur Modellbereitstellung den gesamten ML-Workflow abdecken.

    Starten Sie jetzt mit TensorFlow!

Entdecken Sie TensorFlow, Googles führende Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen

Bei mprofi AG bieten wir Ihnen eine umfassende Unterstützung bei der Implementierung und Nutzung von TensorFlow, einer führenden Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen. Unser Team von erfahrenen IT-Experten und Digitalisierungsberatern arbeitet eng mit Ihnen zusammen, um massgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die Ihren Anforderungen entsprechen​.

Was ist TensorFlow?

TensorFlow ist ein Framework zur datenstromorientierten Programmierung und wird häufig für maschinelles Lernen verwendet. Der Name TensorFlow stammt von Rechenoperationen, die von künstlichen neuronalen Netzen auf mehrdimensionalen Datenfeldern, den so genannten Tensoren, ausgeführt werden. Es wurde ursprünglich vom Google Brain Team für den internen Gebrauch bei Google entwickelt und wurde 2015 unter der Apache-2.0-Open-Source-Lizenz veröffentlicht​.

In TensorFlow werden mathematische Operationen in Form eines Graphen dargestellt, der den sequenziellen Ablauf aller von TensorFlow durchzuführenden Operationen repräsentiert. Ein einfaches Beispiel für die Nutzung von TensorFlow wäre das Definieren von zwei Konstanten und ihre Multiplikation in einer TensorFlow-Sitzung​.

Mit unserer Unterstützung können Sie TensorFlow effektiv in Ihr Unternehmen integrieren und seine zahlreichen Funktionen nutzen. Dazu gehören die Vorbereitung und Verarbeitung von Daten, der Aufbau von ML-Modellen, die Verwendung von vortrainierten Modellen oder die Erstellung eigener Modelle, das Ausführen von Modellen in der Produktion und deren Leistungsüberwachung sowie die Nutzung von TensorFlow zur Lösung realer Probleme mit ML​.

Darüber hinaus können Sie mit TensorFlow ML-Anwendungen schneller erstellen und skalierbare ML-Lösungen entwickeln. Sie können Modelle an jedem Ort und in jedem Massstab bereitstellen, einschliesslich im Web, auf mobilen Geräten und Edge-Geräten sowie auf Servern​.

 


Unsere Dienstleistungen umfassen nicht nur die Implementierung und Betreuung von TensorFlow, sondern auch die Ausbildung Ihres Teams, damit es die Möglichkeiten von TensorFlow voll ausschöpfen kann. Wir unterstützen Sie dabei, sich mit der globalen TensorFlow-Community zu vernetzen, von Experten zu lernen und mit einer offenen Source TensorFlow Machine Learning Community zusammenzuarbeiten.


TensorFlow bietet eine Reihe von Funktionen und Möglichkeiten für maschinelles Lernen:

  • Sie können vortrainierte Modelle verwenden oder Ihre eigenen trainieren​.
  • TensorFlow hilft Ihnen bei der Datenaufbereitung, indem es Werkzeuge zur Verarbeitung und zum Laden von Daten bietet​.
  • Es bietet Lösungen zur Beschleunigung von maschinellem Lernen in jedem Schritt Ihres Workflows​.
  • Sie können Modelle auf verschiedenen Plattformen bereitstellen - auf eigener Hardware, auf mobilen Geräten, im Browser oder in der Cloud​​.
  • TensorFlow unterstützt auch MLOps, d.h. das Ausführen von Modellen in der Produktion und die Aufrechterhaltung ihrer Leistung​.

Es ist wichtig zu erwähnen, dass TensorFlow von Google entwickelt wurde und in kommerziellen Google-Produkten wie Spracherkennung, Gmail, Google Fotos und Google Suche verwendet wird.

TensorFlow ist in Python und C++ implementiert und unterstützt die Programmiersprachen Python, C, C++, Go, Java, JavaScript und Swift. Es gibt auch Bibliotheken von Drittanbietern für andere Sprachen wie C#, Haskell, Julia, R, Scala, Rust, OCaml und Crystal​.

Es gibt noch mehr Details zu TensorFlow, wie z.B. die Verwendung von Tensor Processing Units (TPUs) zur Beschleunigung des maschinellen Lernens​1​, die Integration von Keras, einer Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek, in die TensorFlow Core API​, und die Verbesserungen in TensorFlow 2.0, die im September 2019 veröffentlicht wurde​.

Einige dieser Themen sind komplex und erfordern eine tiefergehende Erklärung. Wenn Sie mehr Details zu einem bestimmten Aspekt von TensorFlow erfahren möchten, lassen Sie es mich bitte wissen.