Google Tensorflow: o que você precisa saber sobre essa ferramenta?

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O que você sabe a respeito do Google Tensorflow? A empresa vem investindo há anos no aprendizado de máquinas e, por isso, lançou em 2011 a sua primeira infraestrutura do setor, chamada de DistBelief. Apesar do sucesso da plataforma, ela ainda tinha algumas limitações — sendo voltada exclusivamente para as redes neurais, difícil de configurar e muito acoplada ao Google.

Por isso, a companhia anunciou o Tensorflow, o seu novo sistema de Machine Learning voltado especificamente para corrigir as falhas da plataforma anterior, com maior flexibilidade, portabilidade e praticidade de uso.

Neste texto, separamos tudo o que você precisa saber sobre o Tensorflow, como ele facilita no desenvolvimento de códigos de Big Data e Machine learning e quais os benefícios dessa aplicação. Acompanhe!

O que é o Google Tensorflow?

Trata-se de uma biblioteca de código aberto e compatível com Python para computação numérica, possibilitando tornar o machine learning — que é uma disciplina bastante complexa —mais rápido e prático.

Criado pela equipe do Google Brain, foi resultado de anos de lições aprendidas com o seu antecessor, o DistBelief. Sua versão open-source foi liberada em novembro de 2015, construída para ser flexível, eficiente, extensível e portável.

O Tensorflow possibilita que os desenvolvedores criem gráfico de fluxo de dados. Nesse tipo de estrutura, as informações são descritas em gráficos ou em uma série de nós de processamento.

Como esse recurso facilita o desenvolvimento de códigos?

Por ser uma biblioteca disponível para várias linguagens — como Python, Lua, R e Go —, o Tensorflow é capaz de conectá-las com uma interface em C++, proporcionando uma grande facilidade para os profissionais desenvolverem códigos de Big Data e Machine Learning.

Por isso, ele está sendo aplicado em diversas áreas, intensificando a popularização de várias técnicas — em especial, o Deep learning. Apesar de o Python ser a linguagem padrão do Tensorflow, as demais opções presentes na biblioteca da ferramenta já disponibilizam pacotes muito eficientes.

Quais são os benefícios das aplicações do Tensorflow?

Um dos maiores benefícios que o Tensorflow oferece para o desenvolvimento de aplicações em machine learning é a abstração. Dessa forma, em vez de lidar com os detalhes mais básicos dessa implementação de algoritmos — ou, até mesmo, descobrir maneiras adequadas de conectar a saída de uma função à entrada de outra —, os desenvolvedores podem direcionar a sua atenção na lógica geral.

Além disso, o Tensorflow também oferece diversas conveniências adicionais para os profissionais que precisam depurar e obter introspecção em seus aplicativos. O seu modo de execução ávido possibilita que os desenvolvedores avaliem e modifiquem cada operação de gráfico separadamente, em vez de montá-lo como um único objeto.

Com isso, esperamos que você tenha saciado todas as suas dúvidas em relação ao Google Tensorflow e suas funcionalidades. Com a evidência de que essa ferramenta vem ganhando no cenário da Data Science, é essencial conhecer todas as capacidades que ela disponibiliza para os desenvolvedores.

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