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Definition Was ist TensorFlow?

Von andi_dd 1 min Lesedauer

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Das Framework TensorFlow stammt aus dem Unternehmen Google und kommt im Bereich des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz zum Einsatz. Der Konzern setzt es bei vielen Google-Diensten sowie in mobilen Endgeräten ein.

Grundlagenwissen zum IT-Business(Bild: © adiruch na chiangmai - Fotolia.com)
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Mit TensorFlow verfügt Google über ein eigenes Framework, mit dem sich Modelle für das Maschinelle Lernen sowie speziell das Deep Learning programmieren lassen. 2015 veröffentlichte das Google Brain Team die erste Version unter einer Open-Source-Lizenz, zuvor hatte Google das Framework für interne Zwecke genutzt.

Framework für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz

Das wesentliche Merkmal dieses Frameworks besteht darin, dass es komplexe mathematische Operationen als Graphen anzeigt. Diese Graphen umfassen alle durchzuführenden Rechenoperationen. Ein konkreter Nutzen ist, dass das Framework über High Level APIs die Implementierung von Standardmodellen vereinfacht.

In der Praxis unterstützt TensorFlow bei vielfältigen Anwendungen, die auf den Prinzipien des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz basieren. Google setzt das Framework zum Beispiel bei folgenden Diensten ein:

  • Suchmaschine
  • Spracherkennung
  • Google Translate
  • Google Maps

Vorteile des Google-Frameworks

Neben TensorFlow gibt es mehrere weitere Frameworks wie Microsoft Cognitive Toolkit und PaddlePaddle. Im Vergleich mit diesen konkurrierenden Programmen zeichnet sich TensorFlow durch einige Vorteile aus. So loben IT-Experten die Skalierbarkeit und die Leistungsfähigkeit dieses Frameworks. Zudem lässt sich die Software in vielfältigen Umgebungen einsetzen, dazu zählen CPUs, GPUs und TPUs. Betriebsfähig ist das Google-Framework unter anderem auf Servern, Einzelrechnern und in mobilen Endgeräten. Insgesamt ergibt sich daraus ein hohes Maß an Flexibilität.

So nutzt Google TensorFlow in mobilen Endgeräten

Der Konzern setzt TensorFlow konsequent auf seinen Smartphones und Tablets ein. Um eine hohe Leistung zu erzielen, stattet er diese Geräte mit hierfür optimierter Hardware aus: Bei den eingesetzten Chips der Serie Google Tensor handelt es sich um Tensor Processing Units, welche die Algorithmen der Programmbibliothek TensorFlow effizient und schnell ausführen. Mit der Kombination aus eigenem Framework und angepassten Chips versucht Google, die Potenziale des Maschinellen Lernens weitgehend und anwenderorientiert auszuschöpfen.

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