TensorFlow

Was ist TensorFlow?

TensorFlow ist eine Open-Source-Softwarebibliothek zur numerischen Berechnung. Möglich wird die leistungsstarke Analyse durch die computergestützte Nutzung von Datenflussgraphen.

Wie funktioniert Tensor-Flow?

Knoten in einem solchen Graphen repräsentieren mathematische Operationen dar, während die Graphenkanten die mehrdimensionalen Datenarrays (Tensor) darstellen, die zwischen den Knoten kommunizieren.

Die flexible Softwarearchitektur ermöglicht mit einer einzigen API hochperformante Berechnungen, egal ob dafür nur eine einzige oder mehrere CPUs oder GPUs zur Verfügung stehen. Dabei unterstützt das TensorFlow-Framework sowohl Desktop-PCs, Server und mobile Geräte.

TensorFlow wurde ursprünglich von Forschern und Ingenieuren innerhalb des Google Brain Team entwickelt. Diese Google-Forschungsabteilung arbeitet an Machine Intelligence um maschinelles Lernen und Forschung zu tiefen neuronalen Netzen zu betreiben.

In welchen Bereichen kommt TensorFlow zum Einsatz?

Die TensorFlow-Softwarebibliothek eignet sich jedoch für eine Vielzahl anderer Anwendungsbereiche in Industrie, Wirtschaft, im Finanzsektor oder in der Medizin. Dass heißt, praktisch kann jeder – entsprechendes Fachwissen vorausgesetzt – die intelligenten Temsor-Flow-Technologien nutzen.

Tensor-Flow als etablierter Standard für Künstliche Intelligenz

Somit hat sich TensorFlow innerhalb kürzester Zeit zu einem bewährten Standard etabliert um Forscher, Ingenieure und Softwareentwickler in der Entwicklung innovativer und leistungsstarker Softwareanwendungen zu unterstützen. Die Bandbreite der TensorFlow-Anwendungen reicht dabei von der Sprachübersetzung bis zur Früherkennung von Hautkrebs und zur Vorbeugung von Blindheit bei Diabetikern.

Anwendungsbeispiele für die TensorFlow-Technologie

Mit Google Translate steht ein maschineller Übersetzungsdienst zur Verfügung der mit einer Phrasen-basierten Machinenübersetzung einen Schlüsselalgorithmus der TensorFlow-Technologie für diese Softwareanwendung nutzt.

Neuronale Netzwerk für maschinelle Übersetzung

Mit jedem Tag machen softwarebasierte Technologien gewaltige Fortschritte um die maschinelle Intelligenz weiter zu steigern. Damit verbessern sich Spracherkennungsdienste und computerbasierte Bilderkennungsfähigkeiten rasant.

Viele intelligente Google-Dienste basieren auf der Tensor-Technologie

Im Produktivbetrieb sind TensorFlow-Lösungen derzeit in Form weiterer Google-Produkte mit Spracherkennung wie Gmail oder Bildidentifikationsmechnanismen wie Google Bilder.

Erfolgsfaktor Smart Data

Die korrekte Identikation von Informationen ist längst zum Erfolgsfaktor geworden. Aus diesem Grund kommen auch in der google-Suche und im Kartendienst google maps Tensor-Flow-Komponenten zum Einsatz.

TensorFlow bietet verschiedenste Operationen, die bei der Klassifizierung von Objekten helfen. Solche Bewertungsoperationen sind nützlich um Informationen sinnvoll zu strukturieren und die Leistung eines Netzwerks zu messen und zu bewerten. Die KI von TensorFlow wird fortlaufend analysiert und optimiert.

Wie funktioniert Bilderkennung mit Tensor-Flow-Mechanismen?

TensorFlow bietet leistungsstarke Mechanismen zur Bilderkennung. Spezialisierte Operationen zum Dekodieren und Kodieren von JPEG- und PNG-Formaten bereiten Bilddaten zur Analyse auf. Dabei werden encodierte Bilder durch skalare Strings, sogenannte Tensors dargestellt, decodierte Bilder durch 3-D uint8 Tensoren der Form [Höhe, Breite, Kanäle]. Wie dies im Detail funktioniert ist hier erläutert.

Warum Data-Science & KI-Technologien unverzichtbar sind:

Einer der Hauptgründe dafür, dass die Data Science an Bedeutung gewonnen hat, ist die rasante Beschleunigung des Wachstum massiv großer Datensätze. Demzufolge bietet Big Data ein enormes Potenzial um neue Informationen und Wissen aus diesen Daten zu gewinnen.

Das Extrahieren der Informationen ist jedoch nicht einfach. Das Problem liegt in den meisten Fällen im Ursprung der Daten. Vielfach werden Daten in Unternehmen nicht spezifisch für ein bestimmtes Interesse oder in einem strukturierten Gesamtdesign gesammelt, sondern zusammenhanglos erhoben. Damit jedoch bleibt der Großteil wertvoller Informationen verborgen und ungenutzt. Deshalb ist es unerlässlich ein solides Datenkonzept zu erarbeiten und die digitale Wertschöpfungskette darauf aufzubauen.

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