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TensorFlow

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Pradeepa K.
PK
Pradeepa K.
Data Analyst @ Hitachi | Power Platforms Developer | MBA ITSM @ NMIMS Global
12/06/2025
Revisor validado
Usuario actual verificado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA

Tensorflow para hacer la magia en el aprendizaje automático

Las funciones integradas relacionadas con video son una gran adición.
Ajju B.
AB
Ajju B.
12/01/2025
Revisor validado
Fuente de la revisión: Orgánico
Traducido Usando IA

Marco poderoso con ecosistema integral

Aprecio TensorFlow por su escalabilidad y flexibilidad, especialmente a través de APIs de alto nivel como Keras, que simplifican procesos complejos y hacen que la construcción y el entrenamiento de redes neuronales profundas sean más manejables. El ecosistema integral de herramientas y bibliotecas que ofrece es invaluable, ayudando a abstraer gran parte de la complejidad subyacente típicamente involucrada en tales tareas. Además, encuentro el soporte comunitario alrededor de TensorFlow increíblemente beneficioso, proporcionando un flujo constante de actualizaciones, recursos y conocimiento compartido que mejoran la usabilidad general de la plataforma. También disfruto de lo fácil que fue la configuración inicial simplemente siguiendo las instrucciones proporcionadas. La integración de herramientas de programación externas con TensorFlow a través de APIs y bibliotecas especializadas contribuye significativamente a mi flujo de trabajo al gestionar tareas como visualización, análisis de modelos y despliegue. Además, la transición a TensorFlow desde PyTorch ha sido ventajosa debido a las atractivas bibliotecas como Keras y TensorFlow Extended, que ofrecen más variedades y funcionalidades que se alinean con mis necesidades.
Ben F.
BF
Ben F.
--ABESIT
11/30/2025
Revisor validado
Fuente de la revisión: Orgánico
Traducido Usando IA

Escalable y flexible, pero necesita mejor soporte para Windows

Aprecio TensorFlow por su escalabilidad y flexibilidad, lo que lo hace hábil para manejar proyectos de aprendizaje automático tanto pequeños como a gran escala. Me encanta el rendimiento robusto que ofrece, lo cual es esencial para los modelos de aprendizaje profundo. La API de Keras es una de mis favoritas porque permite un desarrollo rápido de modelos, mejorando significativamente mi productividad. Encuentro TensorBoard invaluable para la visualización y depuración, ofreciendo profundos conocimientos sobre los procesos de entrenamiento de modelos. El ecosistema de despliegue que incluye TensorFlow Lite, TensorFlow.js y TensorFlow Serving es fantástico, permitiendo un despliegue eficiente de modelos en varias plataformas. También aprecio el proceso de configuración inicial sencillo usando el instalador de paquetes de Python, lo que lo hace accesible y fácil de comenzar. La integración de TensorFlow con una variedad de otras herramientas mejora considerablemente mi flujo de trabajo de aprendizaje automático.

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Ubicación de la sede:
Centre Urbain Nord, TN

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¿Qué es TensorFlow?

TensorFlow is an open-source software library developed by the Google Brain team that enables developers and researchers to build and train machine learning models efficiently and effectively. Designed with flexibility and scalability in mind, TensorFlow supports a range of tasks primarily focused on training and inference of deep neural networks. It supports various programming languages, including Python, which is the most commonly used.TensorFlow provides comprehensive tools, libraries, and community resources that allow researchers to advance ML technology and developers to easily build and deploy ML-powered applications. It is known for its robust support of both CPU and GPU computation, which allows for the distributed processing necessary for large-scale neural networks.Beyond its core capabilities for creating sophisticated machine learning models, TensorFlow also offers TensorFlow Extended (TFX) for production environments, TensorFlow Lite for mobile and embedded deployments, and TensorFlow.js for machine learning in the browser or on Node.js.TensorFlow's extensive features and ongoing evolution make it a preferred choice for both academia and industry, powering projects from small-scale applications to large-scale enterprise solutions.Explore more about TensorFlow and its capabilities by visiting [https://www.tensorflow.org](https://www.tensorflow.org).

Detalles

Año de fundación
2016