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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
Avaliador validado
Usuário atual verificado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
Traduzido Usando IA

Tensorflow para fazer a mágica no Aprendizado de Máquina

As funções internas relacionadas a vídeo são uma ótima adição
Ajju B.
AB
Ajju B.
12/01/2025
Avaliador validado
Fonte da Revisão: Orgânico
Traduzido Usando IA

Framework Poderoso com Ecossistema Abrangente

Aprecio o TensorFlow por sua escalabilidade e flexibilidade, especialmente através de APIs de alto nível como o Keras, que simplificam processos complexos e tornam a construção e o treinamento de redes neurais profundas mais gerenciáveis. O ecossistema abrangente de ferramentas e bibliotecas que ele oferece é inestimável, ajudando a abstrair grande parte da complexidade subjacente tipicamente envolvida em tais tarefas. Além disso, acho o suporte da comunidade em torno do TensorFlow incrivelmente benéfico, fornecendo um fluxo constante de atualizações, recursos e conhecimento compartilhado que melhoram a usabilidade geral da plataforma. Também gosto de como a configuração inicial foi fácil, simplesmente seguindo as instruções fornecidas. A integração de ferramentas de programação externas com o TensorFlow através de APIs e bibliotecas especializadas contribui significativamente para o meu fluxo de trabalho, gerenciando tarefas como visualização, análise de modelos e implantação. Além disso, a transição para o TensorFlow a partir do PyTorch tem sido vantajosa devido às bibliotecas atraentes como o Keras e o TensorFlow Extended, que oferecem mais variedades e funcionalidades que se alinham com minhas necessidades.
Ben F.
BF
Ben F.
--ABESIT
11/30/2025
Avaliador validado
Fonte da Revisão: Orgânico
Traduzido Usando IA

Escalável e Flexível, mas Precisa de Melhor Suporte para Windows

Aprecio o TensorFlow por sua escalabilidade e flexibilidade, o que o torna apto para lidar com projetos de aprendizado de máquina de pequena e grande escala. Adoro o desempenho robusto que oferece, essencial para modelos de aprendizado profundo. A API Keras é uma das minhas favoritas porque permite um desenvolvimento rápido de modelos, aumentando significativamente minha produtividade. Considero o TensorBoard inestimável para visualização e depuração, oferecendo insights profundos nos processos de treinamento de modelos. O ecossistema de implantação que inclui TensorFlow Lite, TensorFlow.js e TensorFlow Serving é fantástico, permitindo uma implantação eficiente de modelos em várias plataformas. Também aprecio o processo de configuração inicial direto usando o instalador de pacotes do Python, tornando-o acessível e fácil de começar. A integração do TensorFlow com uma variedade de outras ferramentas melhora consideravelmente meu fluxo de trabalho de aprendizado de máquina.

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Localização da Sede:
Centre Urbain Nord, TN

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O que é 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).

Detalhes

Ano de Fundação
2016