Vous ne pouvez pas ne pas avoir entendu parler de TensorFlow. Mais peut-être ne savez-vous pas exactement de quoi il s'agit, ni comment l'utiliser. Dans cet article, nous faisons le point sur le framework phare de Google pour le Machine Learning.
Cet article étant le premier de notre dossier dédié à TensorFlow et à son environnement, vous vous demandez peut-être encore ce qu'est réellement TensorFlow. Nous allons donc essayer dans ces lignes de vous accompagner dans vos premiers pas avec ce framework relativement récent, puisque la première version stable a été publiée par Google en 2017.
1. À quoi sert TensorFlow ?
TensorFlow est un framework de calcul général, plus particulièrement dédié à l'apprentissage automatique ou Machine Learning. Pour reprendre le site officiel de TensorFlow [1], il s'agit « d'une bibliothèque de base, open source, aidant à la création et à l'entraînement de modèles de Machine Learning » (« The core open source library to help you develop and train ML models. »).
Rappel : L'apprentissage automatique est une technique permettant d'apprendre à partir de données d'entrée connues (ensemble d'entraînement) des prédictions applicables sur de nouvelles...
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