Fiyatlandırma puanı

TensorFlow Fiyatlandırma Profili

TensorFlow, veri akış grafiklerini kullanarak sayısal hesaplama için açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir.

Merkez Konum

Centre Urbain Nord, TN

Kategori:

YAPAY ZEKA

Önemli Çıkarımlar

Kapsamlı Ekosistem

TensorFlow, veri ön işleme ve model eğitiminden dağıtım ve izlemeye kadar makine öğrenimi modelleri geliştirmek için eksiksiz bir ekosistem sağlar. Model oluşturma (Keras, üst düzey API gibi), dağıtım (TensorFlow Serving gibi) ve daha fazlası için araçlar içerir.

Derin Öğrenme ve Sinir Ağları

TensorFlow, görüntü işleme için evrişimli sinir ağları (CNN'ler), dizi verileri için tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) ve NLP görevleri için dönüştürücüler dahil olmak üzere derin öğrenme modelleri oluşturmada mükemmeldir. Hem geleneksel ileri beslemeli ağları hem de Generative Adversarial Networks (GANs) gibi daha gelişmiş mimarileri destekler.

Çapraz Platform Desteği

TensorFlow, masaüstü bilgisayarlar, bulut ve mobil cihazlar dahil olmak üzere birden fazla platformu destekler. Modelleri CPU'larda, GPU'larda, TPU'larda (Tensör İşleme Birimleri) ve hatta TensorFlow Lite aracılığıyla mobil ve uç cihazlarda çalıştırabilirsiniz. Bu, TensorFlow'u farklı donanım ortamları için son derece ölçeklenebilir ve uyarlanabilir hale getirir.

Ürüne Genel Bakış

TensorFlow, Google tarafından makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme (DL) modelleri oluşturmak ve dağıtmak için geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesidir.

TensorFlow, doğal dil işleme (NLP), görüntü tanıma, zaman serisi tahmini ve daha fazlası gibi görevler için araştırmacılar, geliştiriciler ve kuruluşlar tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır.

TensorFlow ölçeklenebilirliği, esnekliği ve basit doğrusal regresyondan karmaşık derin sinir ağlarına kadar çok çeşitli makine öğrenimi modellerini desteklemesiyle bilinir.

İÇGÖRÜLER

TensorFlow fiyatlandırması hakkındaki görüşlerimiz

Açık kaynak yazılım kütüphanesi

Yeni başlayanlar için öğrenme eğrisi

Fiyatlandırma bilgisi mevcut değildir

Mevcut Fiyatlandırma Modelleri

TensorFlow'un maliyeti nedir?

Maliyetler şirket büyüklüğü, seçilen ürünler ve özel gereksinimler gibi faktörlere bağlı olarak değişebileceğinden, TensorFlow fiyatlandırmasını web sitesinde kamuya açıklamaz. En doğru ve kişiselleştirilmiş fiyatlandırma bilgisi için TensorFlow ile doğrudan web sitesi üzerinden iletişime geçmek veya bir satış temsilcisiyle görüşmek en iyisidir.

Kullanıcılar TensorFlow fiyatlandırması hakkında ne diyor

Siddharth N.

TensorFlow'un esnekliğini çok seviyorum. İster küçük bir proje ister daha gelişmiş bir proje üzerinde çalışıyor olayım, TensorFlow bana modellerimi oluşturmak ve ince ayar yapmak için ihtiyaç duyduğum araçları sunuyor. Önceden eğitilmiş modeller ve hem mobil hem de bulut dağıtımı için yerleşik destek de büyük bir zaman tasarrufu sağlıyor ve hızlı bir şekilde çalışmaya başlamamı sağlıyor.

Gaurav.

Verileri işleme şekli ve sahip olduğu topluluk desteği bir tanrı gönderisidir. Kod tabanını geliştirmek ve sürdürmek tensorflow ile gerçekten çok kolay. Ve v2 ile sadece şaşırtıcı.

Bilgisayar Yazılımında Doğrulanmış Kullanıcı

Tensorflow'un bellek bağlamında bazı gelişmeler eklemesi gerekiyor. Herhangi bir modeli dağıtmak için sadece tensorflow lib için yaklaşık 400mb bellek gerekir. Beni bazen geri tutan tek kısım bu.

Eğitim Yönetimi alanında Onaylı Kullanıcı

Başlangıç projelerini oluşturmak için önceden eğitilmiş modelleri entegre etmek kolaydır ve tensorflow.js doğrudan tarayıcıya entegre etmek için bana yardımcı oldu.

Yash R.

TensorFlow hakkında sevmediğim birkaç şey, kaynak yoğun olmasıdır; TensorFlow gerçekten kaynak yoğun. Yüksek hesaplama gücü ve güçlü bir GPU gerektirir. ikinci şey ise öğrenme eğrisi TensorFlow, karmaşıklığı nedeniyle yeni başlayanlar için dik bir öğrenme eğrisine sahip olabilir.

Siddharth N.

Eğitim Yönetimi alanında Onaylı Kullanıcı

Başlangıç projelerini oluşturmak için önceden eğitilmiş modelleri entegre etmek kolaydır ve tensorflow.js doğrudan tarayıcıya entegre etmek için bana yardımcı oldu.

Gaurav.

Verileri işleme şekli ve sahip olduğu topluluk desteği bir tanrı gönderisidir. Kod tabanını geliştirmek ve sürdürmek tensorflow ile gerçekten çok kolay. Ve v2 ile sadece şaşırtıcı.

Yash R.

Bilgisayar Yazılımında Doğrulanmış Kullanıcı

TensorFlow Fiyatlandırma Değerlendirmesi

Esneklik: 4,8/5

TensorFlow, hem araştırma hem de üretim amacıyla kullanılabilen esnek bir çerçevedir. Model oluşturma üzerinde düşük seviyeli kontrol sağlayarak kullanıcıların tensörleri ve grafikleri manuel olarak tanımlamasına ve manipüle etmesine izin verirken, aynı zamanda daha kolay model oluşturma (Keras aracılığıyla) için üst düzey soyutlamalar sunar.

Platformlar Arası Uyumluluk: 4,7/5

TensorFlow, masaüstü bilgisayarlar, bulut, mobil ve uç cihazlar dahil olmak üzere platformlar arasında sorunsuz bir şekilde çalışır. Bu, onu çeşitli dağıtım ortamları için son derece uyarlanabilir hale getirir.

Ölçeklenebilirlik: 4,9/5

TensorFlow performans için tasarlanmıştır ve çok büyük veri kümeleri ve karmaşık modeller üzerinde çalışacak şekilde ölçeklenebilir. Çoklu GPU ve dağıtılmış eğitim desteği, kullanıcıların büyük modelleri hızlı ve verimli bir şekilde eğitmesine olanak tanır.

TensorFlow Fiyatlandırması Hakkında SSS

TensorFlow'u kimler kullanabilir?

TensorFlow, görüntü tanıma, doğal dil işleme (NLP), zaman serisi tahmini ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli görevler için geliştiriciler, veri bilimcileri, araştırmacılar ve şirketler tarafından kullanılmaktadır.

TensorFlow hangi programlama dillerini destekler?

TensorFlow öncelikle Python kullanır, ancak belirli kullanım durumları için C++, JavaScript (TensorFlow.js aracılığıyla) ve Java'yı da destekler. TensorFlow Lite, mobil ve gömülü uygulamalar için C++'ı destekler.

Derin öğrenme için TensorFlow kullanabilir miyim?

Evet, TensorFlow görüntü işleme için evrişimli sinir ağları (CNN'ler), dizi verileri için tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) ve NLP için dönüştürücü modeller oluşturmak da dahil olmak üzere derin öğrenme görevleri için yaygın olarak kullanılmaktadır.

TensorFlow hem araştırma hem de üretim için uygun mu?

Evet, TensorFlow hem araştırma (deney) hem de üretim (dağıtım) ortamları için esnek olacak şekilde tasarlanmıştır. Araştırmacılar için düşük seviyeli kontrol ve daha hızlı prototip oluşturma ve dağıtım için yüksek seviyeli API'ler (Keras gibi) sağlar.