Predictive Analytics für das moderne Unternehmen

Kapitel 6. TensorFlow und Keras für Predictive Analytics

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

TensorFlow wurde von Google entwickelt und als Open Source veröffentlicht. Es ist eine der weltweit meistgenutzten Plattformen für maschinelles Lernen. Tensorflow.org definiert TensorFlow als "eine End-to-End-Plattform für maschinelles Lernen".

TensorFlow hat ein breites Anwendungsspektrum, z. B. strukturierte Datenverarbeitung, automatische Bildklassifizierung, fortschrittliche optische Zeichenerkennung (OCR), Videoanalyse und Sentiment-Analyse, um nur einige zu nennen. TensorFlow bietet Werkzeuge für das Einlesen und Verarbeiten von Daten, die Erstellung von ML-Modellen, das Training von ML-Modellen, den Einsatz von ML-Modellen und die Verwaltung des Lebenszyklus von ML-Modellen. Die Unterstützung von Grafikprozessoren (GPUs) und Tensor Processing Units (TPUs) ermöglicht es den Nutzern, an rechenintensiven tiefen neuronalen Netzen zu arbeiten. Die Tatsache, dass Modelle auf einer Vielzahl von Geräten eingesetzt werden können, z. B. auf Mobiltelefonen, Client-Rechnern und Servern, Kantengeräten und in der Cloud, ist einer der vielen Gründe für die hohe Akzeptanz bei Datenexperten und Unternehmen. Abbildung 6-1 zeigt einen Überblick über die TensorFlow-Plattform. Eine ausgezeichnete Dokumentation findest du auf der TensorFlow-Website.

Abbildung 6-1. TensorFlow Plattform

Keras ist eine Deep-Learning-API, ...