如今，机器学习已经成为大型企业业务的重要组成部分，并利用人工智能技术进步。“机器学习”一词由IBM在1959年创造，但直到2016年才有重大进展。 ML被认为是人工智能的一个子集，因为它提供了系统所需要的人工智能学习，改进，并应用不需要显式的编程经验来告诉它如何做。

简而言之，机器学习的重点是开发电脑访问数据框架，并使用数据，谷歌TensorFlow等机器学习框架简化了过程，细化结果，训练模型，预测和分析。 这在所有使用信息技术的产业，包括医疗、汽车、游戏、和航空等造成了一个巨大的涟漪。

关于TensorFlow及其目的

TensorFlow是一个开源的机器学习框架或软件库，由Google Brain团队创建。它通过结合机器学习，深度学习和效率算法来加速学习和应用过程，从而利用观察技能和推理技巧。该框架具有无缝的前端API，由Python编程语言提供，可用于构建各种应用程序，并且利用C ++（编程语言）实现高性能目的。

虽然它被归类为软件库，但它实际上是一组API，它允许程序员完全控制他们构建的模型，这意味着他们不必在每次想要使用代码库时都使用低级算法。此外，TensorFlow通过TensorBoard作为视觉学习工具，为程序员提供框架内所有机器学习工作的实时可视化。

TensorFlow的主要亮点是什么？

TensorFlow允许程序员专注于他们正在构建的应用程序的整体逻辑，而不必将每个微观细节处理或编程到应用程序中。这意味着在合并多个算法中花费的时间更少，从而产生一个可操作的功能。

TensorFlow具有一种急切的执行模式，这种方法允许程序员修改和评估每个单独的图形操作，而不是要求他们将整个图形开发为单个对象。TensorBoard可视化工具还允许程序员以与在交互式仪表板上类似的方式分析和检查这些图形，使其用户友好。

TensorFlow架构的灵活性允许其计算部署在各种平台上，使这些平台更有效率；允许开发人员为共享开发模型创建浏览器化身，并允许放大性能。

TensorFlow将机器学习带给每个人，因为程序员可以使用它来构建深度神经网络，然后可以通过数据中心在数千台计算机上运行。由于它是开源软件，行业部门和相关公司可以利用TensorFlow进行自然语言处理，图像识别和视频/音频消息扫描。目前，TensorFlow被广泛用于预防糖尿病性视网膜病变患者的失明。

TensorFlow能做到什么？

由于几乎所有现代生活设施都是通过数据提供支持的，例如Netflix的推荐列表和iPhone上的siri答案，主要业务和公司正在通过TensorFlow使用机器学习来改进内部流程。随着公司现在能够使用预测分析来做出更准确的决策，转换率等因素得到了提升。

TensorFlow的应用

它可以用于基于语音和声音识别的应用，例如语音搜索，物联网中的语音识别，安全性，汽车行业和情感分析。更常见的是，TensorFlow算法（模型）在Google Now等语音激活助手中充当客户服务代理。

它可用于基于文本的应用程序，用于威胁检测，情感分析，情感识别和欺诈检测。这些常见示例包括智能回复，以及Google翻译等。

它可用于航空，汽车和医疗保健行业中常见的人脸识别，照片聚类，机器视觉和图像搜索应用。这些应用程序通常用于识别个人或理解对象的上下文。

TensorFlow被归类为第二代机器学习系统，由于其广泛的功能和影响，目前谷歌正在使用它。除了在整个IT领域产生影响之外，TensorFlow还因其处理非结构化数据，处理大规模问题以及高精度传输图像的能力而闻名。这使得这个开源库成为采用人工智能，预测分析和机器学习的公司的必备框架伴侣。