TensorFlow అనేది Google బ్రెయిన్ బృందంచే అభివృద్ధి చేయబడిన ఒక ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ, ఇది డెవలపర్‌లను డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లతో సహా మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లను రూపొందించడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి, ఇమేజ్ రికగ్నిషన్, స్పీచ్ రికగ్నిషన్ మరియు నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ వంటి అనేక రకాల పనులను నిర్వహించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
TensorFlow యొక్క కొన్ని ముఖ్య లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు: టెన్సర్‌ఫ్లో లీనియర్ రిగ్రెషన్, లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్, డెసిషన్ ట్రీలు, యాదృచ్ఛిక అడవులు, కె-సమీప పొరుగువారు, సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్‌లు మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు వంటి పర్యవేక్షించబడే మరియు పర్యవేక్షించబడని లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లతో సహా మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌ల శ్రేణిని అందిస్తుంది.
లోతైన అభ్యాసం: కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు, కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మరియు పునరావృత న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లతో సహా లోతైన అభ్యాస నమూనాలను రూపొందించడానికి టెన్సర్‌ఫ్లో సాధనాల సమితిని అందిస్తుంది.
పంపిణీ చేయబడిన కంప్యూటింగ్: TensorFlow పంపిణీ చేయబడిన కంప్యూటింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అందిస్తుంది, ఇది డెవలపర్‌లను మెషిన్‌ల క్లస్టర్‌లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
TensorBoard: TensorFlow TensorBoard అనే సాధనాన్ని అందిస్తుంది, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ల శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనాన్ని దృశ్యమానం చేయడానికి డెవలపర్‌లను అనుమతిస్తుంది.
అనుకూలత: డేటా విశ్లేషణ మరియు విజువలైజేషన్ కోసం ఉపయోగించబడే NumPy, Pandas మరియు Matplotlibతో సహా అనేక ప్రసిద్ధ పైథాన్ లైబ్రరీలకు TensorFlow అనుకూలంగా ఉంటుంది.
TensorFlowని ఉపయోగించడానికి, డెవలపర్‌లు పిప్ లేదా కొండా వంటి ప్యాకేజీ మేనేజర్‌ని ఉపయోగించి దీన్ని ఇన్‌స్టాల్ చేయాలి. ఇన్‌స్టాల్ చేసిన తర్వాత, వారు తమ పైథాన్ కోడ్‌లో లైబ్రరీని దిగుమతి చేసుకోవచ్చు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లను నిర్మించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం ప్రారంభించవచ్చు. TensorFlow మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు, లోతైన అభ్యాస సాధనాలు, పంపిణీ చేయబడిన కంప్యూటింగ్, TensorBoard మరియు ఇతర పైథాన్ లైబ్రరీలతో అనుకూలతను అందిస్తుంది. TensorFlow పైథాన్‌లో మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్‌ల కోసం, ముఖ్యంగా డీప్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్‌ల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది...
