Google TensorFlow est une plateforme d’apprentissage automatique conçue pour créer des programmes d’IA de la manière la plus conviviale possible pour les développeurs. TensorFlow est l’une des plateformes d’apprentissage automatique les plus anciennes et, grâce au soutien permanent de Google et de la communauté externe, elle est devenue l’une des plateformes les plus populaires pour l’intelligence artificielle, si ce n’est la plus populaire.
Qu’est-ce que Google TensorFlow ?
Google TensorFlow a été développé par l’équipe Google Brain pour permettre aux développeurs de créer des programmes d’IA. Il est souvent considéré comme le logiciel d’apprentissage automatique le plus simple, ce qui explique en partie la grande popularité de Google TensorFlow.
Il s’agit d’une plateforme de programmation avec algèbre linéaire et statistiques pour construire des réseaux neuronaux profonds avec un code de haut niveau. Il est accompagné d’une bibliothèque open source qui permet aux développeurs de choisir parmi un ensemble de codes et de programmes pré-écrits pour développer leur application. Les développeurs se demandent souvent si Google TensorFlow est un cadre ou une bibliothèque. En réalité, il s’agit d’une plateforme globale qui prend en charge les programmes d’IA et d’apprentissage automatique.
Comment fonctionne Google TensorFlow ?
Chaque réseau neuronal TensorFlow se compose d’au moins 5 étapes. Ces étapes sont les suivantes :
Ces cinq étapes sont utilisées dans tous les réseaux neuronaux de TensorFlow et constituent la plateforme la plus simple pour que les développeurs puissent créer leurs applications.
L’une des utilisations les plus courantes de TensorFlow est la détection des spams. Il est utilisé par d’innombrables organisations, dont Gmail, et fonctionne en analysant d’énormes ensembles de données de messages qui ont été étiquetés comme « spam » ou « non spam », ce que l’on appelle un « algorithme d’apprentissage supervisé ». Les messages sont convertis en vecteurs, une représentation mathématique des données qui peut être analysée par des algorithmes d’apprentissage automatique. L’analyse continue de ces messages permet à l’IA d’être entraînée à repérer dans les futurs messages des schémas clés qui indiquent la probabilité qu’il s’agisse d’un spam. TensorFlow peut également utiliser un « algorithme d’apprentissage non supervisé » pour analyser les données, ce qui ne nécessite pas d’ensembles de données existants et étiquetés, mais cet algorithme est souvent moins précis que l’algorithme d’apprentissage supervisé.
TensorFlow s’accompagne également d’un ensemble d’API, de bibliothèques et de ressources communautaires qui permettent à diverses organisations de développer des plateformes d’IA et d’apprentissage automatique parfaitement adaptées à leurs besoins. TensorFlow est utilisé de manière exceptionnelle dans de nombreux secteurs, qu’il s’agisse de la santé, où la reconnaissance et la classification d’images sont utilisées dans les IRM cérébrales pour détecter les anomalies et offrir des informations susceptibles de sauver des vies, ou de la détection des fraudes dans les organisations financières telles que Paypal, où les schémas des fraudeurs sont analysés pour protéger les données des utilisateurs légitimes.
Pourquoi les entreprises devraient-elles utiliser Google TensorFlow ?
TensorFlow est relativement ancien dans le monde de l’apprentissage profond, ce qui a permis à un vaste écosystème et à une communauté de se développer autour de la plateforme. Quels que soient les besoins d’une organisation ou d’une équipe de développement, il existe une version de TensorFlow qui peut être appliquée à leurs exigences.
Malgré la complexité de l’apprentissage profond, TensorFlow s’efforce d’être aussi convivial que possible. Cela se fait en affinant et en simplifiant le code autant que possible et en mettant en œuvre Keras, une bibliothèque conviviale qui prend en charge plusieurs backends et fournit une interface Python pour le développement de réseaux neuronaux.
Avantages
Source ouverte | L’un des avantages évidents de Google TensorFlow est la nature open source de la plateforme, qui a encouragé le développement de la communauté et permis aux développeurs de choisir parmi une vaste gamme de codes pré-écrits à appliquer à leur application. |
Débogage | Intégré au TensorBoard, le débogage a été rendu aussi simple que possible pour les développeurs. |
Gratuit | Google TensorFlow est entièrement gratuit. |
Documentation | Tous les développeurs peuvent accéder gratuitement à une documentation complète sur Google TensorFlow. En outre, les développeurs spécialisés peuvent obtenir la certification TensorFlow fournie par Google, mais cette qualification a un coût. |
Visualisation | Largement supérieur à ses concurrents, TensorFlow offre des éléments de visualisation complets à tous les développeurs. |
TPU | Les unités de traitement tensoriel (TPU) sont facilement déployées sur le cloud et fonctionnent nettement plus rapidement que le CPU ou le GPU, bien que TensorFlow ne soit pas limité aux TPU et soit compatible avec toutes les unités de traitement. |
Soutenu par Google | Un avantage indéniable de TensorFlow est le soutien de Google. Les développeurs peuvent être sûrs que TensorFlow ne sera pas laissé pour compte et qu’il bénéficiera de mises à jour et d’améliorations régulières. |
Inconvénients potentiels de TensorFlow
Qui utilise Google TensorFlow ?
Selon Enlyft, Google TensorFlow contrôle plus de 78 % de la part de marché de l’intelligence artificielle. Avec plus de 169 000 étoiles sur GitHub, il peut être plus facile de répertorier les programmes d’apprentissage automatique qui n’utilisent pas TensorFlow.
TensorFlow peut être utilisé dans d’innombrables secteurs, notamment : les soins de santé, avec des développements qui deviennent vitaux dans les IRM et autres scanners d’imagerie ; les voitures autonomes, qui garantissent la sécurité des voyageurs ; les services de traduction ; les médias sociaux ; les organisations financières, pour améliorer la protection contre la fraude, et presque toutes les applications Google.
