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 ?

TensorFlow offre aux développeurs un réseau neuronal simplifié qui est construit à partir de tenseurs, la façon standard de représenter les données dans l’apprentissage profond. Il se compose d’objets et d’applications écrits en Python, tandis que les opérations mathématiques sont effectuées dans des binaires C++.
Chaque réseau neuronal TensorFlow se compose d’au moins 5 étapes. Ces étapes sont les suivantes :

  • Collecte des données: c’est là que se fait la majeure partie du travail ;

  • La construction du modèle de réseau neuronal ne nécessite que quelques lignes de code ;

  • Pour former le réseau, il suffit d’une seule ligne de code ;

  • L’évaluation se fait également en une seule ligne de code ;

  • Prédiction, une fois de plus en utilisant une seule ligne de code.

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.

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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

  • Fonctionnalités limitées sous Windows – Les utilisateurs de Windows peuvent trouver que Google TensorFlow présente des lacunes dans certains domaines, car de nombreuses fonctionnalités ne sont disponibles que sous Linux.

  • Prise en charge du GPU – TensorFlow ne prend en charge que le GPU NVIDIA et le langage Python pour la programmation GPU.

  • Mises à jour excessives – Les mises à jour étant diffusées à une fréquence incroyable, les développeurs devront désinstaller et réinstaller plusieurs fois pour rester à jour.

  • Homonymes – L’utilisation d’homonymes dans TensorFlow signifie que certains mots sont utilisés pour un ou plusieurs composants, ce qui entraîne souvent des confusions.

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.

Questions posées fréquemment.

Que vous soyez développeur, chercheur ou simplement curieux de découvrir cette puissante plateforme d’apprentissage automatique, vous trouverez ici des informations essentielles pour mieux comprendre ses fonctionnalités, son accessibilité et son utilisation.

Google TensorFlow est une plateforme d’apprentissage automatique open source. Il est gratuit pour tous les développeurs et le restera toujours. En outre, les développeurs ont accès à un grand nombre de fonctionnalités communautaires. Le seul élément payant de TensorFlow est la certification disponible auprès de Google, au prix de 100,00 $.

Dans TensorFlow, les objets et les applications sont écrits dans le langage de codage Python, tandis que les opérations mathématiques sont effectuées dans des binaires C++. La connaissance de ces deux langages sera inestimable pour les développeurs qui cherchent à apprendre TensorFlow.

Il ne semble pas y avoir de consensus sur la facilité d’apprentissage de TensorFlow. La difficulté dépend des exigences des développeurs. Bien que l’on pense généralement qu’il existe des plateformes plus faciles à utiliser, la certification fournie par TensorFlow peut aider les développeurs expérimentés à acquérir des connaissances approfondies. Malgré cela, les développeurs novices, les chercheurs et les universitaires semblent s’accorder à dire que la courbe d’apprentissage de TensorFlow est très raide et qu’ils se heurtent souvent au manque de flexibilité.

En 2022, Google TensorFlow contrôlera près de 80 % des parts de marché des plateformes d’intelligence artificielle. Il y a une multitude de raisons à cela, mais certaines d’entre elles incluent le fait qu’il a été développé par l’équipe Google Brain et qu’il est continuellement entretenu et mis à jour par Google, et qu’il est à la fois gratuit et open source, ce qui signifie que les développeurs de n’importe quelle organisation peuvent l’utiliser sans frais.

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