Значение TensorFlow в изучении Data Science заключается в том, что это гибкая, масштабируемая и переносимая библиотека для выполнения числовых и графических вычислений. 1 Она позволяет создавать крупномасштабные нейронные сети с несколькими уровнями. 1

Некоторые преимущества использования TensorFlow:

• Высокая производительность. 4 Библиотека поддерживает работу на различных платформах, включая CPU, GPU и TPU, что позволяет значительно ускорить обучение моделей. 4
• TensorFlow Hub. 4 Библиотека для публикации, обнаружения и повторного использования обученных моделей. 4 Это позволяет легко интегрировать предобученные модели в проекты. 4
• TensorFlow Extended (TFX). 4 Платформа для создания производственных конвейеров машинного обучения. 4 Она включает в себя инструменты для подготовки данных, обучения моделей, оценки и развёртывания. 4
• TensorFlow Lite. 4 Предназначен для выполнения моделей машинного обучения на мобильных и встраиваемых устройствах. 4 Это позволяет создавать приложения с использованием машинного обучения, которые работают на устройствах с ограниченными ресурсами. 4
• TensorBoard. 4 Инструмент для визуализации и мониторинга экспериментов машинного обучения. 4 Он позволяет отслеживать метрики, визуализировать графы вычислений и анализировать данные. 4
• TensorFlow Datasets. 4 Предоставляет готовые к использованию наборы данных для машинного обучения. 4 Это облегчает процесс загрузки и предварительной обработки данных, что позволяет сосредоточиться на разработке и обучении моделей. 4
• TensorFlow.js. 4 Позволяет выполнять модели машинного обучения непосредственно в браузере с использованием JavaScript. 4 Это открывает новые возможности для создания интерактивных веб-приложений и позволяет использовать машинное обучение на клиентской стороне. 4