TensorFlow: различия между версиями
Dzmuh (обсуждение | вклад) |
Dzmuh (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 43: | Строка 43: | ||
|archive-date = 2021-04-21 | |archive-date = 2021-04-21 | ||
}}</ref> библиотека [[TensorFlow Lite]] - оптимизированную для [[Android]] версию библиотеки TensorFlow. | }}</ref> библиотека [[TensorFlow Lite]] - оптимизированную для [[Android]] версию библиотеки TensorFlow. | ||
В июне 2017 года Google выпустила<ref>{{cite web | |||
|url = https://ai.googleblog.com/2017/06/supercharge-your-computer-vision-models.html | |||
|title = Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API | |||
|lang = en | |||
|date = 2017-06-15 | |||
|access-date = 2022-01-10 | |||
|website = Google AI Blog | |||
|archive-url = https://web.archive.org/web/20210820171112/https://ai.googleblog.com/2017/06/supercharge-your-computer-vision-models.html | |||
|archive-date = 2021-08-20 | |||
}}</ref><ref>{{cite web | |||
|url = https://tproger.ru/news/google-tensorflow-object-detection-api/ | |||
|title = Google выпустила новый API для распознавания объектов при помощи TensorFlow | |||
|lang = ru | |||
|date = 2017-06-18 | |||
|access-date = 2022-01-10 | |||
|website = Tproger | |||
|archive-url = https://web.archive.org/web/20210420011017/https://tproger.ru/news/google-tensorflow-object-detection-api/ | |||
|archive-date = 2021-04-20 | |||
}}</ref> TensorFlow Object Detection API, предназначенный для распознавания объектов на изображениях. | |||
== Примечания == | == Примечания == | ||
Версия от 06:48, 10 января 2022
Это заготовка статьи. |
TensorFlow — открытая программная библиотека для глубокого машинного обучения, разработанная командой Google Brain компании Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов, достигая качества человеческого восприятия. Код системы написан на языках С++ и Python и распространяется под лицензией Apache.
История
Код проекта был опубликован и открыт в ноябре 2015 года[1]. В феврале 2017 года проект вышел из беты - Google выпустила версию 1.0[2].
В мае 2017 года была анонсирована[3], а в ноябре 2017 года была опубликована[4] библиотека TensorFlow Lite - оптимизированную для Android версию библиотеки TensorFlow.
В июне 2017 года Google выпустила[5][6] TensorFlow Object Detection API, предназначенный для распознавания объектов на изображениях.
Примечания
- ↑ Открыт код системы машинного обучения TensorFlow, разработанной командой Google Brain. OpenNet (9 ноября 2015). Дата обращения: 10 января 2022. Архивировано 4 декабря 2020 года.
- ↑ Система для машинного обучения TensorFlow вышла из беты — Google выпустила версию 1.0. Tproger (16 февраля 2017). Дата обращения: 10 января 2022. Архивировано 17 апреля 2021 года.
- ↑ Google представила TensorFlow Lite, Android-версию библиотеки для машинного обучения. Tproger (18 мая 2017). Дата обращения: 10 января 2022. Архивировано 18 апреля 2021 года.
- ↑ Google представила библиотеку TensorFlow Lite. Tproger (15 ноября 2017). Дата обращения: 10 января 2022. Архивировано 21 апреля 2021 года.
- ↑ Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API (англ.). Google AI Blog (15 июня 2017). Дата обращения: 10 января 2022. Архивировано 20 августа 2021 года.
- ↑ Google выпустила новый API для распознавания объектов при помощи TensorFlow. Tproger (18 июня 2017). Дата обращения: 10 января 2022. Архивировано 20 апреля 2021 года.
Ссылки
- tensorflow.org — официальный сайт TensorFlow (англ.)
- Проект TensorFlow на сайте GitHub (англ.)
- Статьи
- Hello, TensorFlow. Библиотека машинного обучения от Google. Habr (13 июля 2016). Дата обращения: 10 января 2022. Архивировано 20 сентября 2020 года.
- Википедия:Статьи с неактуальным шаблоном Не переведено
- Программное обеспечение по алфавиту
- Программное обеспечение, разработанное в 2015 году
- Программное обеспечение с лицензией Apache Software License
- Свободное программное обеспечение, написанное на C++
- Свободное программное обеспечение, написанное на Python
- Прикладное машинное обучение
- Применение искусственного интеллекта
- Искусственные нейронные сети
- Анализ данных
- Цифровая обработка изображений
- Машинное обучение
- Библиотеки Python
- Глубокое обучение
- Свободное программное обеспечение Google