TensorFlow é a biblioteca de Deep Learning com maior potencial de crescimento

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Ciência de Dados

Bibliotecas de Deep Learning (redes neurais profundas) estão ganhando popularidade em aplicações de Aprendizagem de Máquina. Destaco aqui as principais:

Biblioteca Suporte Usuário em destaque
Caffe C++, Python NVIDIA, indústria em geral
SINGA C++, Python Apache
Theano Python Yoshua Bengio (Universidade de Montreal),
alguns grupos no Google
Torch C, Lua Yann LeCun (Facebook)

Eu não vou entrar em detalhes sobre cada uma. O que acho que vale à pena mencionar é que Theano e Torch são muito utilizados em pesquisa científica, Caffe é muito utilizado em aplicações comerciais de Machine Learning e SINGA foi lançado há pouco tempo pela fundação Apache para disputar espaço com Caffe.

Na Infosimples temos utilizado muito o Caffe devido ao ótimo suporte a aplicações inteligentes com imagens. Qualquer uma dessas quatro bibliotecas é uma ótima escolha e tem comunidades que as suportam com desenvolvimento ativo.

Uma nova opção surgiu ontem e por isso decidi escrever este mini artigo. Estou falando do TensorFlow, desenvolvido por um grupo de pesquisadores de renome no Google. Esses pesquisadores já são motivo mais do que suficiente para chamar a nossa atenção, pois são famosos publicadores de artigos em conferências de Aprendizagem de Máquina, e são alguns dos principais criadores/desenvolvedores das bibliotecas acima.

Parece que além de ser bastante flexível para ser utilizado pela comunidade científica, o TensorFlow também é excelente para integrar com aplicações comerciais, com suporte de execução em servidores, desktops e smartphones.

Acho que estamos diante de uma ferramenta com capacidade de se tornar líder em pouco tempo e ditar as formas como produzimos aplicações de Aprendizagem de Máquina. Então se você quer entrar neste mundo, agora é uma ótima hora. Recomendo começar com os tutoriais do TensorFlow.

Espero trazer mais novidades em breve. Deixo o vídeo de lançamento da ferramenta abaixo.





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