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Las mejores preguntas de la entrevista de Tensorflow – Fossbytes

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Alan Turing, en 1947, dijo que "lo que queremos es una máquina que pueda aprender de la experiencia". Sus palabras se pueden marcar como verdaderas hoy, ya que tenemos Deep Learning, una nueva técnica de aprendizaje automático que imita cómo los seres humanos obtenemos conocimiento y aprendemos a través de ejemplos.

El aprendizaje profundo incluye estadísticas y modelos predictivos y, por lo tanto, es un elemento esencial de la ciencia de datos. El aprendizaje profundo hace que el proceso sea más rápido y más fácil, especialmente cuando se trata de tareas relacionadas con la ciencia de datos como recopilar, analizar, interpretar y todo lo que se relaciona con trabajar con una gran cantidad de datos.

Disbelief, un sistema patentado creado por Google en 2011 basado en el aprendizaje profundo y las redes neuronales, se actualizó y modificó en 2015, lo que lo convirtió en una mejor biblioteca basada en aplicaciones y recibió el nombre de TensorFlow. Tensorflow, ahora de código abierto, es un marco de uso popular para el aprendizaje profundo, ya que proporciona a los desarrolladores la forma más fácil de crear e implementar aplicaciones.

Analicemos las diez preguntas importantes de la entrevista de Tensorflow más frecuentes junto con las soluciones. Primero comencemos desde cero, las preguntas hechas a los novatos, y luego avancemos hacia las preguntas de la entrevista hechas a un individuo experimentado o profesional. Cualquier persona con la certificación TensorFlow tendrá una ventaja, ya que estará en condiciones de responder cualquier pregunta complicada que le haga el entrevistador.

¿Qué es TensorFlow?

El equipo Brain de Google creó una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto en 2015 llamada TensorFlow. La palabra TensorFlow es la combinación de dos palabras, Tensor – representación de datos para una matriz multidimensional y Flow – la serie de operaciones realizadas en el Tensor. Es un conjunto de herramientas de bajo nivel que se utiliza para realizar matemáticas complicadas y complejas. También ayuda a hacer un software en ejecución a partir de arquitecturas de aprendizaje experiencial creadas por el usuario.

¿Qué es Tensor?

Tensor no es más que un objeto matemático que generaliza matrices, escalares y vectores como una matriz multidimensional que va desde cero a norte dimensiones y se utiliza en programación informática. Un tensor representa una multitud de datos en forma de números. Calcula automáticamente las derivadas proporcionando métodos para crear funciones tensoriales.

El gráfico puede realizar todas las operaciones en un tensor. El borde del nodo se llama tensor. Si desea implementar un tensor, se necesita una entrada inicial de un vector de características. En el aprendizaje automático, los objetos se alimentan con la lista de objetos donde estos objetos se denominan vectores de características.

¿Cuáles son los tipos de tensores?

Si planea crear un modelo de red neuronal, hay tres tipos de tensores: tensor constante, tensor variable y tensor PlaceHolder.

Como sugiere el nombre, un tensor constante se usa como continuo. Crea un nodo que luego no cambia su valor después de tomar uno. La variable Tensor no es más que un nodo que da su valor como salida.

El tensor de marcador de posición es esencial. Se utiliza para asignar los datos en un momento posterior. El valor se alimentará en el nodo durante el tiempo de ejecución. Necesitan el tipo de datos y la forma del tensor y, por tanto, no requieren ningún valor inicial.

¿TensorFlow admite qué idiomas de cliente?

TensorFlow admite muchos lenguajes de cliente, entre los cuales Python es el mejor. Para C ++, Java y Go, hay pocas interfaces experimentales disponibles. La comunidad de código abierto admite los enlaces de idiomas para muchos otros idiomas, como C #, Scala, Julia y Ruby.

¿Cuáles son algunas opciones para cargar los datos en TensorFlow?

Antes de entrenar un algoritmo de aprendizaje automático, los datos deben cargarse en TensorFlow, es decir, cargar los datos en TensorFlow es un paso inicial. Los datos se pueden cargar en TensorFlow de dos formas; el método más fácil es cargar datos en la memoria, los datos se cargan en la memoria como una única matriz. El segundo método es TensorFlow Data Pipeline. Suele utilizarse para trabajar con un gran conjunto de datos. Se cargan los datos, se realiza la operación y el algoritmo de aprendizaje automático se alimenta fácilmente, ya que TensorFlow tiene API integradas.

¿Qué es TensorFlow Servables y TensorFlow Servables?

Para realizar el cálculo, los clientes utilizan algunos objetos. Estos objetos son los servicios. Los servicios son de tamaño flexible. Un modelo servible puede contener cualquier cosa, desde un solo modelo hasta una tabla de búsqueda y una tupla de modelos de inferencia.

TensorFlow Serving se compone del entorno de producción. Se utiliza para modelos de aprendizaje automático; también es un sistema de servicio flexible y de alto rendimiento. Las porciones de TensorFlow brindan una integración alucinante con los modelos de TensorFlow. Además, se puede ampliar fácilmente para servir a otros modelos y datos cuando sea necesario. Se puede aprender en detalle con el Certificación TensorFlow cursos.

  • Mencione algunos productos creados con TensorFlow

Pocos productos que se crean con TensorFlow son Giorgio Cam, Teachable Machine, Nsynth, Hand Writing Recognition.

  • ¿Qué son los cargadores en TensorFlow?

Los cargadores se implementan para descargar, cargar y acceder a un nuevo tipo de modelo de aprendizaje automático útil. Los cargadores se utilizan para cargar los algoritmos y los datos en el backend.

  • ¿Cómo usa TensorFlow la API de Python?

Con respecto a TensorFlow y su desarrollo, Python es un lenguaje principal. Es el lenguaje más original y reconocible compatible con TensorFlow. Las funcionalidades de TensorFlow se escribieron anteriormente en Python y ahora se han trasladado a C ++.

  • ¿Puede mencionar algunas diferencias entre tf.variable y tf.placeholder?

tf.variable y tf.placeholder son casi iguales; sin embargo, algunas de sus diferencias se pueden establecer a continuación:

tf.variable define variables modificadas con el tiempo, mientras que tf.placeholder define datos de entrada específicos que no cambian con la duración.

En el momento de la definición, Tf.variable requiere un valor inicial, mientras que tf.placeholder en el momento de la definición, no requiere un valor inicial.

Estas son las diez preguntas que discutimos junto con su solución. Sin embargo, hay más de 270 preguntas probables. No es tan sencillo acumular todas las respuestas para la entrevista. Lo esencial son los sólidos fundamentos del aprendizaje profundo con TensorFlow e incluso es necesario practicarlo. Para simplificarlo, puede unirse al Certificación TensorFlow Por supuesto, ya que los líderes de la industria lo guiarán, obtendrá práctica práctica y, al final del curso, también podrá trabajar en proyectos a nivel de la industria.