TensorFlow : présentation de ce framework front-end / full-stack
▶ TensorFlow est un framework front-end / full-stack utilisé par de nombreuses entreprises et professionnels en France et dans le monde.▶ TensorFlow coûte à partir de 0,00 $ par mois en version Starter.
TensorFlow est un framework d’apprentissage automatique open source conçu et publié par Google. Il suit l’évolution des graphes de flux de données au fil du temps. Les noeuds de ces graphes représentent des algorithmes d’apprentissage automatique.
Les arêtes du graphe représentent des tableaux n-dimensionnels (c’est-à-dire des tenseurs) échangés entre les noeuds. Il offre une approche très abstraite et de haut niveau pour l’organisation de la programmation numérique de bas niveau, avec des bibliothèques permettant à votre logiciel de s’exécuter sans modification sur un processeur classique, d’exploiter les GPU pour des calculs numériques à haute vitesse, ou de s’exécuter sans modification sur un cluster d’apprentissage automatique distribué. Il prend même en charge le matériel spécialisé haute performance pour l’apprentissage des tenseurs, disponible uniquement sur le cloud de Google.
Désormais distribué sous licence open source Apache 2.0, TensorFlow a été initialement développé par l’équipe Google Brain et destiné à un usage interne chez Google. Les plateformes prises en charge incluent Linux, macOS, Windows et Android. Les modèles TensorFlow peuvent être exécutés sans plateforme informatique traditionnelle sur Google Cloud Machine Learning Engine.
Capture d’écran & vidéo de l’interface
Qu’est-ce que TensorFlow ?
TensorFlow : liste des fonctionnalités & intégrations
Caractéristiques principales
Ce framework front-end / full-stack offre de nombreuses fonctionnalités :✅ Classement TensorFlow
✅ Confidentialité TensorFlow
✅ TensorFlow Cloud
✅ TensorFlow Serving
✅ Profiler TensorFlow
✅ Reconnaissance d’images
✅ Analyse faciale
✅ Reconnaissance vocale
✅ Informatique quantique
✅ Aide à la décision
✅ Multilingue
✅ Recherche plein texte
✅ Apprentissage profond (Deep Learning)
✅ Apprentissage automatique (Machine Learning)
✅ Entraînement de modèles
✅ Visualisation (TensorBoard)
✅ TensorFlow Model Garden
✅ Développement d’IA
✅ Outils statistiques et mathématiques
✅ API Keras
✅ Graphiques TensorFlow
✅ TensorFlow Core
✅ TensorFlow Lite
✅ TensorFlow Extended (TFX)
✅ TensorFlow.js
✅ TensorFlow Hub
✅ Jeux de données TensorFlow
✅ Recommandations TensorFlow
✅ Probabilités TensorFlow
✅ TensorFlow Federated
✅ TensorFlow Quantum
✅ Modules complémentaires TensorFlow
Intégrations & API
Cette application offre une API et plusieurs intégrations avec d’autres logiciels pour le personnaliser selon vos besoins :✅ AUSIS
✅ Azure Data Science Virtual Machines
✅ BentoML
✅ Cameralyze
✅ Comet
✅ Dataiku DSS
✅ Datatron
✅ Akira AI
✅ Amazon Elastic Inference
✅ Amazon SageMaker
✅ AI Squared
✅ Deep.BI
✅ Deep Lake
✅ Deepnote
✅ Denigma
✅ Diffgram Data Labeling
✅ EdgeCortix
✅ Exafunction
✅ ExamRoom.AI
✅ Amazon SageMaker Studio Lab
TensorFlow : tarifs des abonnements
Les tarifs de TensorFlow débutent à partir de 0 dollar en fonction de son utilisation et des options que vous choisirez :▶ Forfait Starter: 0.00 $ par mois
▶ Notre conseil : TensorFlow propose une version d’essai gratuite limitée à 14 jours vous permettant de tester la plupart de ses fonctionnalités avant de vous engager ! Consultez le site de l’éditeur pour l’obtenir.
Points forts & points faibles : pourquoi choisir TensorFlow ?
Points positifs de TensorFlow
✅ Tarif très abordable✅ Logiciel récompensé par au moins 1 comparateur
✅ API ouverte et documentée
✅ Plus de 39 intégrations possibles avec des applications tierces
✅ Assistance technique étendue
✅ Formation possible
✅ Existe en version gratuite
✅ Essai gratuit
Points négatifs de TensorFlow
❌ Connexion Internet nécessaireTensorFlow : alternatives & logiciels concurrents
Consultez le comparateur Frameworks front-end / full-stack publié par Logiciels.Pro pour découvrir de nombreuses alternatives à TensorFlow, comme par exemple DataRobot, AppliDis Fusion et Energizer mais aussi :– BigML
– Create ML
– Azure Cognitive Services
– Vertex AI
– Bayesforge
– Azure Machine Learning
– IBM Watson Studio
– IBM Watson Machine Learning
– Google Cirq
– Amazon Rekognition
Vous pouvez aussi consulter nos autres comparatifs de frameworks front-end / full-stack :
TensorFlow : notre avis d’expert & témoignages des utilisateurs
Nous avons identifié plus de 785 critiques et commentaires d’utilisateurs déposés sur les principaux comparateurs d’avis logiciels concernant TensorFlow.▶ Note moyenne de 4,78/5
▶ 4,50/5 pour la richesse fonctionnelle
▶ 4,68/5 pour le design
▶ 4,82/5 pour le SAV
▶ 4,75/5 pour le rapport qualité-prix
▶ TensorFlow a notamment été distingué dans la catégorie best support
▶ TensorFlow mérite d’après nous la note de 4,6/5 !
▶ De nombreuses références clients : Internet Brands, Uber, Delivery Hero, Hepsiburada, Llp., Pure Technologies Ltd, Cloudfronts Technologies, Ten-X, Qa Limited…, des services IT & Cybersécurité …
▶ Un hébergement de vos données aux USA (RGPD compatible)
▶ Une assistance technique complète et réactive : Documentation en ligne / SAV par email / SAV par téléphone
▶ De nombreux tutos et formations gratuites sur le site de l’éditeur pour aider à la prise en main du progiciel
Témoignage utilisateur n°1 : TensorFlow nous a permis de passer d’une sécurité réactive à une sécurité proactive. En entraînant nos modèles sur les données de notre infrastructure, nous détectons plus rapidement les failles potentielles et les anomalies, et protégeons ainsi mieux notre réseau.
Témoignage utilisateur n°2 : Lors de la construction initiale du projet de ML, celui-ci était exécuté sur une plateforme matérielle locale avec la version GPU de TensorFlow, ce qui permettait d’accélérer considérablement l’entraînement. Cependant, le coût élevé des GPU entraînait une croissance exponentielle du temps d’entraînement dès que la taille du projet augmentait. Pour réduire ce temps, seules l’optimisation de l’algorithme ou du matériel étaient possibles. J’ai donc migré l’ensemble du projet vers une plateforme cloud. Bien entendu, un autre problème est apparu : les ressources d’Aliyun étaient facturées selon une configuration fixe. Finalement, j’ai opté pour Google Cloud ML Engine, une solution économique et parfaitement compatible avec les autres produits Google, tels que Cloud Storage, Cloud Dataflow et Cloud Datalab. Cette solution facilite grandement l’extension du projet et le développement ultérieur de ses dérivés.
Témoignage utilisateur n°3 : Je pense que si vous développez une application qui combine apprentissage profond et autres techniques d’apprentissage automatique, vous devriez utiliser TensorFlow. Il intègre de nombreuses fonctionnalités qui simplifient le développement d’algorithmes d’apprentissage profond. Ses techniques intégrées de gestion et de traitement des données sont très utiles lors du développement et de l’implémentation de nouveaux algorithmes.
Témoignage utilisateur n°4 : TensorFlow m’a été d’une grande aide lorsque j’ai commencé à explorer l’apprentissage profond. C’est un framework excellent et facile à utiliser pour construire des architectures de réseaux neuronaux. J’apprécie particulièrement l’intégration de Keras avec TensorFlow.
