機器學習在當時被定義為一種賦予“計算機無需明確編程就能學習的方法”的方法。更準確地說，最近，ML的“學習”方面可以這樣描述：“一個計算機程序據說是 從經驗中學習E關于某類任務T和績效測量P，如果它在T中的任務中的表現，由P測量，隨經驗E而改善。“（Tom Mitchell，1997）。 簡而言之，通過觀察計算機程序迭代時的性能，可以量化其改進，從而表明它正在學習（或不學習）。 對于想要創建能夠響應人類用戶的應用程序的程序員來說，這是非常有趣的。
然而，直到最近，即使對于DIY愛好者來說，我們的新型強大處理器也很容易獲得，ML正在經歷一種復興，甚至是“黃金時代”。 隨著該領域的發展和更多樣化的用戶希望參與其中，新工具正在迅速引入。
輸入TensorFlow，Google是該領域最有趣的貢獻之一。 在本文中，我將介紹TensorFlow，提供一些開始使用它來訓練您自己的ML模型的途徑，并提供一些關于如何在這個快速發展的領域中進一步教育的建議。
TensorFlow 是一個用于研究和生產的開放源代碼機器學習庫。TensorFlow 提供了各種 API，可供初學者和專家在桌面、移動、網絡和云端環境下進行開發。Tensorflow 是谷歌在 2015 年 11 月開源的機器學習框架，來源于 Google 內部的深度學習框架 DistBelief。由于其良好的架構、分布式架構支持以及簡單易用，自開源以來得到廣泛的關注。主要特點包括：
良好的架構，使用數據流圖來進行數值計算
簡單易用，并且社區還有很多的模型封裝（比如 keras 和 skflow 等）
靈活高效，既可以使用 CPU，也可以使用 GPU
開放活躍的社區
Tensorflow 支持多種異構平臺，包括 CPU、GPU、移動設備等。TensorFlow 內核采用 C/C++ 開發，并提供了 C++，Python，Java，Go 語言的 Client API。其架構靈活，能夠支持各種網絡模型，具有良好的通用性和可擴展性。
TensorFlow正在迅速產生非常有趣的項目。 盡管可以使用Clarifai和Google提供的API訪問預先訓練的模型，但隨著您在機器學習方面的進步，能夠更深入地挖掘并在本地培訓您自己的數據，這一點非常重要。 此外，重要的是找到一個程序員，數據科學家和數學家社區，他們能夠圍繞項目聚集在一起，創建一個充滿活力的生態系統。
如果你是網絡開發者
TensorFlow.js 是一個采用 WebGL 加速技術的 Java 庫，用于在瀏覽器中針對 Node.js 訓練和部署機器學習模型。
如果你是移動開發者
TensorFlow Lite 是針對移動設備和嵌入式設備提供的精簡解決方案。
說起TensorFlow的應用，谷歌的AIY項目可以作為一個機器學習的案例來說了。AIY系列項目（全稱是Artificial Intelligence Yourself），鼓勵開發者們和愛動手的技術發燒友自己在家搭建AI小硬件。
Google 于四月中在Target網站上販售「Google AIY系列套件」，分別為語音和影像套件。自去年推出套件后，這次更推出了升級版本，采用Raspberry Pi Zero和更新產品包裝。此外，他們還保留了一些空間和功能，讓有野心的Maker可以自己動手改造（雖然影像套件換掉原本RPi Model B改用Zero，因而刪掉一些輸出腳位）。
購買語音套件voice kit 的人可以建立Amazon的Echo或Google的Home語音系統，利用Google云端應用程式，讓你的裝置可以回答任何問題。視覺套件vision kit 由Intel搭載Movidius擴充版，能辨識照片里的人物，以上功能不需要額外加裝元件就能辦到。
視覺套件附帶的軟件運行三個基于TensorFlow的神經網絡。其中一個基于谷歌的MobileNets平臺，能夠識別超過1,000個日常物品。 第二個可以在圖像中發現面部和表情。 最后一個是專門用于識別貓，狗和人。
AI長久以來只活躍于高級學術界、研發部門，或許還有政府機構。近年來AI的普及率提升，都要歸功于Raspberry Pi,、Nvidia和其他產業，以及Google的TensorFlow等開源軟件。簡言之，能讓任何領域的人在百貨公司買到AIY套件，就有可能讓他們在機器學習界發光發熱。
「藉由與Target合作，能讓我們的產品接觸到美國當地的Maker和STEM學生」AIY主任工程師Billy Rutledge透過郵件告訴《MAKE》雜志，「因應Maker領域不斷地成長與創新，若能讓Maker產品在Target百貨公司販售，將來Maker不僅能買到AIY產品，更有可能接觸其他更棒的產品。」
新的AIY產品多了Pi Zero和SD卡，相對價格也會上升（語音套件49美元，視覺套件89美元）。「根據消費者的反應，我們也在套件內增添Raspberry Pi的零件販售（以往是分開銷售）」Rutledge說。「多了Raspberry Pi和SD卡，價格也會有所變動。」這股熱潮也正襲擊其他商場百貨。隨著AIY的訂單暴漲，Rutledge暗示：「這還只是個起頭，我們會推出更多新品。」
然而，直到最近，即使對于DIY愛好者來說，我們的新型強大處理器也很容易獲得，ML正在經歷一種復興，甚至是“黃金時代”。 隨著該領域的發展和更多樣化的用戶希望參與其中，新工具正在迅速引入。
輸入TensorFlow，Google是該領域最有趣的貢獻之一。 在本文中，我將介紹TensorFlow，提供一些開始使用它來訓練您自己的ML模型的途徑，并提供一些關于如何在這個快速發展的領域中進一步教育的建議。
TensorFlow 是一個用于研究和生產的開放源代碼機器學習庫。TensorFlow 提供了各種 API，可供初學者和專家在桌面、移動、網絡和云端環境下進行開發。Tensorflow 是谷歌在 2015 年 11 月開源的機器學習框架，來源于 Google 內部的深度學習框架 DistBelief。由于其良好的架構、分布式架構支持以及簡單易用，自開源以來得到廣泛的關注。主要特點包括：
良好的架構，使用數據流圖來進行數值計算
簡單易用，并且社區還有很多的模型封裝（比如 keras 和 skflow 等）
靈活高效，既可以使用 CPU，也可以使用 GPU
開放活躍的社區
Tensorflow 支持多種異構平臺，包括 CPU、GPU、移動設備等。TensorFlow 內核采用 C/C++ 開發，并提供了 C++，Python，Java，Go 語言的 Client API。其架構靈活，能夠支持各種網絡模型，具有良好的通用性和可擴展性。
TensorFlow正在迅速產生非常有趣的項目。 盡管可以使用Clarifai和Google提供的API訪問預先訓練的模型，但隨著您在機器學習方面的進步，能夠更深入地挖掘并在本地培訓您自己的數據，這一點非常重要。 此外，重要的是找到一個程序員，數據科學家和數學家社區，他們能夠圍繞項目聚集在一起，創建一個充滿活力的生態系統。
如果你是網絡開發者
TensorFlow.js 是一個采用 WebGL 加速技術的 Java 庫，用于在瀏覽器中針對 Node.js 訓練和部署機器學習模型。
如果你是移動開發者
TensorFlow Lite 是針對移動設備和嵌入式設備提供的精簡解決方案。
說起TensorFlow的應用，谷歌的AIY項目可以作為一個機器學習的案例來說了。AIY系列項目（全稱是Artificial Intelligence Yourself），鼓勵開發者們和愛動手的技術發燒友自己在家搭建AI小硬件。
Google 于四月中在Target網站上販售「Google AIY系列套件」，分別為語音和影像套件。自去年推出套件后，這次更推出了升級版本，采用Raspberry Pi Zero和更新產品包裝。此外，他們還保留了一些空間和功能，讓有野心的Maker可以自己動手改造（雖然影像套件換掉原本RPi Model B改用Zero，因而刪掉一些輸出腳位）。
購買語音套件voice kit 的人可以建立Amazon的Echo或Google的Home語音系統，利用Google云端應用程式，讓你的裝置可以回答任何問題。視覺套件vision kit 由Intel搭載Movidius擴充版，能辨識照片里的人物，以上功能不需要額外加裝元件就能辦到。
視覺套件附帶的軟件運行三個基于TensorFlow的神經網絡。其中一個基于谷歌的MobileNets平臺，能夠識別超過1,000個日常物品。 第二個可以在圖像中發現面部和表情。 最后一個是專門用于識別貓，狗和人。
AI長久以來只活躍于高級學術界、研發部門，或許還有政府機構。近年來AI的普及率提升，都要歸功于Raspberry Pi,、Nvidia和其他產業，以及Google的TensorFlow等開源軟件。簡言之，能讓任何領域的人在百貨公司買到AIY套件，就有可能讓他們在機器學習界發光發熱。
「藉由與Target合作，能讓我們的產品接觸到美國當地的Maker和STEM學生」AIY主任工程師Billy Rutledge透過郵件告訴《MAKE》雜志，「因應Maker領域不斷地成長與創新，若能讓Maker產品在Target百貨公司販售，將來Maker不僅能買到AIY產品，更有可能接觸其他更棒的產品。」
新的AIY產品多了Pi Zero和SD卡，相對價格也會上升（語音套件49美元，視覺套件89美元）。「根據消費者的反應，我們也在套件內增添Raspberry Pi的零件販售（以往是分開銷售）」Rutledge說。「多了Raspberry Pi和SD卡，價格也會有所變動。」這股熱潮也正襲擊其他商場百貨。隨著AIY的訂單暴漲，Rutledge暗示：「這還只是個起頭，我們會推出更多新品。」
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