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TensorFlow est une plateforme open source d'apprentissage automatique, développée par Google. Lancé le 9 novembre 2015 sous la licence Apache, il a été conçu comme une évolution de l'infrastructure DistBelief initiée par Google en 2011. TensorFlow offre des interfaces pour des langages de programmation tels que Python, Julia et R, et son nom est dérivé de l'idée des "tenseurs", qui sont les structures de données qu'il utilise pour représenter les données.
TensorFlow joue un rôle clé dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, en raison de sa flexibilité et de ses capacités de calcul distribué. Sa popularité provient de sa capacité à faciliter la conception, le développement et le déploiement de modèles d'apprentissage profond. Il fournit à la fois des API de haut niveau, pour une utilisation facile et rapide, et des API de bas niveau, permettant une personnalisation et un contrôle plus avancés. Ces caractéristiques rendent TensorFlow essentiel pour le développement de solutions complexes d'IA.
En 2023, TensorFlow est utilisé dans une multitude d'applications, allant de la reconnaissance vocale, de l'image, du texte à l'analyse prédictive. De nombreuses entreprises l'adoptent pour développer des solutions personnalisées d'IA qui transforment leur modèle d'entreprise. Il est également largement utilisé dans le monde académique pour la recherche en IA. La bibliothèque TensorFlow Extended (TFX) pour la production de pipelines ML est de plus en plus utilisée, et TensorFlow Lite pour les modèles ML sur appareils mobiles et embarqués gagne également en popularité. La capacité de TensorFlow à s'exécuter sur diverses plateformes (CPU, GPU et TPU) et son intégration dans le cloud (par exemple, TensorFlow sur Google Cloud) en font un outil précieux dans le paysage de l'IA en 2023.