A gépi tanulás (Machine Learning) rengeteg új lehetőség előtt nyitja meg a kapukat, így nagyon hasznos dologról van szó, amiben óriási potenciál rejtőzik. Hogy mi is ez? Elsőre egy misztikus és félelmetes dolognak tűnő technológia, ám működésének alapvető lényegét nagyon egyszerű elmagyarázni. Ha sokszor találkozunk valakivel, megjegyezzük és később is felismerjük szinte bármikor – a gépi tanulás esetén az adott rendszer ugyanígy tanulja meg felismerni a különböző tárgyakat, élőlényeket, de akár szövegek vagy egyéb tartalmak elemzésére is képessé tehető. A gépi tanulás lehet felügyelt, ekkor a rendszerek különböző példák alapján is tanulhatnak, így új tartalom esetén a tréning alapján pontos következtetést vonhatnak le. A gépi tanulás viszont akár felügyelet nélkül is működhet, ekkor a rendszernek egy nagymennyiségű adathalmazban kell mintákat és kapcsolatokat találnia. Ez persze csak a jéghegy csúcsa – de ennyi a lényeg megértéséhez most elég.

A Google a gépi tanulásban rejlő lehetőségeket már manapság is kiaknázza, ám a TensorFlow segítségével hamarosan egy új, sokkal-sokkal magasabb szintre lép a technológia, amiből számos szolgáltatás profitálhat. A vállalat a gépi tanulás előnyeit a Google Photos szolgáltatásban éppúgy felhasználhatja, mint a Gmail Smart Reply funkciójánál – utóbbi a válaszolási szokások és a levél tartalma alapján automatikus választ küldhet egy-egy beérkező levélre. A technológia a beszédfelismerő szolgáltatást, valamint a keresőszolgáltatást is sokkal hatékonyabbá és ütőképesebbé teheti.

A TensorFlow rendszer nagyon jól skálázódik, így sokféle eszközön használható lesz az okostelefonoktól egészen az óriási adatközpontokig. A technológia ráadásul teljesen nyílt forráskódú lesz, így a kutatók, a mérnökök és a témával hobbiszinten foglalkozók egyaránt használhatják, vagyis az ötletek megosztása konkrét, működő kódok formájában is megvalósítható lesz, ami hatékonyabb, mint ha kutatási dokumentumok formájában tálalnák őket. Ez a Google szerint jelentősen felgyorsíthatja a gépi tanulás fejlődését, ezáltal a technológia sokkal hatékonyabban működhet, amiből mindenki profitálhat.

Beszédes adat, hogy a TensorFlow segítségével a jelenlegi rendszerhez képest a neurális hálózatok építése és tanítása akár ötször gyorsabban történhet, márpedig ez nem elhanyagolható előrelépés. A TensorFlow a lehető leghamarabb munkába áll, így rövidesen sokan élvezhetik az általa kínált előnyöket.