Esta prueba evalúa el conocimiento técnico de los candidatos sobre TensorFlow. La prueba ayudará a identificar a desarrolladores competentes en TensorFlow, capaces de implementar varios modelos de aprendizaje profundo con ese framework.
Fundamentos de TensorFlow
Funcionalidades avanzadas de TensorFlow
Arquitectura de redes neuronales convolucionales con TensorFlow
Arquitectura neuronal compleja con TensorFlow
Ingenieros de aprendizaje profundo, ingenieros de aprendizaje automático, ingenieros de inteligencia artificial, analistas de datos y cualquier otro puesto que requiera un conocimiento intermedio de TensorFlow.
TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para Python, desarrollada y mantenida por el equipo de Google Brain. Se utiliza ampliamente para el desarrollo y la capacitación de modelos de aprendizaje profundo; está diseñada para ser flexible y fácil de usar, con un enfoque en la prestación de un fuerte soporte para la capacitación y la inferencia sobre unidades de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés).
TensorFlow facilita la implementación de modelos complejos, como aquellos con ramificaciones o bucles y también facilita la depuración y la optimización del código de TensorFlow. También incluye varias bibliotecas y herramientas de alto nivel para tareas como el procesamiento de lenguaje natural y la visión por computadora, así como una serie de modelos preentrenados que pueden ajustarse para una variedad de tareas.
Contratar a alguien con experiencia en TensorFlow ayudará a tu empresa a construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo de manera más rápida y eficiente, reduciendo así el tiempo y los recursos necesarios para desarrollar soluciones basadas en el aprendizaje automático. Un desarrollador en TensorFlow experimentado sabrá cómo diseñar y entrenar modelos de aprendizaje profundo que logren un buen rendimiento y ayuden a mejorar la precisión y efectividad de un sistema de aprendizaje automático.
El gráfico computacional dinámico de TensorFlow permite una mayor flexibilidad en el diseño y la capacitación de modelos, lo que facilita la adaptación de sistemas de aprendizaje automático a nuevas tareas o requisitos cambiantes, o su integración con otras herramientas y plataformas.
Esta prueba cubre los fundamentos de TensorFlow, sus funcionalidades avanzadas y el trabajo con arquitectura de red neuronal convolucional y arquitectura neuronal compleja en TensorFlow. Los candidatos que obtengan buenos resultados en esta prueba tendrán una comprensión sólida de las funcionalidades básicas de TensorFlow y podrán hacer el mejor uso de cada una de ellas cuando trabajen con diferentes tipos de modelos.
Esta prueba te ayudará a contratar a candidatos con las habilidades de TensorFlow necesarias para ayudar a tu empresa a capacitar sistemas de aprendizaje automático grandes o complejos que sean fáciles de desplegar y mantener.
Gary ha estado trabajando en el campo de la ciencia de datos por más de tres años y domina los campos del aprendizaje automático y el análisis de datos. Tiene una licenciatura en Economía y una maestría en Informática. La combinación de estos dos campos ayuda a Gary a conseguir resultados aún mejores.
Es aficionado a la informática y le encanta trabajar en proyectos relacionados con la Inteligencia Artificial que es, en su opinión, el futuro de nuestro mundo.
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Por ejemplo, recientemente hice una pregunta sobre una prueba de Python que tenía la intención de implementar. En lugar de recibir “oh, esa prueba funcionaría perfectamente para su solución” o “en este momento estamos pensando en implementar una solución que puede o no...” Recibí una respuesta directa con ideas adicionales para ayudar a dar forma a la solución.
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