확장성

텐서플로의 확장성은 다른 머신 러닝 라이브러리와 차별화되는 포인트 중 하나이며 머신 러닝 분야에서 인기가 높은 주요 이유입니다. 확장성이란 시스템, 네트워크 또는 프로세스가 증가하는 작업량을 유능한 방식으로 처리할 수 있는 능력 또는 이러한 증가를 수용하기 위해 확장할 수 있는 잠재력을 말합니다. 텐서플로는 모델 개발과 배포 모두를 위한 확장 가능한 솔루션을 제공하므로 다양한 규모의 머신 러닝 애플리케이션에 이상적인 선택입니다.

머신 러닝 프로젝트는 제한된 양의 데이터와 간단한 모델로 소규모로 시작하는 경우가 많습니다. 하지만 프로젝트가 발전함에 따라 더 큰 데이터 세트를 처리하고, 더 복잡한 모델을 만들고, 더 많은 컴퓨팅 리소스를 필요로 할 수 있습니다. 증가하는 수요를 충족하기 위해 확장할 수 있는 능력은 모든 머신 러닝 프레임워크의 중요한 기능입니다. 이를 통해 소규모 실험에서 대규모 배포로 좀 더 원활하게 전환할 수 있습니다. 필요에 따라 확장할 수 있는 이러한 기능은 프로젝트 초기 단계에 투자한 시간과 리소스를 낭비하지 않고 프로젝트의 수명 주기 내내 동일한 도구와 기술을 사용할 수 있도록 보장합니다.