Maschinelles Lernen mit TensorFlow (Teil 8) 06.08.2018, 07:37 Uhr

Beherrschbare Komplexität

So kann die Produktivität und Effizienz des TensorFlow-Frameworks gesteigert werden.
Für Verbreitung und Akzeptanz eines Frameworks/APIs in der Praxis nimmt Verständlichkeit und Erlernbarkeit aus Sicht der Anwendungsprogrammierer einer besonderen Bedeutung ein. Der Aufwand in der Entwicklung sollte möglichst gering und die Lesbarkeit des Quellcodes optimal auf die zu erledigende Aufgabe abgestimmt sein. Fehler sollten leicht erkannt und schnell zu beseitigen sein, um insgesamt die Arbeitszeiten für Entwicklung, Wartung und auch die mit dem Betrieb verbundenen Kosten zu reduzieren.
Geschichte der Programmiersprachen
Die Einteilung von Programmiersprachen erfolgt unter anderem nach Generationen. Die Informatik definiert den Begriff der 4GL bisher nicht eindeutig – ihr Sprachumfang konzentriert sich auf die Problemstellung der Anwendung. Als Sprache der ersten Generation sieht man die Maschinensprache, die binäre Darstellung des prozessorspezifischen Codes an. Die Assemblersprache als Programmiersprache der zweiten Generation formuliert den binären Code der Maschinensprache mittels Klartext über aussagefähige Abkürzungen (Mnemonics). Sprachen der dritten Generation nennt man häufig auch höhere Programmiersprachen, diese ermöglichten einen gewaltigen Sprung in der Abstraktion von der konkreten Hardware. Eine Sprache der dritten Generation arbeitet anwendungs- oder problemorientiert und ist nicht mehr ausgerichtet auf den Befehlssatz des Prozessors.

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