【 TensorFlow 2.0 問世啦！】

TensorFlow 在 2015 年底一推出便受到了各地開發者們大量的關注，至今 Google 內超過 80% 軟體都採用基於 TensorFlow 的機器學習，如 Gmail、Photos、Translate等。在短短四年的發展中，TensorFlow 已在各行各業中被廣泛運用，甚至在我們想像不到的地方：如判斷克卜勒天文望遠鏡接收的訊號是否來自某顆地外行星，並成功發現發 Kepler-90 星系，也是目前所知唯一的另一個八行星星系。而 TensorFlow 也已經成為全球最受歡迎的機器學習框架之一，至今下載次數已超過四千萬次。

在今年三月於加州舉辦的開發者大會上，Google 發表了 TensorFlow 2.0 Alpha 版預覽，也使全球的開發者引頸期盼正式開放下載的那天到來。針對 TensorFlow 2.0，TensorFlow 開發團隊採納了開發者關於「簡化 API、減少多餘並改進檔案和示例」的建議來進行設計與升級，將TensorFlow 2.0 更新的重點放在能使 TensorFlow 更彈性且更簡易的操作上。例如移除或是重新命名不必要的 API 、強化了與深度學習的核心套件 Keras 的整合、將 eager execution 當作預設模式及提高在 GPU 上的性能表現等，使整體訓練速度更快更有效率。

TensorFlow 2.0 的正式推出，也讓人不得不期待究竟未來機器學習與深度學習的應用會有多深，多廣。

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By Norman Chi, AppWorks Analyst

#漫話科技

⭐一閃一閃亮晶晶🌟滿天都是小星星🌃
最近天氣不錯，晚上抬頭就能看到許多星星，前天還出現超級月亮🌝
地球以外的世界如此之大，光靠巴斯光年的飛行探索可能不夠(大誤😂
　　
當行星經過恆星前方，會導致恆星亮度輕微下降，這種亮度下降的訊號可以讓科學家們👨‍🚀👩‍🚀間接發現系外行星的存在。NASA的「克卜勒太空望遠鏡」🔭就負責收集太陽系外的那些訊號。
　　
如果光靠自動偵測搭配人眼👀來判讀可疑的訊號，很常會忽略掉過於微弱的訊號，會產生一些漏網之「星」⭐。所以Google工程師和NASA科學家一起合作🤝訓練Google AI， 教會神經網路從望遠鏡收集到的數據中，尋找科學家想要的訊號，進而發現了過去被遺漏觀測的系外行星「Kepler-90i」和「 Kepler-80g」！其中Kepler-90i它的出現讓 Kepler-90 恆星系統脫胎換骨成一個「迷你太陽系」。
　　
本漫畫補助國立臺灣大學科學教育發展中心製作
CASE 臺大科教中心
　　
🔭參考資料：
【NASA】 Artificial Intelligence, NASA Data Used to Discover Eighth Planet Circling Distant Star
https://goo.gl/KcJmq6

🛰同場加映：
【恆星抓行星比賽】
https://goo.gl/E17ShW

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本漫畫補助國立臺灣大學科學教育發展中心製作
CASE 臺大科教中心
　　
🔭參考資料：
【NASA】 Artificial Intelligence, NASA Data Used to Discover Eighth Planet Circling Distant Star
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