إذا كنت مفتونًا بفكرة الذكاء الاصطناعي (AI) ، فمن المحتمل أنك تعرف التطبيقات الثورية لهذا المجال ، بما في ذلك معالجة الصور واكتشاف الأشياء والتعرف على الكلام. هذه التطبيقات كلها جزء من حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي يعرف باسم التعلم العميق. يمكن للمبرمجين إنشاء هذه الأنظمة الثورية من خلال تنفيذ مفاهيم التعلم العميق باستخدام مكتبات وأطر عمل للذكاء الاصطناعي ، أحدها TensorFlow.
في هذه المقالة ، ستحصل على رحلة سريعة إلى TensorFlow إطار عمل التعلم العميقوأعمالها وميزاتها وتطبيقاتها وكيف يمكنك تنفيذها في أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
تعلم عميق
التعلم العميق (DL) هو مجموعة فرعية من تعلم آلة، وهي مجموعة فرعية أكبر من الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات. يستخدم DL هياكل الخوارزمية المشتقة من وظائف الدماغ البشري. تسمى هذه الخوارزميات الشبكات العصبية (NNs) وتتكون من الخلايا العصبية التي تشكل طبقات. تحتوي NN النموذجية على مدخلات ومخرجات والعديد من الطبقات المخفية.
يتم تمرير البيانات عبر هذه الطبقات وتتعلم NN ميزات البيانات المعينة.
ما هي تفاصيل TensorFlow?
TensorFlow هو ملف المصدر المفتوح إطار عمل التعلم العميق الذي طورته Google. يعتمد إطار العمل المكثف في الرياضيات على تدفق البيانات والبرمجة القابلة للتفاضل ويستخدم في بناء وتدريب الشبكات العصبية باستخدام مختلف الأدوات والمكتبات وموارد المجتمع. اعتبارًا من الآن ، TensorFlow هي المنصة الرائدة للإبداع تعلم عميق النماذج والشبكات العصبية.
تتعامل TensorFlow مع البيانات في شكل مصفوفات متعددة الأبعاد ذات أبعاد أعلى تسمى الموترات ، وتعتبر الموترات حلاً مفيدًا لمعالجة كميات كبيرة من البيانات. يعمل إطار العمل على أساس الرسوم البيانية لتدفق البيانات التي تحتوي على عقد وحواف. نظرًا لأن آلية التنفيذ في شكل رسوم بيانية ، فمن الأسهل بكثير تنفيذ كود TensorFlow بطريقة موزعة عبر مجموعة من أجهزة الكمبيوتر أثناء استخدام وحدات المعالجة الرسومية (GPUs). كما يسمح لك بإنشاء مخطط انسيابي للعمليات التي يمكن إجراؤها على مدخلاتك.
الميزات الرئيسية
- مصمم للتشغيل على وحدات معالجة مركزية متعددة أو وحدات معالجة رسومات وحتى أنظمة تشغيل محمولة.
- يدعم العديد من لغات البرمجة بما في ذلك Python و C ++ و Java.
- يدمج واجهات برمجة تطبيقات مختلفة لبناء وتوسيع بنيات التعلم العميق مثل CNN أو RNN.
- يستخدم واجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى سهلة الاستخدام مثل Keras مع التنفيذ الحثيث.
- التكرار الفوري للنموذج وتصحيح الأخطاء بسهولة.
- يدعم النشر على السحابة أو في أماكن العمل أو في المتصفح أو على الجهاز.
- المدمج في تحميل البيانات ومعالجتها API.
- يسمح بإجراء تجارب بحثية قوية.
- قوي وداعم على الإنترنت المصدر المفتوح المجتمع.
التطبيقات
هناك العديد من تطبيقات تعلم عميق مكتبة ، يتم إعطاء عدد صغير منها على النحو التالي:
- الذكاء الاصطناعي التطبيقات: روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية.
- تطبيقات الرؤية الحاسوبية: نماذج للتعرف على الصور ، كشف الكائن والتصنيف.
- تطبيقات معالجة الكلام: أنظمة لتحليل الصوت البشري وأنماط الكلام.
- تطبيقات معالجة الصور: نماذج لأداء تقنيات التحويل على الصور.
- تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية: التعرف على النصوص و تحليل المشاعر .
الحصول على TensorFlow
كما ذكرنا سابقًا ، TensorFlow مفتوح المصدر ومجاني للاستخدام. اتبع الخطوات أدناه للحصول على إطار العمل.
الخطوة1
في هذه الخطوة ، قم بتنزيل وتثبيت إصدار bootstrap من pip المسمى "get-pip.py" إلا إذا كنت قد قمت بتثبيته بالفعل. يمكنك تنزيله هنا.
الخطوة2
افتح بيئة التطوير المتكاملة لـ Python أو Java أو C ++ أو أي لغة أخرى لغة برمجة يستخدمه ويدعمه TensorFlow. يمكنك عرض القائمة هنا.
الآن قم بتغيير الدليل الخاص بك إلى الدليل الذي يحتوي على ملف get-pip.py واكتب الأمر: الحمر get-pip.py
الخطوة3
بمجرد اكتمال التثبيت ، ما عليك سوى كتابة الأمر: تثبيت نقطة - ترقية Tensorflow لبدء تثبيت TensorFlow باستخدام النقطة.
وهذا كل شيء. لديك الآن TensorFlow مثبت وجاهز للاستخدام!
باستخدام Tensorflow
لاستخدام الإطار ، ما عليك سوى استيراد المكتبة باستخدام الأمر التالي:
يمكنك الآن استخدام الأمر "tf" للوصول إلى وحدات مختلفة من المكتبة. فيما يلي مثال على استيراد نماذج الذكاء الاصطناعي من TensorFlow.
وهذا كل شيء! الآن يجب أن تكون قادرًا على تنفيذ TensorFlow في برامج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بسهولة.
وفي الختام
لقد أحدث TensorFlow ثورة حقيقية في الطريقة التي ننشئ بها أنظمة الذكاء الاصطناعي ولدينا تطبيقات قوية في العالم الحقيقي. من بناء وتدريب نماذج ML إلى النشر ، تقدم TensorFlow موارد قوية لإنشاء مشاريع ML.
آمل أن تساعدك هذه الإرشادات السريعة على جعل أفكارك تنبض بالحياة بسهولة. دعنا نعرف أفكارك حول هذا الإطار الرائد في قسم التعليقات أدناه.
اترك تعليق