Ako ste zaintrigirani idejom umjetne inteligencije (AI), onda vjerojatno znate za revolucionarne primjene ove oblasti, uključujući obradu slika, detekciju objekata i prepoznavanje govora. Sve ove aplikacije su dio podpolja AI poznatog kao duboko učenje. Programeri mogu kreirati ove revolucionarne sisteme implementacijom koncepta dubokog učenja koristeći AI biblioteke i okvire, jedan od njih je TensorFlow.
U ovom članku ćete dobiti brzo putovanje u TensorFlow Okvir za duboko učenje, njegov rad, karakteristike, aplikacije i kako ga možete implementirati u svoje AI sisteme.
Deep Learning
Duboko učenje (DL) je podskup machine Learning, što je veći podskup AI i nauke o podacima. DL koristi algoritamske strukture izvedene iz funkcionalnosti ljudskog mozga. Takvi algoritmi se nazivaju Neuronske mreže (NN) i sastoje se od neurona koji čine slojeve. Tipičan NN ima ulaz, izlaz i mnogo skrivenih slojeva.
Podaci se prenose kroz ove slojeve i NN uči karakteristike datih podataka.
Šta je TensorFlow?
TensorFlow je an Open-source Okvir za duboko učenje koji je razvio Google. Ovaj matematički intenzivan okvir zasnovan je na protoku podataka i diferencibilnom programiranju i na njega je naviknut izgraditi i obučiti neuronske mreže koristeći različite alate, biblioteke i resurse zajednice. TensorFlow je od sada vodeća platforma za kreiranje Deep Learning modeli i neuronske mreže.
TensorFlow obrađuje podatke u obliku višedimenzionalnih nizova viših dimenzija koji se nazivaju tenzori, tenzori su korisno rješenje za rukovanje velikim količinama podataka. Okvir radi na osnovu grafova toka podataka koji imaju čvorove i ivice. Kako je mehanizam izvršenja u obliku grafova, mnogo je lakše izvršiti TensorFlow kod na distribuiran način preko klastera računara dok se koriste grafičke jedinice za obradu (GPU). Takođe vam omogućava da konstruišete dijagram toka operacija koje se mogu izvesti na vašim ulazima.
ključne značajke
- Napravljen za rad na više CPU-a ili GPU-a, pa čak i mobilnih operativnih sistema.
- Podržava nekoliko programskih jezika uključujući Python, C++ i Java.
- Uključuje različite API-je za izgradnju i skaliranje arhitektura dubokog učenja kao što su CNN ili RNN.
- Koristi intuitivne API-je visokog nivoa kao što je Keras sa željnim izvršavanjem.
- Neposredna iteracija modela i lako otklanjanje grešaka.
- Podržava primenu u oblaku, lokalno, u pretraživaču ili na uređaju.
- Ugrađeni API za učitavanje i rukovanje podacima.
- Omogućava snažno istraživačko eksperimentiranje.
- Snažan i podržavajući online Open-source zajednica.
Aplikacije
Postoje brojne primjene Deep Learning biblioteka, od kojih je mali broj dat kako slijedi:
- Umjetna inteligencija aplikacije: chatbotovi i virtuelni asistenti.
- Aplikacije za kompjuterski vid: modeli za prepoznavanje slika, otkrivanje objekta i klasifikacija.
- Aplikacije za obradu govora: sistemi za analizu ljudskog glasa i govornih obrazaca.
- Aplikacije za obradu slike: modeli za izvođenje tehnika transformacije na slikama.
- Aplikacije za obradu prirodnog jezika: prepoznavanje teksta i analiza raspoloženja modeli.
Pribavljanje TensorFlow-a
Kao što je već rečeno, TensorFlow je otvorenog koda i besplatan je za korištenje. Slijedite korake u nastavku da biste stekli okvir.
Korak 1
Za ovaj korak preuzmite i instalirajte bootstrap verziju pip-a pod nazivom 'get-pip.py' osim ako je već imate instaliranu. Možete ga preuzeti OVDJE.
Korak 2
Otvorite svoje Integrisano razvojno okruženje za Python, Java, C++ ili bilo koje drugo programski jezik koristi i podržava TensorFlow. Možete pogledati listu OVDJE.
Sada promijenite svoj direktorij u onaj koji sadrži datoteku get-pip.py i upišite naredbu: py get-pip.py
Korak 3
Kada se instalacija završi, jednostavno ukucajte naredbu: pip install – upgrade tensorflow da započnete instaliranje TensorFlow-a koristeći pip.
I to je to. Sada imate TensorFlow instaliran i spreman za korištenje!
Koristeći Tensorflow
Da biste koristili okvir, jednostavno uvezite biblioteku koristeći sljedeću naredbu:
Sada možete koristiti naredbu 'tf' za pristup različitim modulima biblioteke. Slijedi primjer uvoza AI modela iz TensorFlow-a.
I to je to! Sada biste trebali biti u mogućnosti s lakoćom implementirati TensorFlow u svoje AI programe.
zaključak
TensorFlow je zaista revolucionirao način na koji kreiramo AI sisteme i ima moćne aplikacije u stvarnom svijetu. Od izgradnje i obuke ML modela do implementacije, TensorFlow nudi robusne resurse za kreiranje ML projekata.
Nadam se da će vam ovaj brzi vodič pomoći da lakše oživite svoje ideje. Javite nam svoje mišljenje o ovom vodećem okviru u odjeljku komentara ispod.
Ostavite odgovor