Taula de continguts[Amaga][Espectacle]
Si esteu intrigats per la idea de la intel·ligència artificial (IA), probablement coneixeu les aplicacions revolucionàries d'aquest camp, com ara el processament d'imatges, la detecció d'objectes i el reconeixement de veu. Totes aquestes aplicacions formen part d'un subcamp de la IA conegut com a aprenentatge profund. Els programadors poden crear aquests sistemes revolucionaris implementant conceptes d'aprenentatge profund mitjançant biblioteques i marcs d'IA, un d'ells TensorFlow.
En aquest article, tindreu un viatge ràpid al TensorFlow Marc d'aprenentatge profund, el seu funcionament, característiques, aplicacions i com podeu implementar-lo als vostres sistemes d'IA.
Aprenentatge profund
L'aprenentatge profund (DL) és un subconjunt de Aprenentatge automàtic, que és un subconjunt més gran d'IA i ciència de dades. DL fa ús d'estructures d'algorisme derivades de la funcionalitat del cervell humà. Aquests algorismes s'anomenen Xarxes neuronals (NNs) i estan formats per neurones que formen capes. Un NN típic té una entrada, una sortida i moltes capes amagades.
Les dades es passen per aquestes capes i el NN aprèn les característiques de les dades donades.
Què és TensorFlow?
TensorFlow és un de codi obert Marc d'aprenentatge profund desenvolupat per Google. Aquest marc intensiu de matemàtiques es basa en el flux de dades i la programació diferenciable i s'acostuma a fer-ho construir i formar xarxes neuronals utilitzant diverses eines, biblioteques i recursos comunitaris. A partir d'ara, TensorFlow és la plataforma líder per crear Aprenentatge profund models i xarxes neuronals.
TensorFlow gestiona dades en forma de matrius multidimensionals de dimensions superiors anomenades tensors, els tensors són una solució útil per manejar grans quantitats de dades. El marc funciona basat en gràfics de flux de dades que tenen nodes i vores. Com que el mecanisme d'execució és en forma de gràfics, és molt més fàcil executar codi TensorFlow de manera distribuïda entre un clúster d'ordinadors mentre s'utilitzen unitats de processament gràfic (GPU). També us permet construir un diagrama de flux d'operacions que es poden realitzar amb les vostres entrades.
Característiques clau
- Creat per funcionar en diverses CPU o GPU i fins i tot sistemes operatius mòbils.
- Admet diversos llenguatges de programació com Python, C++ i Java.
- Incorpora diferents API per crear i escalar arquitectures d'aprenentatge profund com CNN o RNN.
- Utilitza API d'alt nivell intuïtives com Keras amb una execució entusiasta.
- Iteració immediata del model i fàcil depuració.
- Admet el desplegament al núvol, a les instal·lacions, al navegador o al dispositiu.
- API de càrrega i gestió de dades integrada.
- Permet una potent experimentació de recerca.
- En línia fort i solidari de codi obert comunitat.
Aplicacions
Hi ha nombroses aplicacions del Aprenentatge profund biblioteca, un petit nombre de les quals s'indiquen a continuació:
- Intel·ligència Artificial aplicacions: chatbots i assistents virtuals.
- Aplicacions de visió per ordinador: models per al reconeixement d'imatges, detecció d'objectes i classificació.
- Aplicacions de processament de la parla: sistemes per analitzar la veu humana i els patrons de parla.
- Aplicacions de processament d'imatges: models per realitzar tècniques de transformació d'imatges.
- Aplicacions de processament del llenguatge natural: reconeixement basat en text i anàlisi del sentiment models.
Adquisició de TensorFlow
Com ja s'ha dit, TensorFlow és de codi obert i d'ús gratuït. Seguiu els passos següents per adquirir el marc.
Per a aquest pas, descarregueu i instal·leu la versió d'arrencada de pip anomenada 'get-pip.py' tret que ja la tingueu instal·lada. Podeu descarregar-lo aquí.
Obriu el vostre entorn de desenvolupament integrat per a Python, Java, C++ o qualsevol altre llenguatge de programació utilitzat i suportat per TensorFlow. Podeu veure la llista aquí.
Ara canvieu el vostre directori al que conté el fitxer get-pip.py i escriviu l'ordre: py get-pip.py
Un cop finalitzada la instal·lació, només cal que introduïu l'ordre: instal·lació de pip –actualitzar tensorflow per començar a instal·lar TensorFlow amb pip.
I ja està. Ara teniu TensorFlow instal·lat i llest per utilitzar!
Utilitzant Tensorflow
Per utilitzar el marc, simplement importeu la biblioteca amb l'ordre següent:
Ara podeu utilitzar l'ordre 'tf' per accedir a diferents mòduls de la biblioteca. El següent és un exemple d'importació de models d'IA des de TensorFlow.
I ja està! Ara hauríeu de poder implementar TensorFlow als vostres programes d'IA amb facilitat.
Conclusió
TensorFlow ha revolucionat realment la manera com creem sistemes d'IA i té aplicacions potents del món real. Des de la creació i formació de models d'ML fins al desplegament, TensorFlow ofereix recursos sòlids per crear projectes d'ML.
Espero que aquesta guia ràpida us ajudi a donar vida a les vostres idees fàcilment. Feu-nos saber els vostres pensaments sobre aquest marc líder a la secció de comentaris a continuació.
Deixa un comentari