Pokud vás zaujala myšlenka umělé inteligence (AI), pak pravděpodobně víte o revolučních aplikacích tohoto oboru, včetně zpracování obrazu, detekce objektů a rozpoznávání řeči. Všechny tyto aplikace jsou součástí podoblasti AI známé jako Deep Learning. Programátoři mohou vytvořit tyto revoluční systémy implementací konceptů hlubokého učení pomocí knihoven a rámců umělé inteligence, jedním z nich je TensorFlow.
V tomto článku získáte rychlou cestu do TensorFlow Rámec hlubokého učení, jeho fungování, funkce, aplikace a jak jej můžete implementovat do svých systémů AI.
Hluboké učení
Hluboké učení (DL) je podmnožinou Strojové učení, což je větší podmnožina AI a datové vědy. DL využívá algoritmické struktury odvozené z funkčnosti lidského mozku. Takové algoritmy se nazývají Neuronové sítě (NN) a skládají se z neuronů, které tvoří vrstvy. Typický NN má vstup, výstup a spoustu skrytých vrstev.
Data procházejí těmito vrstvami a NN se učí vlastnosti daných dat.
Co je to TensorFlow?
TensorFlow je open source Rámec Deep Learning vyvinutý společností Google. Tento matematicky náročný rámec je založen na toku dat a diferencovatelném programování a je na něj zvyklý budovat a trénovat neuronové sítě pomocí různých nástrojů, knihoven a komunitních zdrojů. Od této chvíle je TensorFlow přední platformou pro vytváření Hluboké učení modely a neuronové sítě.
TensorFlow zpracovává data ve formě vícerozměrných polí vyšších rozměrů nazývaných tenzory, tenzory jsou užitečným řešením pro manipulaci s velkým množstvím dat. Rámec funguje na základě grafů toku dat, které mají uzly a hrany. Vzhledem k tomu, že spouštěcí mechanismus je ve formě grafů, je mnohem snazší spouštět kód TensorFlow distribuovaným způsobem napříč shlukem počítačů při použití grafických procesorových jednotek (GPU). Umožňuje vám také sestavit vývojový diagram operací, které lze provádět na vašich vstupech.
Klíčové vlastnosti
- Postaveno pro provoz na více CPU nebo GPU a dokonce i na mobilních operačních systémech.
- Podporuje několik programovacích jazyků včetně Pythonu, C++ a Java.
- Zahrnuje různá rozhraní API pro vytváření a škálování architektur hlubokého učení, jako je CNN nebo RNN.
- Používá intuitivní rozhraní API na vysoké úrovni, jako je Keras, s horlivým prováděním.
- Okamžitá iterace modelu a snadné ladění.
- Podporuje nasazení v cloudu, na místě, v prohlížeči nebo na zařízení.
- Vestavěné rozhraní API pro načítání a zpracování dat.
- Umožňuje výkonné výzkumné experimenty.
- Silný a podpůrný online open source komunita.
Aplikace
Existuje mnoho aplikací Hluboké učení knihovna, z nichž malý počet je uveden takto:
- Umělá inteligence aplikace: chatboti a virtuální asistenti.
- Aplikace počítačového vidění: modely pro rozpoznávání obrazu, detekce objektu a klasifikace.
- Aplikace zpracování řeči: systémy pro analýzu lidského hlasu a řečových vzorů.
- Aplikace zpracování obrazu: modely pro provádění transformačních technik na obrazech.
- Aplikace pro zpracování přirozeného jazyka: rozpoznávání na základě textu a analýza sentimentu modely.
Získání TensorFlow
Jak již bylo uvedeno, TensorFlow je open-source a zdarma k použití. Chcete-li získat rámec, postupujte podle následujících kroků.
Krok 1
Pro tento krok si stáhněte a nainstalujte bootstrap verzi pip s názvem 'get-pip.py', pokud ji již nemáte nainstalovanou. Můžete si jej stáhnout zde.
Krok 2
Otevřete své integrované vývojové prostředí pro Python, Java, C++ nebo jakékoli jiné programovací jazyk používá a podporuje TensorFlow. Seznam si můžete prohlédnout zde.
Nyní změňte svůj adresář na ten, který obsahuje soubor get-pip.py a zadejte příkaz: py get-pip.py
Krok 3
Po dokončení instalace jednoduše zadejte příkaz: pip install – upgradujte tensorflow k zahájení instalace TensorFlow pomocí pip.
A to je vše. Nyní máte TensorFlow nainstalovaný a připravený k použití!
Pomocí Tensorflow
Chcete-li použít rámec, jednoduše importujte knihovnu pomocí následujícího příkazu:
Nyní můžete použít příkaz ' tf ' pro přístup k různým modulům knihovny. Následuje příklad importu modelů AI z TensorFlow.
A to je vše! Nyní byste měli být schopni snadno implementovat TensorFlow do svých programů AI.
Proč investovat do čističky vzduchu?
TensorFlow skutečně způsobil revoluci ve způsobu, jakým vytváříme systémy umělé inteligence, a má výkonné aplikace v reálném světě. Od vytváření a školení modelů ML až po nasazení nabízí TensorFlow robustní zdroje pro vytváření projektů ML.
Doufám, že vám tento rychlý návod pomůže snadno uvést vaše nápady do života. Dejte nám vědět své názory na tento přední rámec v sekci komentářů níže.
Napsat komentář