فهرست مندرجات[پنهان شدن][نمایش]
اگر ایده هوش مصنوعی (AI) شما را مجذوب خود کرده است، احتمالاً از کاربردهای انقلابی این حوزه، از جمله پردازش تصویر، تشخیص اشیا و تشخیص گفتار مطلع هستید. این برنامه ها همه بخشی از زیرشاخه هوش مصنوعی هستند که به عنوان یادگیری عمیق شناخته می شود. برنامه نویسان می توانند این سیستم های انقلابی را با پیاده سازی مفاهیم یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه ها و چارچوب های هوش مصنوعی ایجاد کنند که یکی از آنها TensorFlow است.
در این مقاله، سفری سریع به TensorFlow خواهید داشت چارچوب یادگیری عمیق، عملکرد، ویژگی ها، برنامه های کاربردی و نحوه پیاده سازی آن در سیستم های هوش مصنوعی خود.
یادگیری عمیق
یادگیری عمیق (DL) زیر مجموعه ای از فراگیری ماشین، که زیرمجموعه بزرگتری از هوش مصنوعی و علم داده است. DL از ساختارهای الگوریتم مشتق شده از عملکرد مغز انسان استفاده می کند. چنین الگوریتم هایی نامیده می شوند شبکه های عصبی (NN) و از نورون هایی تشکیل شده اند که لایه ها را می سازند. یک NN معمولی دارای ورودی، خروجی و لایه های پنهان زیادی است.
داده ها از طریق این لایه ها منتقل می شوند و NN ویژگی های داده های داده شده را می آموزد.
چه شده است TensorFlow?
TensorFlow یک منبع باز چارچوب یادگیری عمیق توسط گوگل توسعه یافته است. این چارچوب ریاضی فشرده بر اساس جریان داده و برنامه نویسی قابل تمایز است و برای آن استفاده می شود ساخت و آموزش شبکه های عصبی با استفاده از ابزارها، کتابخانه ها و منابع مختلف جامعه. در حال حاضر، TensorFlow پلتفرم پیشرو برای ایجاد است یادگیری عمیق مدل ها و شبکه های عصبی
TensorFlow داده ها را در قالب آرایه های چند بعدی با ابعاد بالاتر به نام تانسور کنترل می کند، تانسورها راه حل مفیدی برای مدیریت حجم زیادی از داده ها هستند. این چارچوب بر اساس نمودارهای جریان داده کار می کند که دارای گره ها و لبه ها هستند. از آنجایی که مکانیسم اجرا به شکل نمودار است، اجرای کد TensorFlow به صورت توزیع شده در یک خوشه از رایانه ها در حالی که از واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) استفاده می شود، بسیار آسان تر است. همچنین به شما امکان می دهد فلوچارت عملیاتی را بسازید که می تواند روی ورودی های شما انجام شود.
ویژگی های کلیدی
- برای اجرا بر روی چندین CPU یا GPU و حتی سیستم عامل های تلفن همراه ساخته شده است.
- پشتیبانی از چندین زبان برنامه نویسی از جمله پایتون، سی پلاس پلاس و جاوا.
- دارای API های مختلف برای ساخت و مقیاس کردن معماری های یادگیری عمیق مانند CNN یا RNN.
- از APIهای سطح بالا بصری مانند Keras با اجرای مشتاقانه استفاده می کند.
- تکرار مدل فوری و اشکال زدایی آسان.
- از استقرار در ابر، در محل، در مرورگر یا روی دستگاه پشتیبانی می کند.
- API بارگیری و مدیریت داده داخلی.
- امکان انجام آزمایشات تحقیقاتی قدرتمند را فراهم می کند.
- آنلاین قوی و حمایت کننده منبع باز جامعه است.
اپلیکیشنها
کاربردهای متعددی از یادگیری عمیق کتابخانه که تعداد کمی از آنها به شرح زیر آورده شده است:
- هوش مصنوعی برنامه های کاربردی: چت بات ها و دستیاران مجازی.
- برنامه های کاربردی Computer Vision: مدل هایی برای تشخیص تصویر، تشخیص شی و طبقه بندی
- کاربردهای پردازش گفتار: سیستم هایی برای تجزیه و تحلیل صدای انسان و الگوهای گفتار.
- برنامه های کاربردی پردازش تصویر: مدل هایی برای انجام تکنیک های تبدیل بر روی تصاویر.
- برنامه های کاربردی پردازش زبان طبیعی: تشخیص مبتنی بر متن و تجزیه و تحلیل احساسات مدل ها.
بدست آوردن TensorFlow
همانطور که قبلا گفته شد، TensorFlow منبع باز و رایگان برای استفاده است. برای بدست آوردن فریمورک مراحل زیر را دنبال کنید.
1 گام
برای این مرحله، نسخه بوت استرپ پیپ به نام «get-pip.py» را دانلود و نصب کنید، مگر اینکه قبلاً آن را نصب کرده باشید. می توانید آن را دانلود کنید اینجا کلیک نمایید.
2 گام
محیط توسعه یکپارچه خود را برای پایتون، جاوا، C++ یا هر چیز دیگری باز کنید زبان برنامه نویسی توسط TensorFlow استفاده و پشتیبانی می شود. می توانید لیست را مشاهده کنید اینجا کلیک نمایید.
اکنون دایرکتوری خود را به پوشه حاوی فایل get-pip.py تغییر دهید و دستور را تایپ کنید: py get-pip.py
3 گام
پس از اتمام نصب، به سادگی دستور را تایپ کنید: نصب پیپ – ارتقا تنسورفلو برای شروع نصب TensorFlow با استفاده از pip.
و بس. اکنون TensorFlow را نصب کرده اید و آماده استفاده هستید!
با استفاده از تنسورفلو
برای استفاده از فریم ورک، به سادگی کتابخانه را با استفاده از دستور زیر وارد کنید:
اکنون می توانید از دستور 'tf' برای دسترسی به ماژول های مختلف کتابخانه استفاده کنید. نمونه زیر نمونه ای از وارد کردن مدل های هوش مصنوعی از TensorFlow است.
و بس! اکنون باید بتوانید TensorFlow را به راحتی در برنامه های هوش مصنوعی خود پیاده سازی کنید.
نتیجه
TensorFlow واقعاً انقلابی در راه ایجاد سیستمهای هوش مصنوعی ایجاد کرده است و برنامههای کاربردی قدرتمندی در دنیای واقعی دارد. از ساخت و آموزش مدلهای ML تا استقرار، TensorFlow منابع قوی برای ایجاد پروژههای ML ارائه میدهد.
امیدوارم این راهنما سریع به شما کمک کند تا ایده های خود را به راحتی به واقعیت تبدیل کنید. نظرات خود را در مورد این چارچوب پیشرو در بخش نظرات زیر با ما در میان بگذارید.
پاسخ دهید