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यदि आप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के विचार से प्रभावित हैं, तो आप शायद इस क्षेत्र के क्रांतिकारी अनुप्रयोगों के बारे में जानते हैं, जिसमें इमेज प्रोसेसिंग, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और स्पीच रिकग्निशन शामिल हैं। ये एप्लिकेशन एआई के एक उपक्षेत्र का हिस्सा हैं जिसे डीप लर्निंग के नाम से जाना जाता है। प्रोग्रामर एआई लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क का उपयोग करके डीप लर्निंग की अवधारणाओं को लागू करके इन क्रांतिकारी प्रणालियों को बना सकते हैं, उनमें से एक टेंसरफ्लो है।
इस लेख में, आप TensorFlow में एक त्वरित यात्रा प्राप्त करेंगे डीप लर्निंग फ्रेमवर्क, इसकी कार्यप्रणाली, विशेषताएं, अनुप्रयोग और आप इसे अपने AI सिस्टम में कैसे लागू कर सकते हैं।
गहरी सीख
डीप लर्निंग (DL) का एक सबसेट है मशीन लर्निंग, जो एआई और डेटा विज्ञान का एक बड़ा उपसमुच्चय है। डीएल मानव मस्तिष्क की कार्यक्षमता से प्राप्त एल्गोरिथम संरचनाओं का उपयोग करता है। ऐसे एल्गोरिथम कहलाते हैं तंत्रिका नेटवर्क (एनएन) और उनमें न्यूरॉन्स होते हैं जो परतें बनाते हैं। एक विशिष्ट NN में एक इनपुट, आउटपुट और बहुत सारी छिपी हुई परतें होती हैं।
इन परतों के माध्यम से डेटा पारित किया जाता है और एनएन दिए गए डेटा की विशेषताओं को सीखता है।
एचएमबी क्या है? TensorFlow?
TensorFlow एक है खुले स्रोत Google द्वारा विकसित डीप लर्निंग फ्रेमवर्क। यह गणित-गहन ढांचा डेटा प्रवाह और अलग-अलग प्रोग्रामिंग पर आधारित है और इसका उपयोग करने के लिए किया जाता है तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण और प्रशिक्षण विभिन्न उपकरणों, पुस्तकालयों और सामुदायिक संसाधनों का उपयोग करना। अभी तक, TensorFlow बनाने के लिए अग्रणी मंच है गहरी सीख मॉडल और तंत्रिका नेटवर्क।
TensorFlow उच्च आयामों के बहु-आयामी सरणियों के रूप में डेटा को संभालता है जिसे टेंसर कहा जाता है, बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए टेंसर एक उपयोगी समाधान है। फ्रेमवर्क डेटा प्रवाह ग्राफ़ के आधार पर काम करता है जिसमें नोड्स और किनारे होते हैं। चूंकि निष्पादन तंत्र ग्राफ़ के रूप में होता है, इसलिए ग्राफिकल प्रोसेसिंग यूनिट्स (जीपीयू) का उपयोग करते हुए कंप्यूटर के क्लस्टर में वितरित तरीके से TensorFlow कोड को निष्पादित करना बहुत आसान होता है। यह आपको संचालन का एक फ़्लोचार्ट बनाने की भी अनुमति देता है जो आपके इनपुट पर किया जा सकता है।
मुख्य विशेषताएं
- कई सीपीयू या जीपीयू और यहां तक कि मोबाइल ऑपरेटिंग सिस्टम पर चलने के लिए बनाया गया है।
- पायथन, सी ++ और जावा सहित कई प्रोग्रामिंग भाषाओं का समर्थन करता है।
- सीएनएन या आरएनएन जैसे गहन शिक्षण आर्किटेक्चर के निर्माण और पैमाने के लिए विभिन्न एपीआई शामिल करता है।
- उत्सुक निष्पादन के साथ केरस जैसे सहज उच्च स्तरीय एपीआई का उपयोग करता है।
- तत्काल मॉडल पुनरावृत्ति और आसान डिबगिंग।
- क्लाउड, ऑन-प्रिमाइसेस, ब्राउज़र में या ऑन-डिवाइस पर परिनियोजन का समर्थन करता है।
- अंतर्निहित डेटा लोडिंग और हैंडलिंग एपीआई।
- शक्तिशाली अनुसंधान प्रयोग के लिए अनुमति देता है।
- मजबूत और सहायक ऑनलाइन खुले स्रोत समुदाय द्वारा संचालित
अनुप्रयोगों
के कई अनुप्रयोग हैं गहरी सीख पुस्तकालय, जिनमें से एक छोटी संख्या इस प्रकार है:
- Artificial Intelligence एप्लिकेशन: चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट।
- कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोग: छवि पहचान के लिए मॉडल, वस्तु का पता लगाना और वर्गीकरण।
- भाषण प्रसंस्करण अनुप्रयोग: मानव आवाज और भाषण पैटर्न के विश्लेषण के लिए सिस्टम।
- छवि प्रसंस्करण अनुप्रयोग: छवियों पर परिवर्तन तकनीक करने के लिए मॉडल।
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण अनुप्रयोग: पाठ-आधारित मान्यता और भावना विश्लेषण मॉडल ।
टेंसरफ्लो प्राप्त करना
जैसा कि पहले ही कहा गया है, TensorFlow खुला स्रोत है और उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है। ढांचे को प्राप्त करने के लिए नीचे दिए गए चरणों का पालन करें।
चरण 1
इस चरण के लिए, 'get-pip.py' नामक पाइप के बूटस्ट्रैप संस्करण को डाउनलोड और इंस्टॉल करें, जब तक कि आपने इसे पहले से इंस्टॉल नहीं किया हो। आप इसे डाउनलोड कर सकते हैं यहाँ उत्पन्न करें.
चरण 2
Python, Java, C++, या किसी अन्य के लिए अपना एकीकृत विकास परिवेश खोलें प्रोग्रामिंग भाषा TensorFlow द्वारा उपयोग और समर्थित। आप सूची देख सकते हैं यहाँ उत्पन्न करें.
अब अपनी निर्देशिका को get-pip.py फ़ाइल वाली निर्देशिका में बदलें और कमांड टाइप करें: py get-pip.py
चरण 3
एक बार इंस्टॉलेशन पूरा हो जाने के बाद, बस कमांड टाइप करें: पाइप इंस्टाल-अपग्रेड टेंसरफ़्लो पाइप का उपयोग करके TensorFlow स्थापित करना शुरू करने के लिए।
और बस। अब आपके पास TensorFlow स्थापित है और उपयोग के लिए तैयार है!
टेंसरफ़्लो का उपयोग करना
ढांचे का उपयोग करने के लिए, बस निम्न आदेश का उपयोग करके पुस्तकालय आयात करें:
अब आप 'tf' कमांड का उपयोग पुस्तकालय के विभिन्न मॉड्यूलों तक पहुँचने के लिए कर सकते हैं। TensorFlow से AI मॉडल आयात करने का एक उदाहरण निम्नलिखित है।
और बस! अब आपको अपने AI प्रोग्राम में TensorFlow को आसानी से लागू करने में सक्षम होना चाहिए।
निष्कर्ष
TensorFlow ने वास्तव में हमारे AI सिस्टम बनाने के तरीके में क्रांति ला दी है और इसमें शक्तिशाली वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग हैं। एमएल मॉडल के निर्माण और प्रशिक्षण से लेकर तैनाती तक, TensorFlow एमएल प्रोजेक्ट बनाने के लिए मजबूत संसाधन प्रदान करता है।
मुझे आशा है कि यह त्वरित पूर्वाभ्यास आपको अपने विचारों को आसानी से जीवन में लाने में मदद करेगा। हमें इस अग्रणी ढांचे के बारे में अपने विचार नीचे टिप्पणी अनुभाग में बताएं।
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