Pregled sadržaja[Sakriti][Pokazati]
Ako ste zaintrigirani idejom umjetne inteligencije (AI), onda vjerojatno znate za revolucionarne primjene ovog područja, uključujući obradu slika, detekciju objekata i prepoznavanje govora. Sve su ove aplikacije dio podpolja AI poznatog kao duboko učenje. Programeri mogu stvoriti ove revolucionarne sustave implementirajući koncepte dubokog učenja pomoću AI biblioteka i okvira, jedan od njih je TensorFlow.
U ovom članku ćete nakratko upoznati TensorFlow Okvir za duboko učenje, njegov rad, značajke, aplikacije i kako ga možete implementirati u svoje AI sustave.
Duboko učenje
Duboko učenje (DL) je podskup Strojno učenje, što je veći podskup AI i znanosti o podacima. DL koristi strukture algoritama koje proizlaze 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 puno skrivenih slojeva.
Podaci se prenose kroz te slojeve i NN uči značajke danih podataka.
Što je TensorFlow?
TensorFlow je open-source Okvir za duboko učenje koji je razvio Google. Ovaj matematički intenzivan okvir temelji se na protoku podataka i diferencibilnom programiranju i na njega je naviknut izgraditi i trenirati neuronske mreže koristeći različite alate, knjižnice i resurse zajednice. Od sada, TensorFlow je vodeća platforma za stvaranje Duboko učenje modeli i neuronske mreže.
TensorFlow obrađuje podatke u obliku višedimenzionalnih nizova viših dimenzija zvanih tenzori, tenzori su korisno rješenje za rukovanje velikim količinama podataka. Okvir radi na temelju grafova toka podataka koji imaju čvorove i rubove. Budući da je mehanizam izvršenja u obliku grafova, mnogo je lakše izvršiti TensorFlow kod na distribuiran način na klasteru računala uz korištenje grafičkih procesorskih jedinica (GPU). Također vam omogućuje izradu dijagrama toka operacija koje se mogu izvesti na vašim ulazima.
Glavne značajke
- Napravljen za rad na više CPU-a ili GPU-a, pa čak i mobilnih operativnih sustava.
- Podržava nekoliko programskih jezika uključujući Python, C++ i Javu.
- Uključuje različite API-je za izgradnju i skaliranje arhitektura dubokog učenja kao što su CNN ili RNN.
- Koristi intuitivne API-je visoke razine poput Kerasa s željnim izvršavanjem.
- Neposredna iteracija modela i jednostavno otklanjanje pogrešaka.
- Podržava implementaciju u oblaku, lokalno, u pregledniku ili na uređaju.
- Ugrađeni API za učitavanje i rukovanje podacima.
- Omogućuje snažno istraživačko eksperimentiranje.
- Snažan i podržavajući online open-source zajednica.
Aplikacije
Postoje brojne primjene Duboko učenje knjižnica, od kojih je mali broj dat kako slijedi:
- Umjetna inteligencija aplikacije: chatbotovi i virtualni asistenti.
- Računalni vid aplikacije: modeli za prepoznavanje slika, otkrivanje objekta i klasifikacija.
- Aplikacije za obradu govora: sustavi 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 sentiment analiza modele.
Stjecanje TensorFlowa
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 integrirano razvojno okruženje za Python, Java, C++ ili bilo koje drugo programski jezik koristi i podržava TensorFlow. Možete pogledati popis ovdje.
Sada promijenite svoj direktorij u onaj koji sadrži datoteku get-pip.py i upišite naredbu: py get-pip.py
Korak 3
Kada je instalacija dovršena, jednostavno upišite naredbu: pip install –nadogradnja tensorflow za početak instaliranja TensorFlowa pomoću pip.
I to je to. Sada imate TensorFlow instaliran i spreman za korištenje!
Korištenje Tensorflowa
Da biste koristili okvir, jednostavno uvezite biblioteku pomoću sljedeće naredbe:
Sada možete koristiti naredbu 'tf' za pristup različitim modulima knjižnice. Slijedi primjer uvoza AI modela iz TensorFlowa.
I to je to! Sada biste trebali moći s lakoćom implementirati TensorFlow u svoje AI programe.
Zaključak
TensorFlow je uistinu revolucionirao način na koji stvaramo AI sustave i ima moćne aplikacije u stvarnom svijetu. Od izgradnje i obuke ML modela do implementacije, TensorFlow nudi robusne resurse za stvaranje ML projekata.
Nadam se da će vam ovaj brzi vodič pomoći da lako oživite svoje ideje. Javite nam svoje mišljenje o ovom vodećem okviru u odjeljku za komentare u nastavku.
Ostavi odgovor