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Se sei affascinato dall'idea dell'Intelligenza Artificiale (AI), probabilmente conosci le applicazioni rivoluzionarie di questo campo, tra cui l'elaborazione delle immagini, il rilevamento di oggetti e il riconoscimento vocale. Queste applicazioni fanno tutte parte di un sottocampo dell'IA noto come Deep Learning. I programmatori possono creare questi sistemi rivoluzionari implementando concetti di Deep Learning utilizzando librerie e framework di intelligenza artificiale, uno dei quali è TensorFlow.
In questo articolo, farai un rapido viaggio nel TensorFlow Quadro di apprendimento profondo, il suo funzionamento, le caratteristiche, le applicazioni e come puoi implementarlo nei tuoi sistemi di intelligenza artificiale.
Deep Learning
Deep Learning (DL) è un sottoinsieme di machine Learning, che è un sottoinsieme più ampio di intelligenza artificiale e scienza dei dati. DL fa uso di strutture algoritmiche derivate dalla funzionalità del cervello umano. Tali algoritmi sono chiamati Reti neurali (NNs) e comprendono i neuroni che compongono gli strati. Un tipico NN ha un input, un output e molti livelli nascosti.
I dati vengono passati attraverso questi livelli e NN apprende le caratteristiche dei dati forniti.
Che cosa è l' TensorFlow?
TensorFlow è un open-source Framework di Deep Learning sviluppato da Google. Questo framework ad alta intensità di matematica si basa sul flusso di dati e sulla programmazione differenziabile ed è abituato costruire e formare reti neurali utilizzando vari strumenti, librerie e risorse della comunità. A partire da ora, TensorFlow è la piattaforma leader per la creazione Deep Learning modelli e reti neurali.
TensorFlow gestisce i dati sotto forma di array multidimensionali di dimensioni superiori chiamati tensori, i tensori sono una soluzione utile per la gestione di grandi quantità di dati. Il framework funziona sulla base di grafici del flusso di dati che hanno nodi e bordi. Poiché il meccanismo di esecuzione è sotto forma di grafici, è molto più semplice eseguire il codice TensorFlow in modo distribuito su un cluster di computer utilizzando le unità di elaborazione grafica (GPU). Ti consente inoltre di costruire un diagramma di flusso delle operazioni che possono essere eseguite sui tuoi input.
Caratteristiche principali
- Costruito per funzionare su più CPU o GPU e persino su sistemi operativi mobili.
- Supporta diversi linguaggi di programmazione tra cui Python, C++ e Java.
- Incorpora diverse API per creare e scalare architetture di deep learning come CNN o RNN.
- Utilizza API intuitive di alto livello come Keras con esecuzione ansiosa.
- Iterazione immediata del modello e facile debug.
- Supporta la distribuzione sul cloud, in locale, nel browser o sul dispositivo.
- API integrata per il caricamento e la gestione dei dati.
- Consente una potente sperimentazione di ricerca.
- Online forte e solidale open-source comunità.
Applicazioni
Numerose sono le applicazioni del Deep Learning biblioteca, di cui un piccolo numero è dato come segue:
- Intelligenza Artificiale applicazioni: chatbot e assistenti virtuali.
- Applicazioni di Computer Vision: modelli per il riconoscimento di immagini, rilevamento oggetti e classificazione.
- Applicazioni di elaborazione vocale: sistemi per l'analisi della voce umana e dei modelli vocali.
- Applicazioni di Image Processing: modelli per l'esecuzione di tecniche di trasformazione su immagini.
- Applicazioni di Natural Language Processing: riconoscimento testuale e sentiment analysis modelli.
Acquisizione di TensorFlow
Come già affermato, TensorFlow è open source e gratuito. Seguire i passaggi seguenti per acquisire il framework.
Passo 1
Per questo passaggio, scarica e installa la versione bootstrap di pip chiamata "get-pip.py" a meno che tu non l'abbia già installata. Puoi scaricarlo qui.
Passo 2
Apri il tuo ambiente di sviluppo integrato per Python, Java, C++ o qualsiasi altro linguaggio di programmazione utilizzato e supportato da TensorFlow. È possibile visualizzare l'elenco qui.
Ora cambia la tua directory in quella contenente il file get-pip.py e digita il comando: py get-pip.py
Passo 3
Una volta completata l'installazione, è sufficiente digitare il comando: pip install – aggiorna tensorflow per iniziare l'installazione di TensorFlow usando pip.
E questo è tutto. Ora hai TensorFlow installato e pronto per l'uso!
Usando Tensorflow
Per utilizzare il framework è sufficiente importare la libreria utilizzando il seguente comando:
È ora possibile utilizzare il comando 'tf' per accedere a diversi moduli della libreria. Quello che segue è un esempio di importazione di modelli AI da TensorFlow.
E questo è tutto! Ora dovresti essere in grado di implementare facilmente TensorFlow nei tuoi programmi di intelligenza artificiale.
Conclusione
TensorFlow ha davvero rivoluzionato il modo in cui creiamo i sistemi di intelligenza artificiale e dispone di potenti applicazioni nel mondo reale. Dalla creazione e formazione di modelli ML all'implementazione, TensorFlow offre solide risorse per creare progetti ML.
Spero che questa rapida procedura dettagliata ti aiuti a dare vita alle tue idee facilmente. Facci sapere le tue opinioni su questo framework principale nella sezione commenti qui sotto.
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