תוכן העניינים[להתחבא][הופעה]
אם אתה מסוקרן מהרעיון של בינה מלאכותית (AI) אז אתה כנראה יודע על היישומים המהפכניים של תחום זה, כולל עיבוד תמונה, זיהוי אובייקטים וזיהוי דיבור. יישומים אלה הם כולם חלק מתת-תחום של בינה מלאכותית המכונה Deep Learning. מתכנתים יכולים ליצור את המערכות המהפכניות הללו על ידי הטמעת תפיסות של למידה עמוקה באמצעות ספריות ומסגרות בינה מלאכותית, אחת מהן היא TensorFlow.
במאמר זה, תקבלו מסע מהיר אל TensorFlow מסגרת למידה עמוקה, פעולתו, תכונותיו, היישומים וכיצד תוכלו ליישם אותו במערכות הבינה המלאכותית שלכם.
למידה עמוקה
למידה עמוקה (DL) היא תת-קבוצה של למידת מכונה, שהיא תת-קבוצה גדולה יותר של AI ומדעי הנתונים. DL עושה שימוש במבני אלגוריתמים שמקורם בפונקציונליות המוח האנושי. אלגוריתמים כאלה נקראים רשתות עצביות (NNs) והם מורכבים מנוירונים המרכיבים שכבות. ל-NN טיפוסי יש קלט, פלט והרבה שכבות נסתרות.
נתונים מועברים דרך שכבות אלה וה-NN לומד את התכונות של הנתונים הנתונים.
מה TensorFlow?
TensorFlow הוא קוד פתוח מסגרת ללמידה עמוקה שפותחה על ידי גוגל. מסגרת עתירת מתמטיקה זו מבוססת על זרימת נתונים ותכנות שניתן להבדיל והיא רגילה לבנות ולהכשיר רשתות עצביות באמצעות כלים שונים, ספריות ומשאבים קהילתיים. נכון לעכשיו, TensorFlow היא הפלטפורמה המובילה ליצירה למידה עמוקה מודלים ורשתות עצביות.
TensorFlow מטפל בנתונים בצורה של מערכים רב מימדיים של ממדים גבוהים יותר הנקראים טנסורים, טנסורים הם פתרון שימושי לטיפול בכמויות גדולות של נתונים. המסגרת פועלת על בסיס גרפי זרימת נתונים שיש להם צמתים וקצוות. מכיוון שמנגנון הביצוע הוא בצורה של גרפים, קל הרבה יותר לבצע קוד TensorFlow בצורה מבוזרת על פני אשכול מחשבים תוך שימוש ביחידות עיבוד גרפיות (GPU). זה גם מאפשר לך לבנות תרשים זרימה של פעולות שניתן לבצע על התשומות שלך.
תכונות עיקריות
- נבנה להפעלה על מספר מעבדים או GPUs ואפילו מערכות הפעלה ניידות.
- תומך במספר שפות תכנות כולל Python, C++ ו-Java.
- משלב ממשקי API שונים כדי לבנות ולהרחיב ארכיטקטורות למידה עמוקה כמו CNN או RNN.
- משתמש בממשקי API אינטואיטיביים ברמה גבוהה כמו Keras עם ביצוע נלהב.
- איטרציה מיידית של מודל וניפוי באגים קל.
- תומך בפריסה בענן, במקום, בדפדפן או במכשיר.
- API מובנה לטעינה וטיפול בנתונים.
- מאפשר ניסוי מחקר רב עוצמה.
- חזק ותומך באינטרנט קוד פתוח קהילות.
יישומים
ישנם יישומים רבים של למידה עמוקה ספרייה, שמספר קטן ממנה ניתן כדלקמן:
- בינה מלאכותית יישומים: צ'טבוטים ועוזרים וירטואליים.
- יישומי Computer Vision: מודלים לזיהוי תמונות, איתור אובייקטים וסיווג.
- יישומי עיבוד דיבור: מערכות לניתוח קול ודפוסי דיבור אנושיים.
- יישומי עיבוד תמונה: מודלים לביצוע טכניקות טרנספורמציה על תמונות.
- יישומי עיבוד שפה טבעית: זיהוי מבוסס טקסט ו ניתוח הסנטימנט מודלים.
רכישת TensorFlow
כפי שכבר נאמר, TensorFlow הוא קוד פתוח וחינמי לשימוש. בצע את השלבים הבאים כדי לרכוש את המסגרת.
שלב 1
עבור שלב זה, הורד והתקן את גרסת ה-bootstrap של pip בשם 'get-pip.py' אלא אם כבר התקנת אותה. אתה יכול להוריד את זה כאן.
שלב 2
פתח את סביבת הפיתוח המשולבת שלך עבור Python, Java, C++ או כל אחר שפת תכנות בשימוש ונתמך על ידי TensorFlow. אתה יכול לצפות ברשימה כאן.
כעת שנה את הספרייה שלך לזו המכילה את הקובץ get-pip.py והקלד את הפקודה: py get-pip.py
שלב 3
לאחר השלמת ההתקנה, פשוט הקלד את הפקודה: התקנת pip – שדרוג זרימת טנסור כדי להתחיל בהתקנת TensorFlow באמצעות pip.
וזה הכל. כעת מותקן לך TensorFlow ומוכן לשימוש!
שימוש ב- Tensorflow
כדי להשתמש במסגרת, פשוט ייבא את הספרייה באמצעות הפקודה הבאה:
כעת תוכל להשתמש בפקודה ' tf ' כדי לגשת למודולים שונים של הספרייה. להלן דוגמה לייבוא דגמי AI מ- TensorFlow.
וזה הכל! כעת אתה אמור להיות מסוגל ליישם את TensorFlow בתוכניות ה-AI שלך בקלות.
סיכום
TensorFlow באמת חוללה מהפכה בדרך שבה אנו יוצרים מערכות בינה מלאכותית ויש לה יישומים רבי עוצמה בעולם האמיתי. מבנייה והדרכה של מודלים של ML ועד לפריסה, TensorFlow מציע משאבים חזקים ליצירת פרויקטי ML.
אני מקווה שההדרכה המהירה הזו תעזור לך להביא את הרעיונות שלך לחיים בקלות. ספר לנו את המחשבות שלך על המסגרת המובילה הזו בקטע ההערות למטה.
השאירו תגובה