თუ თქვენ გაინტერესებთ ხელოვნური ინტელექტის (AI) იდეით, თქვენ ალბათ იცით ამ სფეროს რევოლუციური აპლიკაციების შესახებ, მათ შორის გამოსახულების დამუშავების, ობიექტების ამოცნობისა და მეტყველების ამოცნობის შესახებ. ეს აპლიკაციები არის ხელოვნური ინტელექტის ქვეველის ნაწილი, რომელიც ცნობილია როგორც ღრმა სწავლება. პროგრამისტებს შეუძლიათ შექმნან ეს რევოლუციური სისტემები ღრმა სწავლების ცნებების განხორციელებით AI ბიბლიოთეკებისა და ჩარჩოების გამოყენებით, ერთ-ერთი მათგანია TensorFlow.
ამ სტატიაში თქვენ მიიღებთ სწრაფ მოგზაურობას TensorFlow-ში ღრმა სწავლის ჩარჩო, მისი ფუნქციონირება, ფუნქციები, აპლიკაციები და როგორ შეგიძლიათ მისი დანერგვა თქვენს AI სისტემებში.
ღრმა სწავლება
ღრმა სწავლება (DL) არის ქვეჯგუფი მანქანა სწავლა, რომელიც არის ხელოვნური ინტელექტისა და მონაცემთა მეცნიერების უფრო დიდი ქვეჯგუფი. DL იყენებს ალგორითმის სტრუქტურებს, რომლებიც გამომდინარეობს ადამიანის ტვინის ფუნქციონალიდან. ასეთ ალგორითმებს ე.წ Ნეირონული ქსელები (NN) და ისინი შედგება ნეირონებისგან, რომლებიც ქმნიან ფენებს. ტიპიურ NN-ს აქვს შეყვანა, გამომავალი და ბევრი ფარული ფენა.
მონაცემები გადადის ამ ფენებში და NN სწავლობს მოცემული მონაცემების მახასიათებლებს.
რა არის TensorFlow?
TensorFlow არის ღია Google-ის მიერ შემუშავებული ღრმა სწავლების ჩარჩო. ეს მათემატიკური ინტენსიური ჩარჩო ეფუძნება მონაცემთა ნაკადს და დიფერენცირებულ პროგრამირებას და გამოიყენება ნერვული ქსელების აშენება და მომზადება სხვადასხვა ხელსაწყოების, ბიბლიოთეკების და საზოგადოების რესურსების გამოყენებით. ამ დროისთვის, TensorFlow არის შექმნის წამყვანი პლატფორმა ღრმა სწავლება მოდელები და ნერვული ქსელები.
TensorFlow ამუშავებს მონაცემებს უფრო მაღალი განზომილების მრავალგანზომილებიანი მასივების სახით, რომელსაც ეწოდება ტენსორები, ტენსორები არის სასარგებლო გადაწყვეტა დიდი რაოდენობით მონაცემების დასამუშავებლად. ჩარჩო მუშაობს მონაცემთა ნაკადის გრაფიკებზე დაყრდნობით, რომლებსაც აქვთ კვანძები და კიდეები. იმის გამო, რომ შესრულების მექანიზმი გრაფიკების სახითაა, ბევრად უფრო ადვილია TensorFlow კოდის შესრულება განაწილებული სახით კომპიუტერების კლასტერზე გრაფიკული დამუშავების ერთეულების (GPU) გამოყენებისას. ის ასევე საშუალებას გაძლევთ შექმნათ ოპერაციების სქემა, რომელიც შეიძლება შესრულდეს თქვენს შეყვანებზე.
ძირითადი თვისებები
- შექმნილია მრავალ CPU-ზე ან GPU-ზე და თუნდაც მობილურ ოპერაციულ სისტემებზე გასაშვებად.
- მხარს უჭერს პროგრამირების რამდენიმე ენას, მათ შორის Python, C++ და Java.
- აერთიანებს სხვადასხვა API-ებს ღრმა სწავლების არქიტექტურის შესაქმნელად და მასშტაბის შესაქმნელად, როგორიცაა CNN ან RNN.
- იყენებს ინტუიციურ მაღალი დონის API-ებს, როგორიცაა Keras, მონდომებული შესრულებით.
- მოდელის დაუყოვნებელი გამეორება და მარტივი გამართვა.
- მხარს უჭერს განლაგებას ღრუბელში, შენობაში, ბრაუზერში ან მოწყობილობაზე.
- ჩამონტაჟებული მონაცემთა ჩატვირთვა და დამუშავება API.
- მძლავრი კვლევითი ექსპერიმენტის საშუალებას იძლევა.
- ძლიერი და მხარდამჭერი ონლაინ ღია საზოგადოებას.
პროგრამები
არსებობს უამრავი განაცხადი ღრმა სწავლება ბიბლიოთეკა, რომელთა მცირე რაოდენობა მოცემულია შემდეგნაირად:
- ხელოვნური ინტელექტი აპლიკაციები: ჩატბოტები და ვირტუალური ასისტენტები.
- კომპიუტერული ხედვის აპლიკაციები: სურათების ამოცნობის მოდელები, ობიექტის გამოვლენა და კლასიფიკაცია.
- მეტყველების დამუშავების აპლიკაციები: სისტემები ადამიანის ხმის და მეტყველების შაბლონების ანალიზისთვის.
- გამოსახულების დამუშავების აპლიკაციები: სურათებზე ტრანსფორმაციის ტექნიკის შესრულების მოდელები.
- ბუნებრივი ენის დამუშავების აპლიკაციები: ტექსტზე დაფუძნებული ამოცნობა და განწყობის ანალიზი მოდელები.
TensorFlow-ის შეძენა
როგორც უკვე აღვნიშნეთ, TensorFlow არის ღია წყარო და უფასო გამოსაყენებლად. მიჰყევით ქვემოთ მოცემულ ნაბიჯებს ჩარჩოს შესაძენად.
ნაბიჯი 1
ამ ნაბიჯისთვის, ჩამოტვირთეთ და დააინსტალირეთ pip-ის ჩამტვირთავი ვერსია სახელწოდებით "get-pip.py", თუ ის უკვე დაინსტალირებული არ გაქვთ. შეგიძლიათ გადმოწეროთ აქ დაწკაპუნებით.
ნაბიჯი 2
გახსენით თქვენი ინტეგრირებული განვითარების გარემო Python-ისთვის, Java-სთვის, C++-ისთვის ან ნებისმიერი სხვასთვის პროგრამირების ენა გამოიყენება და მხარს უჭერს TensorFlow. სიის ნახვა შეგიძლიათ აქ დაწკაპუნებით.
ახლა შეცვალეთ თქვენი დირექტორია, რომელიც შეიცავს get-pip.py ფაილს და ჩაწერეთ ბრძანება: py get-pip.py
ნაბიჯი 3
ინსტალაციის დასრულების შემდეგ, უბრალოდ ჩაწერეთ ბრძანება: პიპის ინსტალაცია – ტენსორფლოს განახლება TensorFlow-ის ინსტალაციის დასაწყებად პიპის გამოყენებით.
და ეს არის ის. ახლა თქვენ გაქვთ TensorFlow დაინსტალირებული და მზად ხართ გამოსაყენებლად!
Tensorflow-ის გამოყენება
ჩარჩოს გამოსაყენებლად, უბრალოდ იმპორტიეთ ბიბლიოთეკა შემდეგი ბრძანების გამოყენებით:
ახლა შეგიძლიათ გამოიყენოთ ბრძანება 'tf' ბიბლიოთეკის სხვადასხვა მოდულზე წვდომისთვის. ქვემოთ მოცემულია AI მოდელების იმპორტის მაგალითი TensorFlow-დან.
და ეს არის ის! ახლა თქვენ უნდა შეძლოთ TensorFlow-ის დანერგვა თქვენს AI პროგრამებში მარტივად.
დასკვნა
TensorFlow-მა მართლაც მოახდინა რევოლუცია ჩვენს მიერ ხელოვნური ინტელექტის სისტემების შექმნის გზაზე და აქვს მძლავრი რეალური აპლიკაციები. ML მოდელების შექმნიდან და სწავლებიდან დაწყებული განლაგებამდე, TensorFlow გთავაზობთ ძლიერ რესურსებს ML პროექტების შესაქმნელად.
ვიმედოვნებ, რომ ეს სწრაფი მიმოხილვა დაგეხმარებათ თქვენი იდეების მარტივად განხორციელებაში. შეგვატყობინეთ თქვენი მოსაზრებები ამ წამყვანი ჩარჩოს შესახებ ქვემოთ მოცემულ კომენტარების განყოფილებაში.
დატოვე პასუხი