ನೀವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ (AI) ಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರಬಹುದು. ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ AI ನ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರದ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳು AI ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು TensorFlow.
ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನೀವು TensorFlow ಗೆ ತ್ವರಿತ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟು, ಅದರ ಕಾರ್ಯಗಳು, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ
ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ (DL) ಒಂದು ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಇದು AI ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ನ ದೊಡ್ಡ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ. DL ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಯಿಂದ ಪಡೆದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ನ್ಯೂರಾಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ (ಎನ್ಎನ್ಗಳು) ಮತ್ತು ಅವು ಪದರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ NN ಇನ್ಪುಟ್, ಔಟ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಬಹಳಷ್ಟು ಗುಪ್ತ ಲೇಯರ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಈ ಲೇಯರ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೀಡಿರುವ ಡೇಟಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು NN ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
ಏನದು ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೊ?
ಟೆನ್ಸರ್ ಫ್ಲೋ ಒಂದು ಮುಕ್ತ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು Google ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆ. ಈ ಗಣಿತ-ತೀವ್ರ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಡೇಟಾಫ್ಲೋ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ ವಿವಿಧ ಉಪಕರಣಗಳು, ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಸದ್ಯಕ್ಕೆ, ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ರಚಿಸಲು ಪ್ರಮುಖ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ನರ ಜಾಲಗಳು.
ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಟೆನ್ಸರ್ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮಗಳ ಬಹು-ಆಯಾಮದ ಅರೇಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಟೆನ್ಸರ್ಗಳು ಉಪಯುಕ್ತ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ. ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ನೋಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾ ಹರಿವಿನ ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಗ್ರಾಫ್ಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿರುವುದರಿಂದ, ಗ್ರಾಫಿಕಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಯುನಿಟ್ಗಳನ್ನು (ಜಿಪಿಯುಗಳು) ಬಳಸುವಾಗ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಿದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ತುಂಬಾ ಸುಲಭ. ನಿಮ್ಮ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಫ್ಲೋಚಾರ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಇದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣಗಳು
- ಬಹು CPU ಗಳು ಅಥವಾ GPU ಗಳು ಮತ್ತು ಮೊಬೈಲ್ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಂಗಳಲ್ಲಿ ರನ್ ಮಾಡಲು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ಪೈಥಾನ್, ಸಿ++, ಮತ್ತು ಜಾವಾ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
- CNN ಅಥವಾ RNN ನಂತಹ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಳೆಯಲು ವಿಭಿನ್ನ API ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
- ಕೆರಾಸ್ನಂತಹ ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ API ಗಳನ್ನು ಉತ್ಸಾಹಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಳಸುತ್ತದೆ.
- ತಕ್ಷಣದ ಮಾದರಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ಸುಲಭ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆ.
- ಕ್ಲೌಡ್ನಲ್ಲಿ, ಆನ್-ಆವರಣದಲ್ಲಿ, ಬ್ರೌಸರ್ನಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
- ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಡೇಟಾ ಲೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು API ನಿರ್ವಹಣೆ.
- ಪ್ರಬಲ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಯೋಗಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
- ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ ಮುಕ್ತ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಸಮುದಾಯ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
ನ ಹಲವಾರು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿವೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಗ್ರಂಥಾಲಯ, ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ:
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು: ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕರು.
- ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು: ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಮಾದರಿಗಳು, ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ.
- ಸ್ಪೀಚ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು: ಮಾನವ ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ಮಾತಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು.
- ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು: ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ರೂಪಾಂತರ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳು.
- ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು: ಪಠ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾದರಿಗಳು.
ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ
ಈಗಾಗಲೇ ಹೇಳಿದಂತೆ, TensorFlow ಮುಕ್ತ ಮೂಲವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಉಚಿತವಾಗಿದೆ. ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ.
ಹಂತ 1
ಈ ಹಂತಕ್ಕಾಗಿ, ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಸ್ಥಾಪಿಸದ ಹೊರತು 'get-pip.py' ಎಂಬ ಪಿಪ್ನ ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು ಇಲ್ಲಿ.
ಹಂತ 2
ಪೈಥಾನ್, ಜಾವಾ, C++, ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಇತರಕ್ಕಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಡೆವಲಪ್ಮೆಂಟ್ ಎನ್ವಿರಾನ್ಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆ TensorFlow ನಿಂದ ಬಳಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು ಇಲ್ಲಿ.
ಈಗ ನಿಮ್ಮ ಡೈರೆಕ್ಟರಿಯನ್ನು get-pip.py ಫೈಲ್ ಹೊಂದಿರುವ ಒಂದಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ ಮತ್ತು ಆಜ್ಞೆಯಲ್ಲಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ: py get-pip.py
ಹಂತ 3
ಅನುಸ್ಥಾಪನೆಯು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ನಂತರ, ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ: ಪಿಪ್ ಸ್ಥಾಪನೆ - ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ Pip ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು TensorFlow ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು.
ಮತ್ತು ಅದು ಇಲ್ಲಿದೆ. ನೀವು ಈಗ TensorFlow ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿರುವಿರಿ ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ!
ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಬಳಸುವುದು
ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಬಳಸಲು, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ:
ಲೈಬ್ರರಿಯ ವಿವಿಧ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ನೀವು ಈಗ 'tf' ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. TensorFlow ನಿಂದ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಉದಾಹರಣೆ ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿದೆ.
ಮತ್ತು ಅದು ಇಲ್ಲಿದೆ! ಈಗ ನೀವು ಸುಲಭವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ AI ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ TensorFlow ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ನಾವು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ TensorFlow ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಬಲ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ML ಮಾದರಿಗಳ ನಿರ್ಮಾಣ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯಿಂದ ನಿಯೋಜನೆಯವರೆಗೆ, ML ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು TensorFlow ದೃಢವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈ ತ್ವರಿತ ದರ್ಶನವು ನಿಮ್ಮ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಜೀವನಕ್ಕೆ ತರಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ. ಕೆಳಗಿನ ಕಾಮೆಂಟ್ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಈ ಪ್ರಮುಖ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಕುರಿತು ನಿಮ್ಮ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ನಮಗೆ ತಿಳಿಸಿ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ