인공 지능(AI) 아이디어에 관심이 있다면 이미지 처리, 객체 감지 및 음성 인식을 포함하여 이 분야의 혁신적인 응용 프로그램에 대해 알고 있을 것입니다. 이러한 응용 프로그램은 모두 딥 러닝으로 알려진 AI 하위 분야의 일부입니다. 프로그래머는 AI 라이브러리 및 프레임워크(그 중 하나가 TensorFlow)를 사용하여 딥 러닝의 개념을 구현하여 이러한 혁신적인 시스템을 만들 수 있습니다.
이 기사에서는 TensorFlow로의 빠른 여정을 알게 될 것입니다. 딥 러닝 프레임워크, 작동, 기능, 응용 프로그램 및 AI 시스템에서 구현하는 방법.
깊은 학습
딥 러닝(DL)은 기계 학습, AI 및 데이터 과학의 더 큰 하위 집합입니다. DL은 인간의 두뇌 기능에서 파생된 알고리즘 구조를 사용합니다. 이러한 알고리즘을 신경망 (NN)은 레이어를 구성하는 뉴런으로 구성됩니다. 일반적인 NN에는 입력, 출력 및 많은 숨겨진 레이어가 있습니다.
데이터는 이러한 계층을 통해 전달되고 NN은 주어진 데이터의 기능을 학습합니다.
TensorFlow?
텐서플로우는 오픈 소스 구글이 개발한 딥러닝 프레임워크. 이 수학 집약적 프레임워크는 데이터 흐름 및 미분 프로그래밍을 기반으로 하며 다음을 수행하는 데 사용됩니다. 신경망 구축 및 훈련 다양한 도구, 라이브러리 및 커뮤니티 리소스를 사용합니다. 현재 TensorFlow는 깊은 학습 모델 및 신경망.
TensorFlow는 텐서라고 하는 더 높은 차원의 다차원 배열 형태로 데이터를 처리하며, 텐서는 많은 양의 데이터를 처리하는 데 유용한 솔루션입니다. 프레임워크는 노드와 에지가 있는 데이터 흐름 그래프를 기반으로 작동합니다. 실행 메커니즘이 그래프 형식이므로 GPU(그래픽 처리 장치)를 사용하면서 컴퓨터 클러스터에 분산 방식으로 TensorFlow 코드를 실행하는 것이 훨씬 쉽습니다. 또한 입력에 대해 수행할 수 있는 작업의 순서도를 구성할 수 있습니다.
주요 특징들
- 여러 CPU 또는 GPU 및 모바일 운영 체제에서도 실행되도록 제작되었습니다.
- Python, C++ 및 Java를 포함한 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다.
- CNN 또는 RNN과 같은 딥 러닝 아키텍처를 구축 및 확장하기 위해 다양한 API를 통합합니다.
- 즉시 실행이 가능한 Keras와 같은 직관적인 고수준 API를 사용합니다.
- 즉각적인 모델 반복 및 쉬운 디버깅.
- 클라우드, 온프레미스, 브라우저 또는 장치에 배포를 지원합니다.
- 내장 데이터 로딩 및 처리 API.
- 강력한 연구 실험이 가능합니다.
- 강력하고 지원적인 온라인 오픈 소스 사회.
어플리케이션
의 수많은 응용 프로그램이 있습니다 깊은 학습 라이브러리 중 일부는 다음과 같이 제공됩니다.
- 인공 지능 애플리케이션: 챗봇 및 가상 비서.
- 컴퓨터 비전 애플리케이션: 이미지 인식 모델, 물체 감지 그리고 분류.
- 음성 처리 응용 프로그램: 인간의 음성 및 음성 패턴을 분석하기 위한 시스템.
- 이미지 처리 응용 프로그램: 이미지에 대한 변환 기술을 수행하기 위한 모델입니다.
- 자연어 처리 응용 프로그램: 텍스트 기반 인식 및 심리 분석 모델.
TensorFlow 획득
이미 언급했듯이 TensorFlow는 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있습니다. 프레임워크를 얻으려면 아래 단계를 따르십시오.
1단계
이 단계에서는 'get-pip.py'라는 pip의 부트스트랩 버전을 다운로드하여 설치합니다(이미 설치하지 않은 경우). 당신은 그것을 다운로드 할 수 있습니다 여기에서 지금 확인해 보세요..
2단계
Python, Java, C++ 또는 기타용 통합 개발 환경을 엽니다. 프로그래밍 언어 TensorFlow에서 사용하고 지원합니다. 목록을 볼 수 있습니다 여기에서 지금 확인해 보세요..
이제 디렉토리를 get-pip.py 파일이 포함된 디렉토리로 변경하고 다음 명령을 입력하십시오. py get-pip.py
3단계
설치가 완료되면 다음 명령을 입력하기만 하면 됩니다. pip install – 텐서플로 업그레이드 pip를 사용하여 TensorFlow 설치를 시작합니다.
그리고 그게 다야. 이제 TensorFlow가 설치되어 사용할 준비가 되었습니다!
텐서플로 사용
프레임워크를 사용하려면 다음 명령을 사용하여 라이브러리를 가져오기만 하면 됩니다.
이제 ' tf ' 명령을 사용하여 라이브러리의 다른 모듈에 액세스할 수 있습니다. 다음은 TensorFlow에서 AI 모델을 가져오는 예입니다.
그리고 그게 다야! 이제 AI 프로그램에서 TensorFlow를 쉽게 구현할 수 있습니다.
결론
TensorFlow는 우리가 AI 시스템을 만드는 방식을 진정으로 혁신했으며 강력한 실제 애플리케이션을 보유하고 있습니다. ML 모델 구축 및 교육에서 배포에 이르기까지 TensorFlow는 ML 프로젝트를 생성하기 위한 강력한 리소스를 제공합니다.
이 빠른 연습이 아이디어를 쉽게 실현하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 아래 의견 섹션에서 이 주요 프레임워크에 대한 귀하의 생각을 알려주십시오.
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