ຖ້າທ່ານສົນໃຈກັບແນວຄວາມຄິດຂອງ Artificial Intelligence (AI) ແລ້ວທ່ານອາດຈະຮູ້ກ່ຽວກັບການປະຕິວັດຂອງພາກສະຫນາມນີ້, ລວມທັງການປຸງແຕ່ງຮູບພາບ, ການກວດຫາວັດຖຸແລະການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ. ແອັບພລິເຄຊັ່ນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສ່ວນໜຶ່ງຂອງສາຂາຍ່ອຍຂອງ AI ທີ່ເອີ້ນວ່າ Deep Learning. ນັກຂຽນໂປລແກລມສາມາດສ້າງລະບົບການປະຕິວັດເຫຼົ່ານີ້ໂດຍການປະຕິບັດແນວຄວາມຄິດຂອງ Deep Learning ໂດຍໃຊ້ຫ້ອງສະຫມຸດ AI ແລະກອບ, ຫນຶ່ງໃນນັ້ນແມ່ນ TensorFlow.
ໃນບົດຄວາມນີ້, ທ່ານຈະໄດ້ຮັບການເດີນທາງໄວເຂົ້າໄປໃນ TensorFlow ກອບການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ, ການເຮັດວຽກຂອງມັນ, ຄຸນສົມບັດ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ແລະວິທີທີ່ທ່ານສາມາດປະຕິບັດມັນຢູ່ໃນລະບົບ AI ຂອງທ່ານ.
Deep Learning
ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ (DL) ແມ່ນຊຸດຍ່ອຍຂອງ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ, ເຊິ່ງເປັນຊຸດຍ່ອຍທີ່ໃຫຍ່ກວ່າຂອງ AI ແລະວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. DL ເຮັດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ໂຄງສ້າງຂອງ algorithm ທີ່ມາຈາກການເຮັດວຽກຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດ. ສູດການຄິດໄລ່ດັ່ງກ່າວແມ່ນເອີ້ນວ່າ Neural Networks (NNs) ແລະພວກມັນປະກອບດ້ວຍ neurons ທີ່ປະກອບເປັນຊັ້ນ. A NN ປົກກະຕິມີ input, output, ແລະຫຼາຍຊັ້ນເຊື່ອງໄວ້.
ຂໍ້ມູນຖືກສົ່ງຜ່ານຊັ້ນຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ແລະ NN ຮຽນຮູ້ລັກສະນະຂອງຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບ.
ແມ່ນຫຍັງ TensorFlow?
TensorFlow ເປັນ ເປີດເຜີຍແຫຼ່ງ ກອບການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງພັດທະນາໂດຍ Google. ໂຄງຮ່າງການທີ່ເຂັ້ມຂຸ້ນທາງຄະນິດສາດນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ການໄຫຼເຂົ້າຂອງຂໍ້ມູນ ແລະການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ແຕກຕ່າງ ແລະຖືກໃຊ້ເພື່ອ ສ້າງແລະຝຶກອົບຮົມ Neural Networks ການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືຕ່າງໆ, ຫ້ອງສະຫມຸດ, ແລະຊັບພະຍາກອນຊຸມຊົນ. ໃນປັດຈຸບັນ, TensorFlow ແມ່ນເວທີຊັ້ນນໍາສໍາລັບການສ້າງ Deep Learning ແບບຈໍາລອງແລະເຄືອຂ່າຍ Neural.
TensorFlow ຈັດການຂໍ້ມູນໃນຮູບແບບຂອງອະເຣຫຼາຍມິຕິຂອງຂະຫນາດທີ່ສູງກວ່າທີ່ເອີ້ນວ່າ tensors, tensors ເປັນການແກ້ໄຂທີ່ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການຈັດການຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ. ກອບເຮັດວຽກໂດຍອີງໃສ່ເສັ້ນສະແດງຂໍ້ມູນທີ່ມີ nodes ແລະຂອບ. ເນື່ອງຈາກກົນໄກການປະຕິບັດຢູ່ໃນຮູບແບບຂອງກາຟ, ມັນງ່າຍກວ່າຫຼາຍທີ່ຈະປະຕິບັດລະຫັດ TensorFlow ໃນລັກສະນະທີ່ແຈກຢາຍໃນທົ່ວກຸ່ມຂອງຄອມພິວເຕີໃນຂະນະທີ່ນໍາໃຊ້ຫນ່ວຍປະມວນຜົນກາຟິກ (GPUs). ມັນຍັງອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານສ້າງຕາຕະລາງການດໍາເນີນການທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ໃນວັດສະດຸປ້ອນຂອງທ່ານ.
ຄຸນນະສົມບັດທີ່ສໍາຄັນ
- ສ້າງຂຶ້ນເພື່ອແລ່ນໃນ CPU ຫຼື GPU ຫຼາຍອັນ ແລະແມ້ແຕ່ລະບົບປະຕິບັດການມືຖື.
- ສະຫນັບສະຫນູນພາສາການຂຽນໂປລແກລມຈໍານວນຫນຶ່ງລວມທັງ Python, C ++, ແລະ Java.
- ລວມເອົາ APIs ທີ່ແຕກຕ່າງກັນເພື່ອສ້າງ ແລະຂະຫຍາຍສະຖາປັດຕະຍະກຳການຮຽນຮູ້ເລິກໆເຊັ່ນ CNN ຫຼື RNN.
- ໃຊ້ APIs ລະດັບສູງ intuitive ເຊັ່ນ Keras ດ້ວຍຄວາມກະຕືລືລົ້ນໃນການປະຕິບັດ.
- ການສ້າງແບບຈໍາລອງແບບຊໍ້າຄືນທັນທີ ແລະແກ້ໄຂຈຸດບົກຜ່ອງໄດ້ງ່າຍ.
- ສະຫນັບສະຫນູນການນໍາໃຊ້ໃນການຟັງ, ໃນສະຖານທີ່, ໃນຕົວທ່ອງເວັບ, ຫຼືໃນອຸປະກອນ.
- API ການໂຫຼດ ແລະຈັດການຂໍ້ມູນໃນຕົວ.
- ອະນຸຍາດໃຫ້ສໍາລັບການທົດລອງການຄົ້ນຄວ້າທີ່ມີປະສິດທິພາບ.
- ທີ່ເຂັ້ມແຂງແລະສະຫນັບສະຫນູນອອນໄລນ໌ ເປີດເຜີຍແຫຼ່ງ ຊຸມຊົນ.
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ
ມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຈໍານວນຫລາຍຂອງ Deep Learning ຫໍສະຫມຸດ, ຈໍານວນຫນ້ອຍທີ່ໄດ້ຮັບການດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:
- ປັນຍາປະດິດ ແອັບພລິເຄຊັນ: chatbots ແລະຜູ້ຊ່ວຍ virtual.
- ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຄອມພິວເຕີວິໄສທັດ: ຮູບແບບສໍາລັບການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ການຊອກຄົ້ນຫາວັດຖຸ ແລະການຈັດປະເພດ.
- ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກປະມວນຜົນສຽງ: ລະບົບສໍາລັບການວິເຄາະສຽງຂອງມະນຸດແລະຮູບແບບການປາກເວົ້າ.
- ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການປຸງແຕ່ງຮູບພາບ: ຮູບແບບສໍາລັບການປະຕິບັດເຕັກນິກການຫັນປ່ຽນກ່ຽວກັບຮູບພາບ.
- ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ: ການຮັບຮູ້ຂໍ້ຄວາມແລະ ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ ແບບຈໍາລອງ.
ການຊື້ TensorFlow
ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວແລ້ວ, TensorFlow ແມ່ນແຫຼ່ງເປີດແລະບໍ່ເສຍຄ່າເພື່ອໃຊ້. ປະຕິບັດຕາມຂັ້ນຕອນຂ້າງລຸ່ມນີ້ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ກອບ.
1 ຂັ້ນຕອນ
ສໍາລັບຂັ້ນຕອນນີ້, ດາວໂຫລດແລະຕິດຕັ້ງ pip ລຸ້ນ bootstrap ທີ່ເອີ້ນວ່າ 'get-pip.py' ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າທ່ານໄດ້ຕິດຕັ້ງມັນແລ້ວ. ທ່ານສາມາດດາວນ໌ໂຫລດມັນ ທີ່ນີ້.
2 ຂັ້ນຕອນ
ເປີດສະພາບແວດລ້ອມການພັດທະນາແບບປະສົມປະສານຂອງທ່ານສໍາລັບ Python, Java, C++, ຫຼືອື່ນໆ ພາສາໂປລແກລມ ໃຊ້ແລະສະຫນັບສະຫນູນໂດຍ TensorFlow. ທ່ານສາມາດເບິ່ງບັນຊີລາຍຊື່ ທີ່ນີ້.
ຕອນນີ້ປ່ຽນໄດເລກະທໍລີຂອງທ່ານໄປຫາອັນທີ່ມີໄຟລ໌ get-pip.py ແລະພິມຄໍາສັ່ງ: py get-pip.py
3 ຂັ້ນຕອນ
ເມື່ອການຕິດຕັ້ງສໍາເລັດ, ພຽງແຕ່ພິມຄໍາສັ່ງ: pip ຕິດຕັ້ງ -upgrade tensorflow ເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນການຕິດຕັ້ງ TensorFlow ໂດຍໃຊ້ pip.
ແລະນັ້ນແມ່ນມັນ. ຕອນນີ້ທ່ານມີ TensorFlow ຕິດຕັ້ງ ແລະພ້ອມທີ່ຈະໃຊ້ແລ້ວ!
ໃຊ້ Tensorflow
ເພື່ອໃຊ້ກອບ, ພຽງແຕ່ນໍາເຂົ້າຫ້ອງສະຫມຸດໂດຍໃຊ້ຄໍາສັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:
ດຽວນີ້ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ຄໍາສັ່ງ 'tf' ເພື່ອເຂົ້າເຖິງໂມດູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຫ້ອງສະຫມຸດ. ຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງການນໍາເຂົ້າແບບ AI ຈາກ TensorFlow.
ແລະນັ້ນແມ່ນມັນ! ໃນປັດຈຸບັນທ່ານຄວນຈະສາມາດປະຕິບັດ TensorFlow ໃນໂຄງການ AI ຂອງທ່ານຢ່າງງ່າຍດາຍ.
ສະຫຼຸບ
TensorFlow ໄດ້ປະຕິວັດຢ່າງແທ້ຈິງວິທີທີ່ພວກເຮົາສ້າງລະບົບ AI ແລະມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ແທ້ຈິງທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ຈາກການກໍ່ສ້າງແລະການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ ML ຈົນເຖິງການໃຊ້ງານ, TensorFlow ສະຫນອງຊັບພະຍາກອນທີ່ເຂັ້ມແຂງເພື່ອສ້າງໂຄງການ ML.
ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າ walkthrough ໄວນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານນໍາເອົາຄວາມຄິດຂອງທ່ານໄປສູ່ຊີວິດໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ. ໃຫ້ພວກເຮົາຮູ້ຄວາມຄິດຂອງທ່ານກ່ຽວກັບກອບຊັ້ນນໍານີ້ໃນສ່ວນຄໍາເຫັນຂ້າງລຸ່ມນີ້.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ