Ако сте заинтригирани од идејата за вештачка интелигенција (ВИ), тогаш веројатно знаете за револуционерните апликации на ова поле, вклучувајќи обработка на слики, откривање објекти и препознавање говор. Сите овие апликации се дел од подполето на вештачката интелигенција познато како длабоко учење. Програмерите можат да ги создадат овие револуционерни системи со имплементирање на концепти за длабоко учење користејќи библиотеки и рамки за вештачка интелигенција, еден од нив е TensorFlow.
Во оваа статија, ќе добиете брзо патување во TensorFlow Рамка за длабоко учење, неговата работа, карактеристики, апликации и како можете да ја имплементирате во вашите системи со вештачка интелигенција.
Длабоко учење
Длабокото учење (DL) е подмножество на Машинско учење, што е поголемо подмножество на вештачката интелигенција и науката за податоци. DL користи алгоритамски структури добиени од функционалноста на човечкиот мозок. Таквите алгоритми се нарекуваат Нервни мрежи (NN) и тие се состојат од неврони кои сочинуваат слоеви. Типична НН има влез, излез и многу скриени слоеви.
Податоците се пренесуваат низ овие слоеви и NN ги учи карактеристиките на дадените податоци.
Што е TensorFlow?
TensorFlow е еден со отворен код Рамка за длабоко учење развиена од Google. Оваа математички интензивна рамка се заснова на проток на податоци и програмирање што може да се разликува и се користи за изградба и обука на невронски мрежи користејќи различни алатки, библиотеки и ресурси на заедницата. Од сега, TensorFlow е водечка платформа за креирање Длабоко учење модели и невронски мрежи.
TensorFlow се справува со податоци во форма на повеќедимензионални низи со повисоки димензии наречени тензори, тензорите се корисно решение за ракување со големи количини на податоци. Рамката работи врз основа на графикони за проток на податоци кои имаат јазли и рабови. Бидејќи механизмот за извршување е во форма на графикони, многу е полесно да се изврши кодот TensorFlow на дистрибуиран начин низ кластер од компјутери додека се користат графички процесорски единици (GPU). Исто така, ви овозможува да конструирате дијаграм на текови на операции што може да се извршат на вашите влезови.
Клучни карактеристики
- Создаден да работи на повеќе процесори или графички процесори, па дури и мобилни оперативни системи.
- Поддржува неколку програмски јазици, вклучувајќи Python, C++ и Java.
- Вклучува различни API за да изгради и размери архитектури за длабоко учење како CNN или RNN.
- Користи интуитивни API на високо ниво како Keras со желно извршување.
- Непосредна итерација на моделот и лесно дебагирање.
- Поддржува распоредување на облакот, во просториите, во прелистувачот или на уредот.
- Вграден API за вчитување и ракување со податоци.
- Овозможува моќно истражувачко експериментирање.
- Силен и поддржувачки онлајн со отворен код заедница.
апликации
Постојат бројни апликации на Длабоко учење библиотека, од кои мал број се дадени како што следува:
- Вештачка интелигенција апликации: чет-ботови и виртуелни асистенти.
- Апликации Computer Vision: модели за препознавање слики, откривање на објекти и класификација.
- Апликации за обработка на говор: системи за анализа на човечки глас и модели на говор.
- Апликации за обработка на слики: модели за изведување техники на трансформација на слики.
- Апликации за обработка на природен јазик: препознавање базирано на текст и анализа на чувства модели.
Стекнување на TensorFlow
Како што веќе беше наведено, TensorFlow е со отворен код и бесплатен за користење. Следете ги чекорите подолу за да ја стекнете рамката.
Чекор 1
За овој чекор, преземете ја и инсталирајте ја bootstrap верзијата на pip наречена „get-pip.py“, освен ако веќе не сте ја инсталирале. Можете да го преземете овде.
Чекор 2
Отворете ја вашата интегрирана развојна средина за Python, Java, C++ или која било друга програмски јазик користен и поддржан од TensorFlow. Можете да ја видите листата овде.
Сега сменете го вашиот директориум во оној што ја содржи датотеката get-pip.py и внесете ја командата: py get-pip.py
Чекор 3
Откако ќе заврши инсталацијата, едноставно внесете ја командата: Pip install – надградба на tensorflow за да започнете со инсталирање на TensorFlow користејќи pip.
И тоа е тоа. Сега имате инсталирано TensorFlow и сте подготвени за употреба!
Користење на Tensorflow
За да ја користите рамката, едноставно увезете ја библиотеката користејќи ја следнава команда:
Сега можете да ја користите командата „tf“ за пристап до различни модули од библиотеката. Следното е пример за увоз на модели со вештачка интелигенција од TensorFlow.
И тоа е тоа! Сега треба лесно да го имплементирате TensorFlow во вашите програми за вештачка интелигенција.
Заклучок
TensorFlow навистина го револуционизираше начинот на кој создаваме системи за вештачка интелигенција и има моќни апликации од реалниот свет. Од изградба и обука на ML модели до распоредување, TensorFlow нуди робусни ресурси за креирање ML проекти.
Се надевам дека овој брз преглед ќе ви помогне лесно да ги оживеете вашите идеи. Кажете ни ги вашите размислувања за оваа водечка рамка во делот за коментари подолу.
Оставете Одговор