ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) എന്ന ആശയം നിങ്ങൾക്ക് താൽപ്പര്യമുണ്ടെങ്കിൽ, ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ എന്നിവയുൾപ്പെടെ ഈ ഫീൽഡിന്റെ വിപ്ലവകരമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് അറിയാമായിരിക്കും. ഈ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെല്ലാം ഡീപ് ലേണിംഗ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന AI-യുടെ ഒരു ഉപഫീൽഡിന്റെ ഭാഗമാണ്. AI ലൈബ്രറികളും ചട്ടക്കൂടുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഡീപ് ലേണിംഗ് ആശയങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ പ്രോഗ്രാമർമാർക്ക് ഈ വിപ്ലവകരമായ സംവിധാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, അവയിലൊന്ന് TensorFlow ആണ്.
ഈ ലേഖനത്തിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ടെൻസർഫ്ലോയിലേക്കുള്ള ഒരു ദ്രുത യാത്ര ലഭിക്കും ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂട്, അതിന്റെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ, ഫീച്ചറുകൾ, ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, നിങ്ങളുടെ AI സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഇത് എങ്ങനെ നടപ്പിലാക്കാം.
ആഴത്തിലുള്ള പഠനം
ഡീപ് ലേണിംഗ് (ഡിഎൽ) ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ് യന്ത്ര പഠനം, ഇത് AI, ഡാറ്റാ സയൻസിന്റെ ഒരു വലിയ ഉപവിഭാഗമാണ്. മനുഷ്യ മസ്തിഷ്ക പ്രവർത്തനത്തിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞ അൽഗോരിതം ഘടനകൾ DL ഉപയോഗിക്കുന്നു. അത്തരം അൽഗോരിതങ്ങളെ വിളിക്കുന്നു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (NNs) അവയിൽ പാളികൾ നിർമ്മിക്കുന്ന ന്യൂറോണുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഒരു സാധാരണ NN-ന് ഒരു ഇൻപുട്ട്, ഔട്ട്പുട്ട്, കൂടാതെ ധാരാളം മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാളികൾ ഉണ്ട്.
ഈ ലെയറിലൂടെ ഡാറ്റ കൈമാറുകയും തന്നിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ സവിശേഷതകൾ NN പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
എന്താണ് ടെൻസോർഫ്ലോ?
TensorFlow ആണ് ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഗൂഗിൾ വികസിപ്പിച്ച ഡീപ് ലേണിംഗ് ചട്ടക്കൂട്. ഈ ഗണിത-തീവ്രമായ ചട്ടക്കൂട് ഡാറ്റാഫ്ലോയും ഡിഫറൻഷ്യബിൾ പ്രോഗ്രാമിംഗും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ നിർമ്മിക്കുകയും പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുക വിവിധ ടൂളുകൾ, ലൈബ്രറികൾ, കമ്മ്യൂണിറ്റി വിഭവങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇപ്പോൾ, TensorFlow സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള മുൻനിര പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം മോഡലുകളും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും.
ടെൻസറുകൾ എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഉയർന്ന അളവുകളുടെ മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ അറേകളുടെ രൂപത്തിൽ ടെൻസർഫ്ലോ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു ഉപയോഗപ്രദമായ പരിഹാരമാണ് ടെൻസറുകൾ. നോഡുകളും അരികുകളും ഉള്ള ഡാറ്റാ ഫ്ലോ ഗ്രാഫുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഫ്രെയിംവർക്ക് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. എക്സിക്യൂഷൻ മെക്കാനിസം ഗ്രാഫുകളുടെ രൂപത്തിലായതിനാൽ, ഗ്രാഫിക്കൽ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ (ജിപിയു) ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ടെൻസർഫ്ലോ കോഡ് കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ ഒരു ക്ലസ്റ്ററിലുടനീളം വിതരണം ചെയ്യുന്ന രീതിയിൽ നടപ്പിലാക്കുന്നത് വളരെ എളുപ്പമാണ്. നിങ്ങളുടെ ഇൻപുട്ടുകളിൽ നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഒരു ഫ്ലോചാർട്ട് നിർമ്മിക്കാനും ഇത് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
പ്രധാന സവിശേഷതകൾ
- ഒന്നിലധികം CPU-കളിലോ GPU-കളിലോ മൊബൈൽ ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളിലോ പോലും പ്രവർത്തിക്കാൻ നിർമ്മിച്ചതാണ്.
- പൈത്തൺ, സി++, ജാവ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
- CNN അല്ലെങ്കിൽ RNN പോലുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന ആർക്കിടെക്ചറുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നതിനും വ്യത്യസ്ത API-കൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
- കെരാസ് പോലുള്ള അവബോധജന്യമായ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള API-കൾ ആകാംക്ഷയോടെ നടപ്പിലാക്കുന്നു.
- ഉടനടി മോഡൽ ആവർത്തനവും എളുപ്പത്തിലുള്ള ഡീബഗ്ഗിംഗും.
- ക്ലൗഡിലോ പരിസരങ്ങളിലോ ബ്രൗസറിലോ ഉപകരണത്തിലോ വിന്യാസം പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
- ബിൽറ്റ്-ഇൻ ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്യലും API കൈകാര്യം ചെയ്യലും.
- ശക്തമായ ഗവേഷണ പരീക്ഷണങ്ങൾ അനുവദിക്കുന്നു.
- ഓൺലൈനിൽ ശക്തവും പിന്തുണയും ഓപ്പൺ സോഴ്സ് കമ്മ്യൂണിറ്റി.
അപ്ലിക്കേഷനുകൾ
യുടെ നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉണ്ട് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ലൈബ്രറി, അവയിൽ ഒരു ചെറിയ സംഖ്യ ഇനിപ്പറയുന്ന രീതിയിൽ നൽകിയിരിക്കുന്നു:
- നിർമ്മിത ബുദ്ധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ: ചാറ്റ്ബോട്ടുകളും വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകളും.
- കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ: ഇമേജ് തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള മോഡലുകൾ, ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തൽ വർഗ്ഗീകരണവും.
- സ്പീച്ച് പ്രോസസ്സിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ: മനുഷ്യ ശബ്ദവും സംഭാഷണ പാറ്റേണുകളും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ.
- ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ: ഇമേജുകളിൽ ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള മോഡലുകൾ.
- നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ: ടെക്സ്റ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തിരിച്ചറിയൽ കൂടാതെ വികാര വിശകലനം മോഡലുകൾ.
TensorFlow ഏറ്റെടുക്കുന്നു
ഇതിനകം പ്രസ്താവിച്ചതുപോലെ, TensorFlow ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ആണ്, കൂടാതെ ഉപയോഗിക്കാൻ സൌജന്യവുമാണ്. ചട്ടക്കൂട് സ്വന്തമാക്കാൻ ചുവടെയുള്ള ഘട്ടങ്ങൾ പാലിക്കുക.
സ്റ്റെപ്പ് 1
ഈ ഘട്ടത്തിനായി, നിങ്ങൾ ഇതിനകം ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിട്ടില്ലെങ്കിൽ, 'get-pip.py' എന്ന പിപ്പിന്റെ ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പ് പതിപ്പ് ഡൗൺലോഡ് ചെയ്ത് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക. നിങ്ങൾക്ക് അത് ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാം ഇവിടെ.
സ്റ്റെപ്പ് 2
പൈത്തൺ, ജാവ, സി++ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റേതെങ്കിലും കാര്യങ്ങൾക്കായി നിങ്ങളുടെ സംയോജിത വികസന പരിസ്ഥിതി തുറക്കുക പ്രോഗ്രാമിങ് ഭാഷ TensorFlow ഉപയോഗിക്കുകയും പിന്തുണയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് പട്ടിക കാണാൻ കഴിയും ഇവിടെ.
ഇപ്പോൾ get-pip.py ഫയൽ അടങ്ങുന്ന ഒന്നിലേക്ക് നിങ്ങളുടെ ഡയറക്ടറി മാറ്റി കമാൻഡ് ടൈപ്പ് ചെയ്യുക: py get-pip.py
സ്റ്റെപ്പ് 3
ഇൻസ്റ്റാളേഷൻ പൂർത്തിയായിക്കഴിഞ്ഞാൽ, കമാൻഡ് ടൈപ്പ് ചെയ്യുക: പൈപ്പ് ഇൻസ്റ്റാൾ - ടെൻസർഫ്ലോ നവീകരിക്കുക പൈപ്പ് ഉപയോഗിച്ച് TensorFlow ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ ആരംഭിക്കുക.
അതും കഴിഞ്ഞു. നിങ്ങൾ ഇപ്പോൾ TensorFlow ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത് ഉപയോഗിക്കാൻ തയ്യാറാണ്!
ടെൻസർഫ്ലോ ഉപയോഗിക്കുന്നു
ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്, ഇനിപ്പറയുന്ന കമാൻഡ് ഉപയോഗിച്ച് ലൈബ്രറി ഇറക്കുമതി ചെയ്യുക:
ലൈബ്രറിയുടെ വിവിധ മൊഡ്യൂളുകൾ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോൾ 'tf' കമാൻഡ് ഉപയോഗിക്കാം. TensorFlow-ൽ നിന്ന് AI മോഡലുകൾ ഇറക്കുമതി ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു ഉദാഹരണമാണ് ഇനിപ്പറയുന്നത്.
അത്രമാത്രം! ഇപ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ നിങ്ങളുടെ AI പ്രോഗ്രാമുകളിൽ TensorFlow നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും.
തീരുമാനം
ഞങ്ങൾ AI സിസ്റ്റങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന രീതിയിൽ TensorFlow യഥാർത്ഥത്തിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിച്ചു കൂടാതെ ശക്തമായ യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളും ഉണ്ട്. ML മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതും മുതൽ വിന്യാസം വരെ, ML പ്രോജക്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ടെൻസർഫ്ലോ ശക്തമായ വിഭവങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
നിങ്ങളുടെ ആശയങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ ജീവസുറ്റതാക്കാൻ ഈ ദ്രുത വാക്ക്ത്രൂ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുമെന്ന് ഞാൻ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ഈ മുൻനിര ചട്ടക്കൂടിനെക്കുറിച്ചുള്ള നിങ്ങളുടെ ചിന്തകൾ ചുവടെയുള്ള അഭിപ്രായ വിഭാഗത്തിൽ ഞങ്ങളെ അറിയിക്കുക.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക