जर तुम्हाला आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) च्या कल्पनेबद्दल उत्सुकता असेल तर तुम्हाला कदाचित या क्षेत्रातील क्रांतिकारी अनुप्रयोगांबद्दल माहिती असेल, ज्यात इमेज प्रोसेसिंग, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन आणि स्पीच रेकग्निशन यांचा समावेश आहे. हे ऍप्लिकेशन्स डीप लर्निंग म्हणून ओळखल्या जाणार्या AI च्या सबफिल्डचा भाग आहेत. एआय लायब्ररी आणि फ्रेमवर्क वापरून डीप लर्निंगच्या संकल्पना लागू करून प्रोग्रामर या क्रांतिकारी प्रणाली तयार करू शकतात, त्यापैकी एक टेन्सरफ्लो आहे.
या लेखात, तुम्हाला TensorFlow मध्ये द्रुत प्रवास मिळेल सखोल शिक्षण फ्रेमवर्क, त्याची कार्यप्रणाली, वैशिष्ट्ये, ऍप्लिकेशन्स आणि तुम्ही ते तुमच्या AI सिस्टीममध्ये कसे अंमलात आणू शकता.
दीप लर्निंग
डीप लर्निंग (DL) हा उपसंच आहे मशीन लर्निंग, जो AI आणि डेटा सायन्सचा एक मोठा उपसंच आहे. डीएल मानवी मेंदूच्या कार्यक्षमतेतून प्राप्त झालेल्या अल्गोरिदम संरचनांचा वापर करते. अशा अल्गोरिदम म्हणतात मज्जासंस्था नेटवर्क (NNs) आणि त्यात न्यूरॉन्स असतात जे थर बनवतात. सामान्य NN मध्ये इनपुट, आउटपुट आणि बरेच लपवलेले स्तर असतात.
डेटा या स्तरांमधून जातो आणि NN दिलेल्या डेटाची वैशिष्ट्ये शिकतो.
काय आहे टेन्सर फ्लो?
TensorFlow आहे मुक्त स्रोत Google ने विकसित केलेले डीप लर्निंग फ्रेमवर्क. हे गणित-केंद्रित फ्रेमवर्क डेटाफ्लो आणि भिन्नता प्रोग्रामिंगवर आधारित आहे आणि वापरले जाते न्यूरल नेटवर्क तयार आणि प्रशिक्षित करा विविध साधने, लायब्ररी आणि समुदाय संसाधने वापरून. आत्तापर्यंत, TensorFlow तयार करण्यासाठी आघाडीचे व्यासपीठ आहे दीप लर्निंग मॉडेल आणि न्यूरल नेटवर्क.
टेन्सरफ्लो उच्च परिमाणांच्या बहु-आयामी अॅरेच्या स्वरूपात डेटा हाताळते ज्याला टेन्सर्स म्हणतात, मोठ्या प्रमाणात डेटा हाताळण्यासाठी टेन्सर हे उपयुक्त उपाय आहेत. फ्रेमवर्क डेटा प्रवाह आलेखांवर आधारित कार्य करते ज्यात नोड्स आणि कडा असतात. अंमलबजावणीची यंत्रणा आलेखांच्या स्वरूपात असल्याने, ग्राफिकल प्रोसेसिंग युनिट्स (GPUs) वापरताना संगणकांच्या क्लस्टरमध्ये वितरित पद्धतीने TensorFlow कोड कार्यान्वित करणे खूप सोपे आहे. हे तुम्हाला ऑपरेशन्सचा फ्लोचार्ट तयार करण्यास देखील अनुमती देते जे तुमच्या इनपुटवर केले जाऊ शकते.
महत्वाची वैशिष्टे
- एकाधिक CPUs किंवा GPUs आणि अगदी मोबाईल ऑपरेटिंग सिस्टमवर चालण्यासाठी तयार केलेले.
- Python, C++ आणि Java यासह अनेक प्रोग्रामिंग भाषांना सपोर्ट करते.
- CNN किंवा RNN सारख्या सखोल शिक्षण आर्किटेक्चर तयार करण्यासाठी आणि स्केल करण्यासाठी भिन्न API समाविष्ट करते.
- उत्सुक अंमलबजावणीसह केरासारखे अंतर्ज्ञानी उच्च-स्तरीय API वापरते.
- तात्काळ मॉडेल पुनरावृत्ती आणि सोपे डीबगिंग.
- क्लाउडवर, ऑन-प्रिमाइसेस, ब्राउझरमध्ये किंवा डिव्हाइसवर तैनात करण्यास समर्थन देते.
- अंगभूत डेटा लोडिंग आणि हाताळणी API.
- शक्तिशाली संशोधन प्रयोगांना अनुमती देते.
- ऑनलाइन मजबूत आणि सहाय्यक मुक्त स्रोत समुदाय
अनुप्रयोग
च्या असंख्य अनुप्रयोग आहेत दीप लर्निंग लायब्ररी, ज्यापैकी एक लहान संख्या खालीलप्रमाणे दिली आहे:
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोग: चॅटबॉट्स आणि आभासी सहाय्यक.
- कॉम्प्युटर व्हिजन ऍप्लिकेशन्स: प्रतिमा ओळखण्यासाठी मॉडेल, ऑब्जेक्ट शोध आणि वर्गीकरण.
- स्पीच प्रोसेसिंग ऍप्लिकेशन्स: मानवी आवाज आणि भाषण पद्धतींचे विश्लेषण करण्यासाठी सिस्टम.
- इमेज प्रोसेसिंग अॅप्लिकेशन्स: इमेजवर ट्रान्सफॉर्मेशन टेक्निक्स करण्यासाठी मॉडेल.
- नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया अनुप्रयोग: मजकूर-आधारित ओळख आणि भावना विश्लेषण मॉडेल
TensorFlow घेणे
आधीच सांगितल्याप्रमाणे, TensorFlow हे मुक्त-स्रोत आणि वापरण्यास मुक्त आहे. फ्रेमवर्क प्राप्त करण्यासाठी खालील चरणांचे अनुसरण करा.
पाऊल 1
या चरणासाठी, 'get-pip.py' नावाची pip ची बूटस्ट्रॅप आवृत्ती डाउनलोड आणि स्थापित करा जोपर्यंत तुम्ही ती आधीच स्थापित केलेली नसेल. तुम्ही ते डाउनलोड करू शकता येथे.
पाऊल 2
Python, Java, C++ किंवा इतर कोणत्याही साठी तुमचे एकात्मिक विकास वातावरण उघडा प्रोग्रामिंग भाषा TensorFlow द्वारे वापरलेले आणि समर्थित. तुम्ही यादी पाहू शकता येथे.
आता get-pip.py फाइल असलेली तुमची निर्देशिका बदला आणि कमांड टाईप करा: py get-pip.py
पाऊल 3
इंस्टॉलेशन पूर्ण झाल्यावर, फक्त कमांड टाईप करा: pip install – अपग्रेड टेन्सरफ्लो pip वापरून TensorFlow स्थापित करणे सुरू करण्यासाठी.
आणि ते झाले. तुमच्याकडे आता TensorFlow इंस्टॉल आहे आणि वापरण्यासाठी तयार आहे!
Tensorflow वापरणे
फ्रेमवर्क वापरण्यासाठी, खालील आदेश वापरून फक्त लायब्ररी आयात करा:
तुम्ही आता 'tf' कमांड वापरू शकता लायब्ररीच्या विविध मॉड्यूल्समध्ये प्रवेश करण्यासाठी. TensorFlow वरून AI मॉडेल्स आयात करण्याचे खालील उदाहरण आहे.
आणि तेच! आता तुम्ही तुमच्या AI प्रोग्राम्समध्ये TensorFlow सहजतेने लागू करू शकता.
निष्कर्ष
TensorFlow ने खऱ्या अर्थाने आम्ही AI सिस्टीम तयार करण्याच्या पद्धतीत क्रांती घडवून आणली आहे आणि त्यात शक्तिशाली वास्तविक-जागतिक अनुप्रयोग आहेत. ML मॉडेल तयार करणे आणि प्रशिक्षण देणे ते तैनात करण्यापर्यंत, TensorFlow ML प्रकल्प तयार करण्यासाठी मजबूत संसाधने ऑफर करते.
मला आशा आहे की हे द्रुत वॉकथ्रू तुम्हाला तुमच्या कल्पना सहजपणे जिवंत करण्यात मदत करेल. खाली टिप्पणी विभागात या अग्रगण्य फ्रेमवर्कबद्दल तुमचे विचार आम्हाला कळवा.
प्रत्युत्तर द्या