Inhoudsopgave[Zich verstoppen][Laten zien]
Als je geïntrigeerd bent door het idee van kunstmatige intelligentie (AI), dan weet je waarschijnlijk wel van de revolutionaire toepassingen op dit gebied, waaronder beeldverwerking, objectdetectie en spraakherkenning. Deze applicaties maken allemaal deel uit van een subveld van AI dat bekend staat als Deep Learning. Programmeurs kunnen deze revolutionaire systemen creëren door concepten van Deep Learning te implementeren met behulp van AI-bibliotheken en frameworks, waaronder TensorFlow.
In dit artikel krijg je een snelle reis naar de TensorFlow Deep Learning-framework, de werking, functies, toepassingen en hoe u het in uw AI-systemen kunt implementeren.
Diepe leren
Deep Learning (DL) is een subset van Machine leren, een grotere subset van AI en datawetenschap. DL maakt gebruik van algoritmestructuren die zijn afgeleid van de functionaliteit van het menselijk brein. Dergelijke algoritmen worden genoemd Neurale netwerken (NN's) en ze bestaan uit neuronen die lagen vormen. Een typische NN heeft een input, output en veel verborgen lagen.
Gegevens worden door deze lagen geleid en het NN leert de kenmerken van de gegeven gegevens.
Wat is TensorFlow?
TensorFlow is een open source Deep Learning-framework ontwikkeld door Google. Dit rekenintensieve raamwerk is gebaseerd op dataflow en differentieerbaar programmeren en wordt gebruikt om Neurale Netwerken bouwen en trainen met behulp van verschillende tools, bibliotheken en gemeenschapsbronnen. Vanaf nu is TensorFlow het toonaangevende platform voor het maken van Diepe leren modellen en neurale netwerken.
TensorFlow verwerkt gegevens in de vorm van multidimensionale arrays van hogere dimensies die tensoren worden genoemd. Tensors zijn een handige oplossing voor het verwerken van grote hoeveelheden gegevens. Het raamwerk werkt op basis van gegevensstroomgrafieken met knooppunten en randen. Omdat het uitvoeringsmechanisme in de vorm van grafieken is, is het veel gemakkelijker om TensorFlow-code gedistribueerd uit te voeren over een cluster van computers met behulp van grafische verwerkingseenheden (GPU's). Het stelt u ook in staat een stroomschema te maken van bewerkingen die op uw invoer kunnen worden uitgevoerd.
Belangrijkste kenmerken
- Gebouwd om op meerdere CPU's of GPU's en zelfs mobiele besturingssystemen te draaien.
- Ondersteunt verschillende programmeertalen, waaronder Python, C++ en Java.
- Bevat verschillende API's om deep learning-architecturen zoals CNN of RNN te bouwen en te schalen.
- Gebruikt intuïtieve API's op hoog niveau zoals Keras met enthousiaste uitvoering.
- Onmiddellijke modeliteratie en eenvoudig debuggen.
- Ondersteunt implementatie in de cloud, on-premises, in de browser of op het apparaat.
- Ingebouwde API voor het laden en verwerken van gegevens.
- Maakt krachtige onderzoeksexperimenten mogelijk.
- Sterk en ondersteunend online open source gemeenschap.
Toepassingen
Er zijn tal van toepassingen van de Diepe leren bibliotheek, waarvan een klein aantal als volgt wordt gegeven:
- Artificial Intelligence toepassingen: chatbots en virtuele assistenten.
- Computer Vision toepassingen: modellen voor beeldherkenning, object detectie en classificatie.
- Spraakverwerkingstoepassingen: systemen voor het analyseren van menselijke stem- en spraakpatronen.
- Beeldverwerkingstoepassingen: modellen voor het uitvoeren van transformatietechnieken op afbeeldingen.
- Toepassingen voor natuurlijke taalverwerking: op tekst gebaseerde herkenning en sentiment analyse modellen.
TensorFlow verwerven
Zoals eerder vermeld, is TensorFlow open-source en gratis te gebruiken. Volg de onderstaande stappen om het raamwerk te verkrijgen.
Stap 1
Download en installeer voor deze stap de bootstrap-versie van pip genaamd 'get-pip.py', tenzij je deze al hebt geïnstalleerd. Je kunt het downloaden hier.
Stap 2
Open uw geïntegreerde ontwikkelomgeving voor Python, Java, C++ of iets anders programmeertaal gebruikt en ondersteund door TensorFlow. U kunt de lijst bekijken hier.
Verander nu uw map in die met het bestand get-pip.py en typ de opdracht: py get-pip.py
Stap 3
Zodra de installatie is voltooid, typt u eenvoudig de opdracht in: pip install – upgrade tensorflow om TensorFlow te installeren met pip.
En dat is het. Je hebt nu TensorFlow geïnstalleerd en klaar voor gebruik!
Tensorflow gebruiken
Om het framework te gebruiken, importeert u eenvoudig de bibliotheek met behulp van de volgende opdracht:
U kunt nu het commando 'tf' gebruiken om toegang te krijgen tot verschillende modules van de bibliotheek. Het volgende is een voorbeeld van het importeren van AI-modellen uit TensorFlow.
En dat is het! Nu zou u TensorFlow gemakkelijk in uw AI-programma's moeten kunnen implementeren.
Conclusie
TensorFlow heeft echt een revolutie teweeggebracht in de manier waarop we AI-systemen creëren en heeft krachtige real-world toepassingen. Van het bouwen en trainen van ML-modellen tot implementatie, TensorFlow biedt robuuste middelen om ML-projecten te creëren.
Ik hoop dat deze korte uitleg je helpt om je ideeën gemakkelijk tot leven te brengen. Laat ons uw mening over dit toonaangevende raamwerk weten in het commentaargedeelte hieronder.
Laat een reactie achter