Se você está intrigado com a ideia de Inteligência Artificial (IA), provavelmente conhece as aplicações revolucionárias desse campo, incluindo processamento de imagens, detecção de objetos e reconhecimento de fala. Esses aplicativos fazem parte de um subcampo de IA conhecido como Deep Learning. Os programadores podem criar esses sistemas revolucionários implementando conceitos de Deep Learning usando bibliotecas e estruturas de IA, sendo uma delas o TensorFlow.
Neste artigo, você terá uma rápida jornada no TensorFlow Estrutura de aprendizado profundo, seu funcionamento, recursos, aplicativos e como você pode implementá-lo em seus sistemas de IA.
Aprendizagem profunda
Deep Learning (DL) é um subconjunto de Machine Learning, que é um subconjunto maior de IA e ciência de dados. A DL faz uso de estruturas de algoritmo derivadas da funcionalidade do cérebro humano. Tais algoritmos são chamados Redes neurais (NNs) e são compostos por neurônios que formam camadas. Um NN típico tem uma entrada, uma saída e muitas camadas ocultas.
Os dados são passados por essas camadas e o NN aprende os recursos dos dados fornecidos.
O que é a TensorFlow?
O TensorFlow é um de código aberto Estrutura de Deep Learning desenvolvida pelo Google. Essa estrutura de uso intensivo de matemática é baseada em fluxo de dados e programação diferenciável e é usada para construir e treinar redes neurais usando várias ferramentas, bibliotecas e recursos da comunidade. A partir de agora, o TensorFlow é a plataforma líder para criar Aprendizagem profunda modelos e Redes Neurais.
O TensorFlow lida com dados na forma de matrizes multidimensionais de dimensões mais altas chamadas tensores, os tensores são uma solução útil para lidar com grandes quantidades de dados. O framework funciona com base em gráficos de fluxo de dados que possuem nós e arestas. Como o mecanismo de execução está na forma de gráficos, é muito mais fácil executar o código do TensorFlow de maneira distribuída em um cluster de computadores usando unidades de processamento gráfico (GPUs). Também permite construir um fluxograma de operações que podem ser executadas em suas entradas.
Características principais
- Construído para rodar em várias CPUs ou GPUs e até mesmo em sistemas operacionais móveis.
- Suporta várias linguagens de programação, incluindo Python, C++ e Java.
- Incorpora diferentes APIs para criar e dimensionar arquiteturas de aprendizado profundo, como CNN ou RNN.
- Usa APIs intuitivas de alto nível, como Keras, com execução rápida.
- Iteração imediata do modelo e depuração fácil.
- Dá suporte à implantação na nuvem, no local, no navegador ou no dispositivo.
- API de carregamento e manipulação de dados integrada.
- Permite experimentação de pesquisa poderosa.
- Forte e solidário online de código aberto comunidades.
Aplicações
Existem inúmeras aplicações do Aprendizagem profunda biblioteca, um pequeno número dos quais são dados como segue:
- Inteligência artificial aplicações: chatbots e assistentes virtuais.
- Aplicações de Visão Computacional: modelos para reconhecimento de imagem, detecção de objetos e classificação.
- Aplicações de processamento de fala: sistemas para análise de voz humana e padrões de fala.
- Aplicações de processamento de imagens: modelos para realizar técnicas de transformação em imagens.
- Aplicações de processamento de linguagem natural: reconhecimento baseado em texto e análise de sentimentos .
Adquirindo o TensorFlow
Como já foi dito, o TensorFlow é de código aberto e de uso gratuito. Siga os passos abaixo para adquirir o framework.
Passo 1
Para esta etapa, baixe e instale a versão bootstrap do pip chamada 'get-pip.py', a menos que você já a tenha instalado. Você pode baixá-lo SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA.
Passo 2
Abra seu Ambiente de Desenvolvimento Integrado para Python, Java, C++ ou qualquer outro linguagem de programação usado e suportado pelo TensorFlow. Você pode ver a lista SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA.
Agora mude seu diretório para aquele que contém o arquivo get-pip.py e digite o comando: py get-pip.py
Passo 3
Quando a instalação estiver concluída, basta digitar o comando: pip instalar –atualizar tensorflow para começar a instalar o TensorFlow usando pip.
E é isso. Agora você tem o TensorFlow instalado e pronto para usar!
Como usar o Tensorflow
Para usar o framework, basta importar a biblioteca usando o seguinte comando:
Agora você pode usar o comando ' tf ' para acessar diferentes módulos da biblioteca. Veja a seguir um exemplo de importação de modelos de IA do TensorFlow.
E é isso! Agora você deve conseguir implementar o TensorFlow em seus programas de IA com facilidade.
Conclusão
O TensorFlow revolucionou verdadeiramente a maneira como criamos sistemas de IA e possui aplicativos poderosos do mundo real. Desde a criação e treinamento de modelos de ML até a implantação, o TensorFlow oferece recursos robustos para criar projetos de ML.
Espero que este passo a passo rápido ajude você a dar vida às suas ideias com facilidade. Deixe-nos saber seus pensamentos sobre essa estrutura líder na seção de comentários abaixo.
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