Dacă sunteți intrigat de ideea de inteligență artificială (AI), atunci probabil că știți despre aplicațiile revoluționare ale acestui domeniu, inclusiv procesarea imaginilor, detectarea obiectelor și recunoașterea vorbirii. Toate aceste aplicații fac parte dintr-un subdomeniu al AI cunoscut sub numele de Deep Learning. Programatorii pot crea aceste sisteme revoluționare prin implementarea conceptelor de Deep Learning folosind biblioteci și cadre AI, unul dintre ele fiind TensorFlow.
În acest articol, veți avea o călătorie rapidă în TensorFlow Cadru de învățare profundă, funcționarea, caracteristicile, aplicațiile și modul în care le puteți implementa în sistemele dvs. AI.
Invatare profunda
Deep Learning (DL) este un subset al Invatare mecanica, care este un subset mai mare de AI și știința datelor. DL folosește structuri algoritmice derivate din funcționalitatea creierului uman. Se numesc astfel de algoritmi Rețele neuronale (NN) și cuprind neuroni care alcătuiesc straturi. Un NN tipic are o intrare, o ieșire și o mulțime de straturi ascunse.
Datele sunt trecute prin aceste straturi și NN-ul învață caracteristicile datelor date.
Ce Este TensorFlow?
TensorFlow este un open-source Cadru de învățare profundă dezvoltat de Google. Acest cadru intensiv de matematică se bazează pe flux de date și programare diferențiabilă și este obișnuit construi și antrenează rețele neuronale folosind diverse instrumente, biblioteci și resurse comunitare. În prezent, TensorFlow este platforma principală pentru creare Invatare profunda modele și rețele neuronale.
TensorFlow gestionează datele sub formă de matrice multidimensionale de dimensiuni mai mari numite tensori, tensorii sunt o soluție utilă pentru manipularea unor cantități mari de date. Cadrul funcționează pe baza graficelor fluxului de date care au noduri și margini. Deoarece mecanismul de execuție este sub formă de grafice, este mult mai ușor să executați codul TensorFlow într-o manieră distribuită pe un cluster de computere în timp ce utilizați unități de procesare grafică (GPU). De asemenea, vă permite să construiți o diagramă de operații care pot fi efectuate pe intrările dvs.
Caracteristici cheie
- Construit pentru a rula pe mai multe procesoare sau GPU-uri și chiar pe sisteme de operare mobile.
- Suportă mai multe limbaje de programare, inclusiv Python, C++ și Java.
- Încorporează diferite API-uri pentru a construi și scala arhitecturi de învățare profundă precum CNN sau RNN.
- Utilizează API-uri intuitive de nivel înalt, cum ar fi Keras, cu o execuție dornică.
- Iterare imediată a modelului și depanare ușoară.
- Acceptă implementarea în cloud, on-premises, în browser sau pe dispozitiv.
- API-ul de încărcare și manipulare a datelor încorporat.
- Permite experimente puternice de cercetare.
- Puternic și susținător online open-source comunitate.
Aplicatii
Există numeroase aplicații ale Invatare profunda bibliotecă, dintre care un număr mic sunt date după cum urmează:
- Inteligența artificială aplicații: chatbot și asistenți virtuali.
- Aplicații Computer Vision: modele pentru recunoașterea imaginilor, detectarea obiectelor si clasificare.
- Aplicații de procesare a vorbirii: sisteme de analiză a vocii umane și a modelelor de vorbire.
- Aplicații de procesare a imaginilor: modele pentru efectuarea tehnicilor de transformare a imaginilor.
- Aplicații de procesare a limbajului natural: recunoașterea bazată pe text și Analiza sentimentului modele.
Achiziționarea TensorFlow
După cum sa menționat deja, TensorFlow este open-source și este gratuit. Urmați pașii de mai jos pentru a obține cadrul.
Etapa 1
Pentru acest pas, descărcați și instalați versiunea bootstrap a pip numită „get-pip.py”, cu excepția cazului în care o aveți deja instalată. Îl poți descărca aici.
Etapa 2
Deschideți Mediul de dezvoltare integrat pentru Python, Java, C++ sau oricare altul limbaj de programare utilizat și susținut de TensorFlow. Puteți vizualiza lista aici.
Acum schimbați directorul în cel care conține fișierul get-pip.py și introduceți comanda: py get-pip.py
Etapa 3
Odată ce instalarea este finalizată, introduceți pur și simplu comanda: pip install – upgrade tensorflow pentru a începe instalarea TensorFlow folosind pip.
Si asta e. Acum aveți TensorFlow instalat și gata de utilizare!
Folosind Tensorflow
Pentru a utiliza cadrul, pur și simplu importați biblioteca folosind următoarea comandă:
Acum puteți folosi comanda „tf” pentru a accesa diferite module ale bibliotecii. Următorul este un exemplu de import de modele AI din TensorFlow.
Si asta e! Acum ar trebui să puteți implementa cu ușurință TensorFlow în programele dvs. AI.
Concluzie
TensorFlow a revoluționat cu adevărat modul în care creăm sisteme AI și are aplicații puternice din lumea reală. De la construirea și instruirea modelelor ML până la implementare, TensorFlow oferă resurse solide pentru a crea proiecte ML.
Sper că această prezentare rapidă vă va ajuta să vă aduceți ideile la viață cu ușurință. Spuneți-ne părerile dvs. despre acest cadru principal în secțiunea de comentarii de mai jos.
Lasă un comentariu