Если вас заинтриговала идея искусственного интеллекта (ИИ), то вы, вероятно, знаете о революционных приложениях в этой области, включая обработку изображений, обнаружение объектов и распознавание речи. Все эти приложения являются частью области ИИ, известной как глубокое обучение. Программисты могут создавать эти революционные системы, реализуя концепции глубокого обучения с использованием библиотек и фреймворков ИИ, одной из которых является TensorFlow.
В этой статье вы совершите краткое путешествие в TensorFlow. Фреймворк глубокого обучения, его работу, функции, приложения и то, как вы можете реализовать его в своих системах искусственного интеллекта.
Глубокое обучение
Глубокое обучение (DL) является подмножеством Машинное обучение, который представляет собой более широкое подмножество ИИ и науки о данных. DL использует структуры алгоритмов, основанные на функциях человеческого мозга. Такие алгоритмы называются Нейронные сети (NN), и они состоят из нейронов, которые составляют слои. Типичная НС имеет вход, выход и множество скрытых слоев.
Данные проходят через эти слои, и NN изучает особенности данных данных.
Что такое TensorFlow?
TensorFlow — это открытые источники Фреймворк глубокого обучения, разработанный Google. Этот сложный математический фреймворк основан на потоках данных и дифференцируемом программировании и используется для создавать и обучать нейронные сети используя различные инструменты, библиотеки и ресурсы сообщества. На данный момент TensorFlow является ведущей платформой для создания Глубокое обучение модели и нейронные сети.
TensorFlow обрабатывает данные в виде многомерных массивов более высоких измерений, называемых тензорами, тензоры — полезное решение для обработки больших объемов данных. Фреймворк работает на основе графов потоков данных, которые имеют узлы и ребра. Поскольку механизм выполнения представлен в виде графов, намного проще выполнять код TensorFlow распределенным образом в кластере компьютеров с использованием графических процессоров (GPU). Это также позволяет вам построить блок-схему операций, которые могут быть выполнены с вашими входными данными.
Главные преимущества
- Создан для работы на нескольких процессорах или графических процессорах и даже на мобильных операционных системах.
- Поддерживает несколько языков программирования, включая Python, C++ и Java.
- Включает различные API для создания и масштабирования архитектур глубокого обучения, таких как CNN или RNN.
- Использует интуитивно понятные высокоуровневые API, такие как Keras, с быстрым выполнением.
- Немедленная итерация модели и простая отладка.
- Поддерживает развертывание в облаке, локально, в браузере или на устройстве.
- Встроенный API для загрузки и обработки данных.
- Позволяет проводить мощные исследовательские эксперименты.
- Сильный и поддерживающий онлайн открытые источники общинах.
Приложения
Существует множество приложений для Глубокое обучение библиотека, небольшое количество которых приведено следующим образом:
- Artificial Intelligence приложения: чат-боты и виртуальные помощники.
- Приложения компьютерного зрения: модели для распознавания изображений, обнаружение объекта и классификация.
- Приложения для обработки речи: системы для анализа человеческого голоса и речевых паттернов.
- Приложения для обработки изображений: модели для выполнения методов преобразования изображений.
- Приложения для обработки естественного языка: распознавание текста и анализ настроений модели.
Приобретение TensorFlow
Как уже говорилось, TensorFlow имеет открытый исходный код и может использоваться бесплатно. Выполните следующие действия, чтобы приобрести фреймворк.
Шаг 1
Для этого шага загрузите и установите загрузочную версию pip под названием «get-pip.py», если она у вас еще не установлена. Вы можете скачать его здесь.
Шаг 2
Откройте интегрированную среду разработки для Python, Java, C++ или любого другого язык программирования используется и поддерживается TensorFlow. Вы можете просмотреть список здесь.
Теперь измените свой каталог на тот, который содержит файл get-pip.py, и введите команду: py get-pip.py
Шаг 3
После завершения установки просто введите команду: pip install — обновить тензорный поток чтобы начать установку TensorFlow с помощью pip.
Вот и все. Теперь вы установили TensorFlow и готовы к использованию!
Использование тензорного потока
Чтобы использовать фреймворк, просто импортируйте библиотеку с помощью следующей команды:
Теперь вы можете использовать команду 'tf' для доступа к различным модулям библиотеки. Ниже приведен пример импорта моделей ИИ из TensorFlow.
Вот и все! Теперь вы сможете с легкостью внедрить TensorFlow в свои программы ИИ.
Заключение
TensorFlow действительно произвел революцию в том, как мы создаем системы искусственного интеллекта, и имеет мощные приложения для реального мира. От построения и обучения моделей машинного обучения до развертывания — TensorFlow предлагает надежные ресурсы для создания проектов машинного обучения.
Я надеюсь, что это краткое пошаговое руководство поможет вам легко воплотить свои идеи в жизнь. Сообщите нам свои мысли об этой ведущей структуре в разделе комментариев ниже.
Оставьте комментарий