మీరు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) ఆలోచనతో ఆసక్తిగా ఉంటే, ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్, ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్తో సహా ఈ ఫీల్డ్ యొక్క విప్లవాత్మక అనువర్తనాల గురించి మీకు బహుశా తెలిసి ఉండవచ్చు. ఈ అప్లికేషన్లు అన్నీ డీప్ లెర్నింగ్ అని పిలువబడే AI యొక్క సబ్ఫీల్డ్లో భాగం. ప్రోగ్రామర్లు AI లైబ్రరీలు మరియు ఫ్రేమ్వర్క్లను ఉపయోగించి డీప్ లెర్నింగ్ భావనలను అమలు చేయడం ద్వారా ఈ విప్లవాత్మక వ్యవస్థలను సృష్టించవచ్చు, వాటిలో ఒకటి TensorFlow.
ఈ కథనంలో, మీరు TensorFlowలోకి శీఘ్ర ప్రయాణాన్ని పొందుతారు డీప్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్, దాని వర్కింగ్లు, ఫీచర్లు, అప్లికేషన్లు మరియు మీ AI సిస్టమ్లలో మీరు దీన్ని ఎలా అమలు చేయవచ్చు.
డీప్ లెర్నింగ్
డీప్ లెర్నింగ్ (DL) అనేది ఉపసమితి యంత్ర అభ్యాస, ఇది AI మరియు డేటా సైన్స్ యొక్క పెద్ద ఉపసమితి. DL మానవ మెదడు పనితీరు నుండి తీసుకోబడిన అల్గారిథమ్ నిర్మాణాలను ఉపయోగించుకుంటుంది. ఇటువంటి అల్గోరిథంలు అంటారు నరాల నెట్వర్క్ (NNలు) మరియు అవి పొరలను తయారు చేసే న్యూరాన్లను కలిగి ఉంటాయి. ఒక సాధారణ NN ఇన్పుట్, అవుట్పుట్ మరియు చాలా దాచిన లేయర్లను కలిగి ఉంటుంది.
డేటా ఈ లేయర్ల ద్వారా పంపబడుతుంది మరియు ఇచ్చిన డేటా యొక్క లక్షణాలను NN నేర్చుకుంటుంది.
ఏమిటి TensorFlow?
TensorFlow అనేది ఒక ఓపెన్ సోర్స్ Google ద్వారా డెవలప్ చేయబడిన డీప్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్. ఈ గణిత-ఇంటెన్సివ్ ఫ్రేమ్వర్క్ డేటాఫ్లో మరియు డిఫరెన్సిబుల్ ప్రోగ్రామింగ్పై ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు ఉపయోగించబడుతుంది న్యూరల్ నెట్వర్క్లను నిర్మించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం వివిధ సాధనాలు, లైబ్రరీలు మరియు కమ్యూనిటీ వనరులను ఉపయోగించడం. ప్రస్తుతానికి, TensorFlow సృష్టించడానికి ప్రముఖ వేదిక డీప్ లెర్నింగ్ నమూనాలు మరియు న్యూరల్ నెట్వర్క్లు.
టెన్సర్ఫ్లో టెన్సర్లు అని పిలువబడే అధిక కొలతలు కలిగిన బహుళ-డైమెన్షనల్ శ్రేణుల రూపంలో డేటాను నిర్వహిస్తుంది, పెద్ద మొత్తంలో డేటాను నిర్వహించడానికి టెన్సర్లు ఉపయోగకరమైన పరిష్కారం. ఫ్రేమ్వర్క్ నోడ్లు మరియు అంచులను కలిగి ఉన్న డేటా ఫ్లో గ్రాఫ్ల ఆధారంగా పనిచేస్తుంది. ఎగ్జిక్యూషన్ మెకానిజం గ్రాఫ్ల రూపంలో ఉన్నందున, గ్రాఫికల్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లను (GPUలు) ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు కంప్యూటర్ల క్లస్టర్లో పంపిణీ చేయబడిన పద్ధతిలో TensorFlow కోడ్ని అమలు చేయడం చాలా సులభం. ఇది మీ ఇన్పుట్లపై నిర్వహించగల కార్యకలాపాల ఫ్లోచార్ట్ను రూపొందించడానికి కూడా మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
కీ ఫీచర్లు
- బహుళ CPUలు లేదా GPUలు మరియు మొబైల్ ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్లలో కూడా అమలు చేయడానికి నిర్మించబడింది.
- పైథాన్, సి++ మరియు జావాతో సహా అనేక ప్రోగ్రామింగ్ భాషలకు మద్దతు ఇస్తుంది.
- CNN లేదా RNN వంటి డీప్ లెర్నింగ్ ఆర్కిటెక్చర్లను రూపొందించడానికి మరియు స్కేల్ చేయడానికి వివిధ APIలను కలుపుతుంది.
- ఆసక్తితో కూడిన అమలుతో Keras వంటి సహజమైన ఉన్నత-స్థాయి APIలను ఉపయోగిస్తుంది.
- తక్షణ మోడల్ పునరావృతం మరియు సులభంగా డీబగ్గింగ్.
- క్లౌడ్లో, ఆవరణలో, బ్రౌజర్లో లేదా పరికరంలో విస్తరణకు మద్దతు ఇస్తుంది.
- అంతర్నిర్మిత డేటా లోడింగ్ మరియు API నిర్వహణ.
- శక్తివంతమైన పరిశోధన ప్రయోగాన్ని అనుమతిస్తుంది.
- ఆన్లైన్లో బలమైన మరియు మద్దతు ఓపెన్ సోర్స్ సంఘం.
అప్లికేషన్స్
యొక్క అనేక అప్లికేషన్లు ఉన్నాయి డీప్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ, వీటిలో తక్కువ సంఖ్యలో ఈ క్రింది విధంగా ఇవ్వబడ్డాయి:
- కృత్రిమ మేధస్సు అప్లికేషన్లు: చాట్బాట్లు మరియు వర్చువల్ అసిస్టెంట్లు.
- కంప్యూటర్ విజన్ అప్లికేషన్స్: ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ కోసం మోడల్స్, వస్తువు గుర్తింపు మరియు వర్గీకరణ.
- స్పీచ్ ప్రాసెసింగ్ అప్లికేషన్లు: మానవ స్వరం మరియు ప్రసంగం నమూనాలను విశ్లేషించే వ్యవస్థలు.
- ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ అప్లికేషన్లు: ఇమేజ్లపై ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ టెక్నిక్లను ప్రదర్శించే నమూనాలు.
- సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ అప్లికేషన్లు: టెక్స్ట్-ఆధారిత గుర్తింపు మరియు సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ నమూనాలు.
టెన్సర్ఫ్లోను పొందడం
ఇప్పటికే చెప్పినట్లుగా, TensorFlow ఓపెన్ సోర్స్ మరియు ఉపయోగించడానికి ఉచితం. ఫ్రేమ్వర్క్ను పొందేందుకు దిగువ దశలను అనుసరించండి.
దశ 1
ఈ దశ కోసం, మీరు ఇప్పటికే ఇన్స్టాల్ చేసి ఉండకపోతే 'get-pip.py' అనే పిప్ యొక్క బూట్స్ట్రాప్ వెర్షన్ను డౌన్లోడ్ చేసి, ఇన్స్టాల్ చేయండి. మీరు దీన్ని డౌన్లోడ్ చేసుకోవచ్చు <span style="font-family: Mandali; ">ఇక్కడ క్లిక్ చేయండి .
దశ 2
పైథాన్, జావా, C++ లేదా మరేదైనా మీ ఇంటిగ్రేటెడ్ డెవలప్మెంట్ ఎన్విరాన్మెంట్ను తెరవండి ప్రోగ్రామింగ్ భాష TensorFlow ద్వారా ఉపయోగించబడింది మరియు మద్దతు ఉంది. మీరు జాబితాను చూడవచ్చు <span style="font-family: Mandali; ">ఇక్కడ క్లిక్ చేయండి .
ఇప్పుడు మీ డైరెక్టరీని get-pip.py ఫైల్ని కలిగి ఉన్న దానికి మార్చండి మరియు ఆదేశాన్ని టైప్ చేయండి: py get-pip.py
దశ 3
ఇన్స్టాలేషన్ పూర్తయిన తర్వాత, ఆదేశాన్ని టైప్ చేయండి: పిప్ ఇన్స్టాల్ - అప్గ్రేడ్ టెన్సర్ఫ్లో Pipని ఉపయోగించి TensorFlowని ఇన్స్టాల్ చేయడం ప్రారంభించడానికి.
అంతే. మీరు ఇప్పుడు TensorFlowని ఇన్స్టాల్ చేసారు మరియు ఉపయోగించడానికి సిద్ధంగా ఉన్నారు!
Tensorflow ఉపయోగించి
ఫ్రేమ్వర్క్ను ఉపయోగించడానికి, కింది ఆదేశాన్ని ఉపయోగించి లైబ్రరీని దిగుమతి చేయండి:
లైబ్రరీలోని వివిధ మాడ్యూళ్లను యాక్సెస్ చేయడానికి మీరు ఇప్పుడు 'tf' ఆదేశాన్ని ఉపయోగించవచ్చు. TensorFlow నుండి AI మోడల్లను దిగుమతి చేసుకోవడానికి క్రింది ఉదాహరణ.
అంతే! ఇప్పుడు మీరు మీ AI ప్రోగ్రామ్లలో TensorFlowని సులభంగా అమలు చేయగలరు.
ముగింపు
TensorFlow మేము AI సిస్టమ్లను సృష్టించే విధానంలో నిజంగా విప్లవాత్మక మార్పులు చేసింది మరియు శక్తివంతమైన వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలను కలిగి ఉంది. ML మోడల్లను నిర్మించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం నుండి విస్తరణ వరకు, ML ప్రాజెక్ట్లను రూపొందించడానికి TensorFlow బలమైన వనరులను అందిస్తుంది.
ఈ శీఘ్ర నడక మీ ఆలోచనలకు సులభంగా జీవం పోయడంలో మీకు సహాయపడుతుందని నేను ఆశిస్తున్నాను. దిగువ వ్యాఖ్య విభాగంలో ఈ ప్రముఖ ఫ్రేమ్వర్క్ గురించి మీ ఆలోచనలను మాకు తెలియజేయండి.
సమాధానం ఇవ్వూ