หากคุณรู้สึกทึ่งกับแนวคิดเรื่องปัญญาประดิษฐ์ (AI) คุณอาจทราบเกี่ยวกับการใช้งานที่ปฏิวัติวงการในสาขานี้ ซึ่งรวมถึงการประมวลผลภาพ การตรวจจับวัตถุ และการรู้จำคำพูด แอปพลิเคชันเหล่านี้ทั้งหมดเป็นส่วนหนึ่งของสาขาย่อยของ AI ที่เรียกว่า Deep Learning โปรแกรมเมอร์สามารถสร้างระบบที่ปฏิวัติวงการเหล่านี้ได้โดยใช้แนวคิดของ Deep Learning โดยใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์ก AI ซึ่งหนึ่งในนั้นคือ TensorFlow
ในบทความนี้ คุณจะได้ทราบข้อมูลคร่าวๆ เกี่ยวกับ TensorFlow กรอบการเรียนรู้เชิงลึกการทำงาน คุณลักษณะ แอปพลิเคชัน และวิธีที่คุณสามารถนำไปใช้ในระบบ AI ของคุณ
การเรียนรู้ลึก ๆ
การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง (DL) เป็นเซตย่อยของ เครื่องเรียนรู้ซึ่งเป็นชุดย่อยที่ใหญ่กว่าของ AI และวิทยาศาสตร์ข้อมูล DL ใช้ประโยชน์จากโครงสร้างอัลกอริธึมที่ได้มาจากการทำงานของสมองของมนุษย์ อัลกอริทึมดังกล่าวเรียกว่า โครงข่ายประสาทเทียม (NNs) และพวกมันประกอบด้วยเซลล์ประสาทที่ประกอบเป็นเลเยอร์ NN ทั่วไปมีอินพุต เอาต์พุต และเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จำนวนมาก
ข้อมูลถูกส่งผ่านเลเยอร์เหล่านี้ และ NN จะเรียนรู้คุณสมบัติของข้อมูลที่กำหนด
ความหมายของ TensorFlow?
TensorFlow คือ โอเพนซอร์ส กรอบการเรียนรู้เชิงลึกที่พัฒนาโดย Google เฟรมเวิร์กที่เน้นคณิตศาสตร์นี้อิงตามกระแสข้อมูลและการเขียนโปรแกรมเชิงอนุพันธ์ และใช้เพื่อ สร้างและฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม โดยใช้เครื่องมือ ห้องสมุด และทรัพยากรชุมชนต่างๆ ณ ตอนนี้ TensorFlow เป็นแพลตฟอร์มชั้นนำสำหรับการสร้าง การเรียนรู้ลึก ๆ โมเดลและโครงข่ายประสาทเทียม
TensorFlow จัดการข้อมูลในรูปแบบของอาร์เรย์หลายมิติของมิติที่สูงกว่าที่เรียกว่าเทนเซอร์ เทนเซอร์เป็นโซลูชันที่มีประโยชน์สำหรับการจัดการข้อมูลจำนวนมาก กรอบงานทำงานตามกราฟการไหลของข้อมูลที่มีโหนดและขอบ เนื่องจากกลไกการดำเนินการอยู่ในรูปแบบของกราฟ จึงง่ายกว่ามากที่จะรันโค้ด TensorFlow ในลักษณะที่กระจายไปทั่วคลัสเตอร์ของคอมพิวเตอร์ในขณะที่ใช้ Graphical Processing Units (GPU) นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสร้างผังงานของการดำเนินการที่สามารถทำได้กับอินพุตของคุณ
Key Features
- สร้างขึ้นเพื่อทำงานบน CPU หรือ GPU หลายตัวและแม้แต่ระบบปฏิบัติการมือถือ
- รองรับภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษารวมถึง Python, C++ และ Java
- รวม API ต่างๆ เพื่อสร้างและปรับขนาดสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึก เช่น CNN หรือ RNN
- ใช้ API ระดับสูงที่ใช้งานง่าย เช่น Keras พร้อมการดำเนินการที่กระตือรือร้น
- การวนซ้ำแบบจำลองทันทีและการดีบักที่ง่ายดาย
- รองรับการปรับใช้บนคลาวด์ ในองค์กร ในเบราว์เซอร์ หรือบนอุปกรณ์
- การโหลดข้อมูลในตัวและการจัดการ API
- อนุญาตให้ทำการทดลองวิจัยที่มีประสิทธิภาพ
- ออนไลน์ที่แข็งแกร่งและสนับสนุน โอเพนซอร์ส ชุมชน
การใช้งาน
มีแอพพลิเคชั่นมากมายของ การเรียนรู้ลึก ๆ ห้องสมุดจำนวนน้อย ๆ ดังต่อไปนี้
- ปัญญาประดิษฐ์ แอปพลิเคชัน: แชทบอทและผู้ช่วยเสมือน
- แอปพลิเคชั่น Computer Vision: แบบจำลองสำหรับการจดจำภาพ การตรวจจับวัตถุ และการจำแนกประเภท
- แอปพลิเคชั่นประมวลผลคำพูด: ระบบสำหรับวิเคราะห์รูปแบบเสียงพูดและคำพูดของมนุษย์
- แอปพลิเคชั่นประมวลผลรูปภาพ: แบบจำลองสำหรับดำเนินการเทคนิคการแปลงรูปภาพ
- แอปพลิเคชั่นการประมวลผลภาษาธรรมชาติ: การจดจำข้อความและ การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น รูปแบบต่างๆ
การได้มาซึ่ง TensorFlow
ตามที่ระบุไว้แล้ว TensorFlow เป็นโอเพ่นซอร์สและใช้งานได้ฟรี ทำตามขั้นตอนด้านล่างเพื่อรับกรอบงาน
ขั้นตอนที่ 1
สำหรับขั้นตอนนี้ ให้ดาวน์โหลดและติดตั้ง pip เวอร์ชันบูตสแตรปที่เรียกว่า 'get-pip.py' เว้นแต่คุณจะติดตั้งไว้แล้ว คุณสามารถดาวน์โหลดได้ โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม.
ขั้นตอนที่ 2
เปิด Integrated Development Environment สำหรับ Python, Java, C++ หรืออื่นๆ ภาษาโปรแกรม ใช้และสนับสนุนโดย TensorFlow คุณสามารถดูรายการ โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม.
ตอนนี้เปลี่ยนไดเร็กทอรีของคุณเป็นไดเร็กทอรีที่มีไฟล์ get-pip.py และพิมพ์คำสั่ง: py get-pip.py
ขั้นตอนที่ 3
เมื่อการติดตั้งเสร็จสมบูรณ์เพียงพิมพ์คำสั่ง: ติดตั้ง pip – อัปเกรดเทนเซอร์โฟลว์ เพื่อเริ่มการติดตั้ง TensorFlow โดยใช้ pip
และนั่นแหล่ะ ตอนนี้คุณติดตั้ง TensorFlow แล้วและพร้อมใช้งาน!
การใช้เทนเซอร์โฟลว์
ในการใช้กรอบงาน เพียงนำเข้าไลบรารีโดยใช้คำสั่งต่อไปนี้:
ตอนนี้คุณสามารถใช้คำสั่ง ' tf ' เพื่อเข้าถึงโมดูลต่างๆ ของไลบรารีได้แล้ว ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างการนำเข้าโมเดล AI จาก TensorFlow
และนั่นแหล่ะ! ตอนนี้ คุณน่าจะสามารถใช้ TensorFlow ในโปรแกรม AI ของคุณได้อย่างง่ายดาย
สรุป
TensorFlow ได้ปฏิวัติวิธีที่เราสร้างระบบ AI อย่างแท้จริง และมีแอปพลิเคชันที่มีประสิทธิภาพในโลกแห่งความเป็นจริง ตั้งแต่การสร้างและฝึกอบรมโมเดล ML ไปจนถึงการปรับใช้งาน TensorFlow นำเสนอทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพเพื่อสร้างโปรเจ็กต์ ML
ฉันหวังว่าคำแนะนำสั้นๆ นี้จะช่วยให้คุณนำความคิดของคุณไปใช้ชีวิตได้อย่างง่ายดาย แจ้งให้เราทราบความคิดเห็นของคุณเกี่ยวกับกรอบการทำงานชั้นนำในส่วนความคิดเห็นด้านล่าง
เขียนความเห็น