İçindekiler[Saklamak][Göstermek]
Yapay Zeka (AI) fikri ilginizi çekiyorsa, muhtemelen görüntü işleme, nesne algılama ve konuşma tanıma dahil olmak üzere bu alanın devrim niteliğindeki uygulamalarını biliyorsunuzdur. Bu uygulamaların tümü, Derin Öğrenme olarak bilinen bir AI alt alanının parçasıdır. Programcılar, biri TensorFlow olan AI kitaplıkları ve çerçevelerini kullanarak Derin Öğrenme kavramlarını uygulayarak bu devrim niteliğindeki sistemleri oluşturabilir.
Bu makalede, TensorFlow'a hızlı bir yolculuk yapacaksınız. Derin Öğrenme çerçevesi, işleyişi, özellikleri, uygulamaları ve bunu AI sistemlerinizde nasıl uygulayabileceğiniz.
Derin Öğrenme
Derin Öğrenme (DL), aşağıdakilerin bir alt kümesidir. Makine öğrenmeAI ve veri biliminin daha büyük bir alt kümesi olan . DL, insan beyni işlevselliğinden türetilen algoritma yapılarını kullanır. Bu tür algoritmalara denir Nöral ağlar (NN'ler) ve katmanları oluşturan nöronlardan oluşurlar. Tipik bir NN'nin bir girişi, çıkışı ve birçok gizli katmanı vardır.
Veriler bu katmanlardan geçirilir ve NN verilen verinin özelliklerini öğrenir.
Nedir TensorFlow?
TensorFlow bir açık kaynak Google tarafından geliştirilen Derin Öğrenme çerçevesi. Matematik ağırlıklı bu çerçeve, veri akışına ve türevlenebilir programlamaya dayalıdır ve Sinir Ağları inşa etmek ve eğitmek çeşitli araçlar, kitaplıklar ve topluluk kaynakları kullanarak. Şu an itibariyle, TensorFlow, oluşturmak için lider platformdur. Derin Öğrenme modelleri ve Sinir Ağları.
TensorFlow, verileri tensör adı verilen daha yüksek boyutlu çok boyutlu diziler biçiminde işler, tensörler büyük miktarda veriyi işlemek için kullanışlı bir çözümdür. Çerçeve, düğümleri ve kenarları olan veri akışı grafiklerine dayalı olarak çalışır. Yürütme mekanizması grafikler biçiminde olduğundan, Grafik İşlem Birimlerini (GPU'lar) kullanırken TensorFlow kodunu bir bilgisayar kümesinde dağıtılmış bir şekilde yürütmek çok daha kolaydır. Ayrıca, girdileriniz üzerinde gerçekleştirilebilecek bir işlem akış şeması oluşturmanıza da olanak tanır.
Ana Özellikler
- Birden fazla CPU veya GPU'da ve hatta mobil işletim sistemlerinde çalışacak şekilde oluşturulmuştur.
- Python, C++ ve Java dahil olmak üzere birçok programlama dilini destekler.
- CNN veya RNN gibi derin öğrenme mimarileri oluşturmak ve ölçeklendirmek için farklı API'ler içerir.
- İstekli yürütme ile Keras gibi sezgisel üst düzey API'leri kullanır.
- Anında model yineleme ve kolay hata ayıklama.
- Bulutta, şirket içinde, tarayıcıda veya cihazda dağıtımı destekler.
- Yerleşik veri yükleme ve işleme API'si.
- Güçlü araştırma deneylerine izin verir.
- Güçlü ve destekleyici çevrimiçi açık kaynak topluluk.
Uygulamalar
çok sayıda uygulama var Derin Öğrenme az sayıda aşağıdaki gibi verilen kütüphane:
- Yapay Zeka uygulamalar: sohbet robotları ve sanal asistanlar.
- Bilgisayarla Görme uygulamaları: görüntü tanıma modelleri, nesne algılama ve sınıflandırma.
- Konuşma İşleme uygulamaları: insan sesini ve konuşma kalıplarını analiz etmek için sistemler.
- Görüntü İşleme uygulamaları: görüntüler üzerinde dönüştürme tekniklerinin gerçekleştirilmesi için modeller.
- Doğal Dil İşleme uygulamaları: metin tabanlı tanıma ve duyguları analiz modelleri.
TensorFlow'u Edinme
Daha önce belirtildiği gibi, TensorFlow açık kaynaklıdır ve kullanımı ücretsizdir. Çerçeveyi edinmek için aşağıdaki adımları izleyin.
1. Adım
Bu adım için, kurulu değilse, pip'in 'get-pip.py' adlı önyükleme sürümünü indirin ve kurun. indirebilirsin okuyun.
2. Adım
Python, Java, C++ veya herhangi bir diğer için Entegre Geliştirme Ortamınızı açın Programlama dili TensorFlow tarafından kullanılır ve desteklenir. Listeyi görüntüleyebilirsiniz okuyun.
Şimdi dizininizi get-pip.py dosyasını içeren dizine değiştirin ve şu komutu yazın: py get-pip.py
3. Adım
Kurulum tamamlandıktan sonra şu komutu yazmanız yeterlidir: pip kurulumu – tensorflow'u yükseltin pip kullanarak TensorFlow'u kurmaya başlamak için.
Ve bu kadar. Artık TensorFlow'u kurdunuz ve kullanıma hazırsınız!
Tensorflow'u kullanma
Çerçeveyi kullanmak için aşağıdaki komutu kullanarak kitaplığı içe aktarmanız yeterlidir:
Artık kütüphanenin farklı modüllerine erişmek için ' tf ' komutunu kullanabilirsiniz. Aşağıda, TensorFlow'dan AI modellerini içe aktarmanın bir örneği verilmiştir.
Ve bu kadar! Artık TensorFlow'u AI programlarınıza kolaylıkla uygulayabilmelisiniz.
Sonuç
TensorFlow, yapay zeka sistemleri oluşturma şeklimizde gerçekten devrim yarattı ve güçlü gerçek dünya uygulamalarına sahip. Makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve eğitmekten dağıtıma kadar TensorFlow, makine öğrenimi projeleri oluşturmak için sağlam kaynaklar sunar.
Umarım bu hızlı adım, fikirlerinizi kolayca hayata geçirmenize yardımcı olur. Bu öncü çerçeve hakkındaki düşüncelerinizi aşağıdaki yorum bölümünde bize bildirin.
Yorum bırak