Якщо вас заінтригує ідея штучного інтелекту (ШІ), то ви, напевно, знаєте про революційні застосування цієї галузі, включаючи обробку зображень, виявлення об’єктів і розпізнавання мовлення. Усі ці програми є частиною підсфери ШІ, відомої як глибоке навчання. Програмісти можуть створювати ці революційні системи, реалізуючи концепції глибокого навчання за допомогою бібліотек і фреймворків ШІ, однією з яких є TensorFlow.
У цій статті ви швидко познайомитеся з TensorFlow Фреймворк глибокого навчання, його роботи, функції, програми та те, як ви можете реалізувати його у своїх системах штучного інтелекту.
Глибоке навчання
Глибоке навчання (DL) є підмножиною машинне навчання, що є більшою підмножиною ШІ та науки про дані. DL використовує структури алгоритмів, отримані з функціональних можливостей людського мозку. Такі алгоритми називаються Нейронні мережі (NN), і вони складаються з нейронів, які утворюють шари. Типовий NN має вхід, вихід і багато прихованих шарів.
Дані передаються через ці шари, і NN вивчає особливості даних.
Що таке TensorFlow?
TensorFlow є з відкритим вихідним кодом Фреймворк глибокого навчання, розроблений Google. Ця інтенсивна математика фреймворк заснована на потоці даних і диференційованому програмуванні і звикла створювати та навчати нейронні мережі використовуючи різні інструменти, бібліотеки та ресурси спільноти. На даний момент TensorFlow є провідною платформою для створення Глибоке навчання моделі та нейронні мережі.
TensorFlow обробляє дані у вигляді багатовимірних масивів вищих розмірів, які називаються тензорами, тензори є корисним рішенням для роботи з великими обсягами даних. Фреймворк працює на основі графів потоків даних, які мають вузли та ребра. Оскільки механізм виконання у вигляді графіків, набагато легше виконувати розподілений код TensorFlow на кластері комп’ютерів, використовуючи графічні процесори (GPU). Він також дозволяє вам побудувати блок-схему операцій, які можна виконувати на ваших входах.
Ключові особливості
- Створений для роботи на кількох ЦП або графічних процесорах і навіть мобільних операційних системах.
- Підтримує декілька мов програмування, включаючи Python, C++ та Java.
- Включає різні API для створення та масштабування архітектур глибокого навчання, таких як CNN або RNN.
- Використовує інтуїтивно зрозумілі API високого рівня, як-от Keras, з нетерпінням виконання.
- Негайна ітерація моделі та просте налагодження.
- Підтримує розгортання в хмарі, локально, у браузері або на пристрої.
- Вбудований API для завантаження та обробки даних.
- Дозволяє проводити потужні дослідницькі експерименти.
- Сильна та підтримка онлайн з відкритим вихідним кодом співтовариство.
додатків
Існує безліч застосувань Глибоке навчання бібліотека, невелика кількість яких наведено таким чином:
- Штучний Інтелект додатки: чат-боти та віртуальні помічники.
- Програми комп'ютерного зору: моделі для розпізнавання зображень, виявлення об'єкта і класифікація.
- Програми обробки мовлення: системи для аналізу людського голосу та мовленнєвих моделей.
- Програми для обробки зображень: моделі для виконання методів перетворення зображень.
- Програми обробки природної мови: розпізнавання на основі тексту та аналіз настроїв моделі
Придбання TensorFlow
Як уже зазначалося, TensorFlow є відкритим кодом і безкоштовним у використанні. Щоб отримати каркас, виконайте наведені нижче дії.
крок 1
Для цього кроку завантажте та встановіть завантажувану версію pip під назвою «get-pip.py», якщо вона у вас уже не встановлена. Ви можете завантажити його тут.
крок 2
Відкрийте своє інтегроване середовище розробки для Python, Java, C++ чи будь-якого іншого мова програмування використовується і підтримується TensorFlow. Ви можете переглянути список тут.
Тепер змініть свій каталог на той, що містить файл get-pip.py і введіть команду: py get-pip.py
крок 3
Після завершення встановлення просто введіть команду: pip install – оновити tensorflow щоб почати встановлення TensorFlow за допомогою pip.
І це все. Тепер у вас встановлений TensorFlow і готовий до використання!
Використання Tensorflow
Щоб використовувати фреймворк, просто імпортуйте бібліотеку за допомогою такої команди:
Тепер ви можете використовувати команду 'tf' для доступу до різних модулів бібліотеки. Нижче наведено приклад імпорту моделей AI з TensorFlow.
І це все! Тепер ви зможете легко реалізувати TensorFlow у своїх програмах AI.
Висновок
TensorFlow справді зробив революцію в тому, як ми створюємо системи штучного інтелекту, і має потужні реальні програми. TensorFlow пропонує надійні ресурси для створення проектів ML від створення та навчання моделей машинного навчання до розгортання.
Сподіваюся, ця коротка інструкція допоможе вам легко втілити свої ідеї в життя. Повідомте нам свої думки про цю провідну структуру в розділі коментарів нижче.
залишити коментар