Agar siz sun'iy intellekt (AI) g'oyasi bilan qiziqsangiz, ehtimol siz ushbu sohaning inqilobiy ilovalari, jumladan tasvirni qayta ishlash, ob'ektlarni aniqlash va nutqni tanib olish haqida bilasiz. Ushbu ilovalarning barchasi AIning chuqur o'rganish deb nomlanuvchi kichik sohasining bir qismidir. Dasturchilar ushbu inqilobiy tizimlarni AI kutubxonalari va ramkalaridan foydalangan holda Deep Learning kontseptsiyalarini amalga oshirish orqali yaratishlari mumkin, ulardan biri TensorFlow.
Ushbu maqolada siz TensorFlow-ga tezkor sayohatga ega bo'lasiz Chuqur ta'lim tizimi, uning ishlashi, xususiyatlari, ilovalari va uni AI tizimlarida qanday amalga oshirishingiz mumkin.
Chuqur o'rganish
Deep Learning (DL) ning kichik to'plamidir Machine Learning, bu AI va ma'lumotlar fanining kattaroq to'plamidir. DL inson miyasi funksionalligidan olingan algoritm tuzilmalaridan foydalanadi. Bunday algoritmlar deyiladi Neyron tarmoqlari (NN) va ular qatlamlarni tashkil etuvchi neyronlardan iborat. Oddiy NN kirish, chiqish va ko'plab yashirin qatlamlarga ega.
Ushbu qatlamlar orqali ma'lumotlar uzatiladi va NN berilgan ma'lumotlarning xususiyatlarini o'rganadi.
Nima bu TensorFlow?
TensorFlow - bu Ochiq manba Google tomonidan ishlab chiqilgan Deep Learning tizimi. Ushbu intensiv matematik tizim ma'lumotlar oqimi va differensial dasturlashga asoslangan va ishlatiladi Neyron tarmoqlarini qurish va o'rgatish turli vositalar, kutubxonalar va jamoat resurslaridan foydalanish. Hozirda TensorFlow yaratish uchun yetakchi platforma hisoblanadi Chuqur o'rganish modellar va neyron tarmoqlar.
TensorFlow ma'lumotlarni tensorlar deb ataladigan yuqori o'lchamli ko'p o'lchovli massivlar shaklida ishlaydi, tensorlar katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash uchun foydali echimdir. Ramka tugunlari va qirralari bo'lgan ma'lumotlar oqimi grafiklari asosida ishlaydi. Amalga oshirish mexanizmi grafiklar ko'rinishida bo'lganligi sababli, Grafik ishlov berish birliklaridan (GPU) foydalanganda TensorFlow kodini kompyuterlar klasteri bo'ylab taqsimlangan tarzda bajarish ancha oson. Shuningdek, u sizning kiritilgan ma'lumotlaringizda bajarilishi mumkin bo'lgan operatsiyalar sxemasini yaratishga imkon beradi.
kalit Xususiyatlar
- Bir nechta CPU yoki GPU va hatto mobil operatsion tizimlarda ishlash uchun yaratilgan.
- Python, C++ va Java kabi bir nechta dasturlash tillarini qo'llab-quvvatlaydi.
- CNN yoki RNN kabi chuqur o'rganish arxitekturalarini yaratish va kengaytirish uchun turli xil API-larni o'z ichiga oladi.
- Keras kabi intuitiv yuqori darajali API-larni ishtiyoq bilan bajaradi.
- Darhol modelni takrorlash va oson disk raskadrovka.
- Bulutda, mahalliy, brauzerda yoki qurilmada joylashtirishni qo'llab-quvvatlaydi.
- O'rnatilgan ma'lumotlarni yuklash va qayta ishlash API.
- Kuchli tadqiqot tajribalarini o'tkazish imkonini beradi.
- Kuchli va qo'llab-quvvatlovchi onlayn Ochiq manba jamiyat.
ilovalar
ning ko'plab ilovalari mavjud Chuqur o'rganish kutubxona, ularning kichik soni quyidagicha berilgan:
- Sun'iy intellekt ilovalar: chatbotlar va virtual yordamchilar.
- Computer Vision ilovalari: tasvirni aniqlash uchun modellar, ob'ektni aniqlash va tasnifi.
- Nutqni qayta ishlash dasturlari: inson ovozi va nutq namunalarini tahlil qilish tizimlari.
- Tasvirga ishlov berish ilovalari: tasvirlarni o'zgartirish usullarini bajarish uchun modellar.
- Tabiiy tilni qayta ishlash ilovalari: matnga asoslangan tanib olish va hissiyotlarni tahlil qilish modellari.
TensorFlow sotib olish
Yuqorida aytib o'tilganidek, TensorFlow ochiq manba va foydalanish uchun bepul. Ramkani olish uchun quyidagi amallarni bajaring.
Step 1
Ushbu qadam uchun, agar sizda allaqachon o'rnatilmagan bo'lsa, "get-pip.py" deb nomlangan pipning yuklash versiyasini yuklab oling va o'rnating. Siz uni yuklab olishingiz mumkin Bu yerga.
Step 2
Python, Java, C++ yoki boshqa har qanday dastur uchun integratsiyalashgan rivojlanish muhitini oching dasturlash tili TensorFlow tomonidan qo'llaniladi va qo'llab-quvvatlanadi. Roʻyxatni koʻrishingiz mumkin Bu yerga.
Endi katalogingizni get-pip.py faylini o'z ichiga olgan katalogga o'zgartiring va buyruqni kiriting: py get-pip.py
Step 3
O'rnatish tugallangach, buyruqni kiriting: pip install - tensorflowni yangilang pip yordamida TensorFlow-ni o'rnatishni boshlash uchun.
Va shunday. Endi sizda TensorFlow o'rnatilgan va foydalanishga tayyor!
Tensorflow-dan foydalanish
Ramkadan foydalanish uchun quyidagi buyruq yordamida kutubxonani import qilish kifoya:
Endi siz kutubxonaning turli modullariga kirish uchun "tf" buyrug'idan foydalanishingiz mumkin. Quyida TensorFlow-dan AI modellarini import qilish misoli keltirilgan.
Va shunday! Endi siz AI dasturlaringizda TensorFlow-ni osongina qo'llashingiz kerak.
Xulosa
TensorFlow bizning sun'iy intellekt tizimlarini yaratish uslubimizni chinakam inqilob qildi va kuchli real ilovalarga ega. TensorFlow ML modellarini yaratish va o‘rgatishdan tortib to joylashtirishgacha, ML loyihalarini yaratish uchun mustahkam resurslarni taklif etadi.
Umid qilamanki, bu tezkor ko'rsatma g'oyalaringizni osongina hayotga tatbiq etishga yordam beradi. Quyidagi sharhlar bo'limida ushbu etakchi ramka haqida fikringizni bizga xabar bering.
Leave a Reply