ورقة الغش في TensorFlow: لماذا TensorFlow والوظيفة والأدوات ،

درب عارضاتك مع TensorFlow

يرغب كل عشاق التكنولوجيا في إتقان النظام المعقد للتعلم الآلي. قد يكون الحصول على مجموعات البيانات والتدريب عليها للسماح لجهاز الكمبيوتر بتعلم الأنماط واتخاذ القرارات وفقًا لذلك أمرًا مربكًا في بعض الأحيان إذا كنت لا تعرف طريقة سهلة.

خرجت Google بحل وسمته TensorFlow. إنه إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم الآلي يستخدم لمعالجة وتنفيذ بعض نماذج التعلم الآلي والشبكات العصبية المعقدة على نطاق واسع لتسهيل مهمة التنبؤ بالنتائج المستقبلية. جزء من

تسمى نماذج ML التي تستخدم شبكات عصبية متعددة الطبقات التعلم العميق. تم تطويره لتعزيز أبحاث الشبكة العصبية العميقة من Google ويمكن رؤيته الآن في اقتراحات بحث Google المتقدمة. احتاج محرك البحث العملاق الذي يمتلك أكبر مجموعة من البيانات في العالم إلى طريقة فعالة لتوسيع نطاق النماذج والخوارزميات الضخمة.

تم إطلاق TensorFlow في عام 2017 ويبلغ الإصدار الحالي 2.2. خضعت TL لعدة تغييرات منذ عرضها لأول مرة للجمهور. تتضمن بعض التغييرات دعمًا إضافيًا للتعلم العميق في رسومات الكمبيوتر ووقف دعم Python 2.

كيف تعمل…

يوفر TensorFlow واجهة برمجة تطبيقات سهلة العمل مع Python frontend API للتوافق مع إطار العمل أثناء كتابة النواة بلغة C ++ للحصول على أداء عالي المستوى. Python هي لغة سهلة التعلم والتعامل مع اللغة ولديها دعم جيد لأنواع مختلفة من المكتبات لجعل التطوير أسرع وملائم.

إنه يعمل على إطار رسم بياني ، مما يجعله متعدد المنصات. يمكن استخدامه من وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات إلى الأنظمة المحمولة.

يعطي المصطلح تلميحا لعمله

• موتر يعني مصفوفة أو مصفوفة تحتوي على بعض مجموعات البيانات. لذلك ، يمكنك عمل مخطط انسيابي لكيفية تدفق البيانات في الرسم البياني.
• الرسم البياني عبارة عن بنية بيانات مستخدمة على نطاق واسع تستخدم في مختلف مجالات علوم الكمبيوتر وغالبًا ما تستخدم للتعامل مع مجموعات البيانات المعقدة. يحتوي على سلسلة من العقد المتصلة عبر الحواف.

تصف العقد سلسلة من العمليات الحسابية التي يجب إجراؤها بينما الحواف هي مجموعة البيانات متعددة الأبعاد التي يجب إجراء العمليات عليها.

تم اختيار الرسم البياني بشكل متعمد لأنه يحتوي على العديد من المزايا التي تمنح الأداة قدراتها - مثل القدرة على التشغيل على أنظمة أساسية مختلفة ، وقابلة للنشر بسهولة.

تمتلك Google وحدة معالجة TensorFlow (TPU) المخصصة الخاصة بها والمصممة خصيصًا لعرض نماذج Tensor التي توفر تسريعًا إضافيًا للحسابات.

لماذا TensorFlow؟

• تخيل أن لديك مجموعة من مجموعات البيانات التي ترغب في تصميمها ولكن لا يمكنك التفكير في طرق للقيام بذلك بكفاءة أو لا يمكنك معرفة كيفية ربط جميع القطع التي لديك حتى مع عدد كبير من الخوارزميات المتاحة لك. مع TensorFlow ، لا داعي للقلق بشأن استخراج البيانات. مع مجموعة من الخوارزميات المضمنة والشبكات العصبية العميقة ، يصبح إنشاء تطبيق أسهل بكثير.
• تتمثل إحدى أبرز ميزات TensorFlow في التنفيذ الحثيث - وهي طريقة فعالة لتصحيح أخطاء العمليات. نظرًا لأن التصور يصبح أسهل باستخدام لوحة معلومات تفاعلية مستندة إلى الويب ، يمكنك العمل على كل عملية رسم بياني على حدة.
• تعمل جميع المكتبات المختلفة المضمنة في هذا النظام الأساسي على زيادة سرعة التوسع حتى على مجموعات البيانات الكبيرة وعبر الأجهزة.
• كونها مفتوحة المصدر ومدعومة من Google ، فهي واحدة من أبرز أدوات الشبكة العصبية العميقة التي يمكنك الحصول عليها.
• كانت إحدى الأفكار الأساسية وراء إنشاء TensorFlow تحت قدرة المعالجة المحدودة. حتى تتمكن من تشغيله على أنظمة المحمول الخاصة بك!
• هناك الكثير من النماذج مفتوحة المصدر المتاحة للمنصة التي تم تجميعها مع كل من الكود وأوزان النموذج لمساعدتك على فهم جميع الجوانب المختلفة لهذه المكتبة. يمكنك دائمًا العثور على بعض النماذج المتعلقة بسير عملك وربما حتى ضبطها باستخدام نقل التعلم.

تعرف على المزيد: تصنيف الصور Tensorflow 2.0

حقق أقصى استفادة من TensorFlow - الأدوات

1. لوحة TensorBoard

كما ذكر أعلاه ، يوفر TensorFlow طريقة فعالة للتجريد وتعد TensorBoard أداة للقيام بذلك. يمكن فهم وتصور الرسوم البيانية وأجزاء الرسم البياني وهيكل التدفق بسهولة باستخدام TensorBoard. يوفر تتبع وصيانة المقاييس مثل الفقد والدقة ، وعرض الصور والنصوص والرسوم البيانية النموذجية ، وإسقاط التضمين ، وأكثر من ذلك بكثير.

قراءة: ما ماذا عن Keras و TensorFlow

2. نبتون

طريقة أخرى لتتبع المقاييس من خلال دمج مكتبة. يتميز بتكامل خارج الصندوق مع TensorFlow وهو طريقة سهلة لتتبع أوزان النموذج والمعلمات والمزيد.

3. أداة ماذا لو

أداة رائعة لتحسين سير العمل باستخدام Tensor ، ماذا-لو يعمل تمامًا كما يبدو. يمكن استخدامه لمقارنة نماذج متعددة في نفس سير العمل ، وترتيب نقاط البيانات حسب التشابه ، وتصور نتائج الاستدلال ، ونتائج عدالة خوارزميات الاختبار ، وغير ذلك الكثير. أداة يدوية إذا كنت ترغب في البدء مع TensorFlow.

4. ملعب TensorFlow

تتيح لك هذه الأداة ، الاسم الحرفي تمامًا ، "اللعب" بالشبكات العصبية لنموذجك مباشرة في متصفحك. من خلال امتلاك وظائف مثل القدرة على اختيار نوع مجموعة البيانات والميزات وطبقات العرض ، يمكن أن تأخذك هذه الأداة خطوة جيدة إلى الأمام في تدريب النماذج الخاصة بك.

5. داتالاب

إذا كنت تنوي استخدام خدمات Google السحابية للتعامل مع النماذج الخاصة بك وتدريبها ، فإن Google Datalab يوفر لك بيئة تعتمد على دفاتر Jupyter التي تتضمن مجموعة من الأدوات مثل NumPy و Matplotlib والباندا بالإضافة إلى TensorFlow التي يتم تثبيتها مسبقًا وتجميعها معًا تسهيل عملية عملك.

6. الأوجه

أداة أخرى لتصور البيانات لمساعدتك على تصور مجموعات البيانات الضخمة الخاصة بك ، وتشكيل الاتصالات ، وفهم كيفية تفاعل الروابط المختلفة مع بعضها البعض ، ومقارنة مجموعات البيانات المختلفة والنتائج وحتى الحالات التي بها أكبر عدد من الوفيات الناجمة عن حركة المرور.

راجع أيضًا: أفكار مشروع TensorFlow

افاق المستقبل

قال سوندار بيتشاي ، الرئيس التنفيذي لشركة Alphabet ، إن الذكاء الاصطناعي أهم من الكهرباء أو النار. على الرغم من أن حكم القائد لا يسبر غوره ، إلا أنه يجسد حقيقة جديدة. التعامل مع البيانات هو الشيء الكبير الحالي والتالي ، وأي شيء من شأنه تسهيل القيام بذلك سيبقى هنا لفترة طويلة.

التعلم الآلي والعميق موجودان لتبقى. هناك بالفعل نقاش يدور حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيتولى البشر أو ما هي النتائج التي يمكن أن يؤدي إليها في المستقبل - جيدة أم سيئة؟ لكن هذا لا ينفي حقيقة أنه المستقبل. حتى إذا كان لا يزال هناك جيب صغير ليس موجودًا بالفعل على السحابة ، فسوف ينتقل إلى هناك قريبًا جدًا والشركات التي ستتبنى الذكاء الاصطناعي من المرجح أن تأتي في المقدمة. هذا يشكل مساحة كبيرة لأدوات مثل TensorFlow.

الشركات على استعداد لإنفاق الملايين لتتبع مجموعات البيانات وتدريبها للبقاء في صدارة منافسيها. لذلك ، لا تتفاجأ إذا رأيت مجموعة من المكتبات مثل TensorFlow تشق طريقك في المستقبل القريب.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول التعلم الآلي ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، IIIT- حالة الخريجين B ، أكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع أفضل الشركات.