TensorFlow Spickzettel: Warum TensorFlow, Funktion & Tools,

Trainieren Sie Ihre Modelle mit TensorFlow

Jeder Tech-Enthusiast möchte die komplexe Disziplin des maschinellen Lernens beherrschen. Das Erfassen und Trainieren von Datensätzen, damit ein Computer Muster lernen und entsprechende Entscheidungen treffen kann, kann manchmal überwältigend sein, wenn Sie keinen einfachen Weg kennen.

Google hat eine Lösung herausgebracht und sie TensorFlow genannt. Es ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das verwendet wird, um einige knifflige groß angelegte Modelle für maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke anzugehen und zu implementieren, um die Aufgabe der Vorhersage zukünftiger Ergebnisse zu erleichtern. Ein Teil von

ML-Modelle, die mehrschichtige neuronale Netze verwenden, werden als Deep Learning bezeichnet. Es wurde entwickelt, um Googles tiefe neuronale Netzwerkforschung voranzutreiben und ist jetzt in den erweiterten Google-Suchvorschlägen zu sehen. Der Suchmaschinengigant mit dem größten Datensatz der Welt benötigte eine effiziente Möglichkeit, um auf massive Modelle und Algorithmen zu skalieren.

TensorFlow wurde 2017 eingeführt und die aktuelle Version ist 2.2. TL hat seit seinem ersten öffentlichen Angebot mehrere Änderungen erfahren. Einige der Änderungen umfassen die zusätzliche Unterstützung für Deep Learning in der Computergrafik und die Einstellung der Unterstützung für Python 2.

Wie es funktioniert…

TensorFlow bietet eine einfach zu handhabende Python-Frontend-API, um mit dem Framework zurechtzukommen, während der Kern in C++ geschrieben ist, um die Leistung auf hohem Niveau zu erzielen. Python ist eine leicht zu erlernende und leicht zu handhabende Sprache und bietet eine gute Unterstützung für verschiedene Arten von Bibliotheken, um die Entwicklung schneller und bequemer zu machen.

Es läuft auf einem Graph-Framework und ist somit plattformübergreifend. Es kann von CPUs und GPUs bis hin zu mobilen Systemen verwendet werden.

Die Terminologie gibt einen Hinweis auf ihre Funktionsweise

• Tensor bedeutet ein Array oder eine Matrix, die einige Datensätze enthält. Sie können also ein Flussdiagramm erstellen, das zeigt, wie Daten in einem Diagramm fließen.
• Der Graph ist eine weit verbreitete Datenstruktur, die in verschiedenen Bereichen der Informatik verwendet wird und oft verwendet wird, um komplexe Datensätze zu handhaben. Es hat eine Reihe von Knoten, die durch Kanten verbunden sind.

Die Knoten beschreiben eine Reihe von Berechnungen, die durchgeführt werden müssen, während die Kanten der multidimensionale Datensatz sind, an dem die Operationen durchgeführt werden müssen.

Das Diagramm wurde bewusst ausgewählt, da es viele Vorteile hat, die dem Tool seine Fähigkeiten verleihen – wie z. B. die Fähigkeit, auf verschiedenen Plattformen ausgeführt zu werden, und eine einfache Bereitstellung.

Google verfügt über eine eigene benutzerdefinierte TensorFlow Processing Unit (TPU) , die speziell zum Rendern der Tensor-Modelle entwickelt wurde, die die Berechnung weiter beschleunigen.

Warum TensorFlow?

• Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Reihe von Datensätzen, die Sie modellieren möchten, aber Sie können sich keine Möglichkeiten vorstellen, dies effizient zu tun, oder können nicht herausfinden, wie Sie alle Teile, die Sie haben, verknüpfen können, selbst mit der Fülle von Algorithmen, die Ihnen zur Verfügung stehen. Mit TensorFlow müssen Sie sich keine Gedanken über Datenabstraktion machen. Mit einer Reihe von integrierten Algorithmen und tiefen neuronalen Netzen wird das Erstellen einer Anwendung viel einfacher.
• Eines der herausragendsten Merkmale von TensorFlow ist die eifrige Ausführung – eine effiziente Möglichkeit, die Vorgänge zu debuggen. Da die Visualisierung mit einem interaktiven webbasierten Dashboard einfacher wird, können Sie an jeder Diagrammoperation separat arbeiten.
• All die verschiedenen Bibliotheken, die in dieser Plattform enthalten sind, machen die Skalierung viel schneller, sogar über große Datensätze und über Maschinen hinweg.
• Open Source und von Google unterstützt, ist es eines der bekanntesten Tools für tiefe neuronale Netzwerke, die Sie in die Hände bekommen können.
• Eine der Kernideen hinter der Entwicklung von TensorFlow war die Begrenzung der Rechenleistung. Sie können es also sogar auf Ihren mobilen Systemen ausführen!
• Für die Plattform sind unzählige Open-Source-Modelle verfügbar, die sowohl mit Code als auch mit Modellgewichten gebündelt sind, damit Sie die verschiedenen Aspekte dieser Bibliothek verstehen können. Sie können immer einige Modelle finden, die sich auf Ihren Workflow beziehen, und ihn vielleicht sogar mithilfe von Transfer Learning optimieren.

Erfahren Sie mehr: Tensorflow 2.0 Bildklassifizierung

Holen Sie das Beste aus TensorFlow heraus – Die Tools

1. TensorBoard

Wie oben erwähnt, bietet TensorFlow eine effiziente Art der Abstraktion und TensorBoard ist ein Werkzeug dafür. Das Verstehen und Visualisieren der Diagramme, Teile des Diagramms und der Flussstruktur ist mit TensorBoard ganz einfach. Es ermöglicht das Verfolgen und Verwalten von Metriken wie Verlust und Genauigkeit, das Anzeigen von Bildern, Texten und Modelldiagrammen, das Projizieren von Einbettungen und vieles mehr.

Lesen Sie: Was ist was von Keras und TensorFlow

2. Neptun

Eine weitere Möglichkeit, Metriken durch die Integration einer Bibliothek zu verfolgen. Es verfügt über eine sofort einsatzbereite Integration mit TensorFlow und ist eine einfache Möglichkeit, Modellgewichte, Parameter und mehr zu verfolgen.

3. Was-wäre-wenn-Tool

What-if ist ein großartiges Tool zur Verbesserung des Workflows mit Tensor und funktioniert genau so, wie es sich anhört. Es kann verwendet werden, um mehrere Modelle innerhalb desselben Workflows zu vergleichen, Datenpunkte nach Ähnlichkeit anzuordnen, Inferenzergebnisse zu visualisieren, Algorithmus-Fairness-Ergebnisse zu testen und vieles mehr. Ein praktisches Tool, wenn Sie mit TensorFlow beginnen möchten.

4. TensorFlow-Spielplatz

Ganz im Sinne des wörtlichen Namens ermöglicht Ihnen dieses Tool, mit den neuronalen Netzen Ihres Modells direkt in Ihrem Browser zu „spielen“. Mit Funktionen wie der Auswahl des Datensatztyps, der Merkmale und der Ansichtsebenen kann dieses Tool Sie beim Trainieren Ihrer Modelle einen guten Schritt weiterbringen.

5. Datenlabor

Wenn Sie beabsichtigen, Google-Cloud-Dienste zu verwenden, um Ihre Modelle zu handhaben und zu trainieren, bietet Ihnen Google Datalab eine Umgebung, die auf Jupyter-Notebooks basiert und eine Reihe von Tools wie NumPy, Matplotlib, Pandas enthält, zusätzlich zu TensorFlow, das vorinstalliert und gebündelt ist erleichtern Ihren Arbeitsprozess.

6. Facetten

Ein weiteres Datenvisualisierungstool, das Ihnen hilft, Ihre riesigen Datensätze zu visualisieren, Verbindungen herzustellen, zu verstehen, wie verschiedene Links miteinander interagieren, die verschiedenen Datensätze und die Ergebnisse zu vergleichen und sogar die Staaten mit den meisten Verkehrstoten.

Sehen Sie sich auch an: TensorFlow-Projektideen

Zukunftsaussichten

Der CEO von Alphabet, Sundar Pichai, sagte, dass KI wichtiger sei als Elektrizität oder Feuer. Obwohl unergründlich, fängt der Satz des Anführers eine neue Realität ein. Der Umgang mit Daten ist das aktuelle und das nächste große Ding, und alles, was es einfacher macht, wird noch lange hier bleiben.

Machine und Deep Learning sind gekommen, um zu bleiben. Es wird bereits diskutiert, ob die KI den Menschen übernehmen wird oder zu welchen Ergebnissen sie in Zukunft führen könnte – gut oder schlecht? Aber das leugnet nicht die Tatsache, dass es die Zukunft ist. Auch wenn es noch eine winzige Tasche gibt, die sich noch nicht in der Cloud befindet, wird sie ziemlich bald dorthin wechseln, und die Unternehmen, die KI annehmen, werden wahrscheinlich die Nase vorn haben. Dies schafft einen riesigen Raum für Tools wie TensorFlow.

Unternehmen sind bereit, Millionen auszugeben, um Datensätze zu verfolgen und zu trainieren, um ihren Wettbewerbern einen Schritt voraus zu sein. Seien Sie also nicht überrascht, wenn Sie in naher Zukunft eine Menge TensorFlow-ähnlicher Bibliotheken sehen, die sich Ihren Weg bahnen.

Wenn Sie mehr über maschinelles Lernen erfahren möchten, sehen Sie sich das PG-Diplom in maschinellem Lernen und KI von IIIT-B & upGrad an, das für Berufstätige konzipiert ist und mehr als 450 Stunden strenge Schulungen, mehr als 30 Fallstudien und Aufgaben bietet, IIIT- B-Alumni-Status, mehr als 5 praktische, praktische Abschlussprojekte und Jobunterstützung bei Top-Unternehmen.