Folha de dicas do TensorFlow: por que o TensorFlow, funções e ferramentas,

Treine seus modelos com o TensorFlow

Todo entusiasta de tecnologia quer dominar a complexa disciplina de Machine Learning. Adquirir e treinar conjuntos de dados para permitir que um computador aprenda padrões e tome decisões de acordo pode ser complicado às vezes se você não souber uma maneira fácil de contornar isso.

O Google apresentou uma solução e a chamou de TensorFlow. É uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto usada para lidar e implementar alguns modelos complicados de aprendizado de máquina e redes neurais em grande escala para facilitar o trabalho de prever resultados futuros. Uma parte de

Os modelos de ML que usam redes neurais multicamadas são chamados de aprendizado profundo. Ele foi desenvolvido para impulsionar a pesquisa de rede neural profunda do Google e agora pode ser visto nas sugestões avançadas de pesquisa do Google. O gigante dos mecanismos de busca com o maior conjunto de dados do mundo precisava de uma maneira eficiente de escalar modelos e algoritmos massivos.

O TensorFlow foi lançado em 2017 e a versão atual é 2.2. O TL passou por várias mudanças desde que foi oferecido ao público pela primeira vez. Algumas das mudanças incluem suporte adicional para aprendizado profundo em computação gráfica e descontinuação do suporte para Python 2.

Como funciona…

O TensorFlow fornece uma API de front-end Python fácil de trabalhar para se dar bem com a estrutura enquanto o núcleo é escrito em C++ para obter o desempenho de alto nível. Python é uma linguagem fácil de aprender e trabalhar e tem um bom suporte para vários tipos de bibliotecas para tornar o desenvolvimento mais rápido e conveniente.

Ele é executado em uma estrutura gráfica, tornando-o multiplataforma. Ele pode ser usado de CPUs e GPUs para sistemas móveis.

A terminologia dá uma dica de seu funcionamento

• Tensor significa uma matriz ou uma matriz contendo alguns conjuntos de dados. Assim, você pode fazer um fluxograma de como os dados fluem em um gráfico.
• O gráfico é uma estrutura de dados amplamente utilizada em vários campos da ciência da computação e é frequentemente usada para lidar com conjuntos de dados complexos. Possui uma série de nós que são conectados por meio de arestas.

Os nós descrevem uma série de cálculos que precisam ser executados enquanto as arestas são o conjunto de dados multidimensional no qual as operações precisam ser executadas.

O gráfico foi escolhido deliberadamente, pois possui muitas vantagens que conferem à ferramenta suas habilidades – como ser capaz de rodar em diferentes plataformas e ser facilmente implantável.

O Google tem sua própria unidade de processamento TensorFlow (TPU) personalizada, projetada especificamente para renderizar os modelos de tensor que fornecem mais aceleração à computação.

Por que TensorFlow?

• Imagine que você tem um monte de conjuntos de dados que deseja modelar, mas não consegue pensar em maneiras de fazê-lo com eficiência ou não consegue descobrir como vincular todas as peças que possui, mesmo com a infinidade de algoritmos à sua disposição. Com o TensorFlow, você não precisa se preocupar com a abstração de dados. Com vários algoritmos incluídos e redes neurais profundas, a criação de um aplicativo se torna muito mais fácil.
• Um dos recursos mais proeminentes do TensorFlow é a execução rápida – uma maneira eficiente de depurar as operações. Como a visualização se torna mais fácil com um painel interativo baseado na Web, você pode trabalhar em cada operação de gráfico separadamente.
• Todas as diferentes bibliotecas incluídas nesta plataforma tornam o dimensionamento muito mais rápido, mesmo em grandes conjuntos de dados e entre máquinas.
• Sendo de código aberto e apoiado pelo Google, é uma das ferramentas de rede neural profunda mais proeminentes que você pode colocar em suas mãos.
• Uma das principais ideias por trás da criação do TensorFlow foi a limitação do poder de processamento. Então você pode até executá-lo em seus sistemas móveis!
• Existem vários modelos de código aberto disponíveis para a plataforma que vem com código e pesos de modelo para ajudá-lo a entender todos os diferentes aspectos dessa biblioteca. Você sempre pode encontrar alguns modelos relacionados ao seu fluxo de trabalho e talvez até ajustá-lo usando o aprendizado de transferência.

Saiba mais: Classificação de imagens do Tensorflow 2.0

Aproveite ao máximo o TensorFlow – As ferramentas

1. Placa de Tensores

Como mencionado acima, o TensorFlow fornece uma maneira eficiente de abstração e o TensorBoard é uma ferramenta para fazer isso. Compreender e visualizar os gráficos, partes do gráfico e a estrutura do fluxo pode ser feito facilmente com o TensorBoard. Ele fornece métricas de rastreamento e manutenção, como perda e precisão, exibição de imagens, textos e gráficos de modelo, incorporação de projeção e muito mais.

Leia: O que é o Keras e o TensorFlow

2. Netuno

Outra forma de acompanhar as métricas através da integração de uma biblioteca. Ele tem integração imediata com o TensorFlow e é uma maneira fácil de rastrear pesos de modelos, parâmetros e muito mais.

3. Ferramenta hipotética

Uma ótima ferramenta para aprimorar o fluxo de trabalho com o Tensor, o What-if funciona exatamente como parece. Ele pode ser usado para comparar vários modelos dentro do mesmo fluxo de trabalho, organizar pontos de dados por similaridade, visualizar resultados de inferência, testar resultados de imparcialidade de algoritmos e muito mais. Uma ferramenta útil se você deseja começar a usar o TensorFlow.

4. Playground do TensorFlow

Bastante o nome literal, esta ferramenta permite que você 'brinque' com as redes neurais do seu modelo diretamente no seu navegador. Tendo as funcionalidades como poder escolher o tipo de conjunto de dados, recursos, camadas de visualização, esta ferramenta pode levar você um bom passo à frente no treinamento de seus modelos.

5. Datalab

Se você pretende usar os serviços de nuvem do Google para manipular e treinar seus modelos, o Google Datalab fornece um ambiente baseado em notebooks Jupyter incorporando várias ferramentas como NumPy, Matplotlib, pandas, além do TensorFlow sendo pré-instalado e agrupado para facilitar o seu processo de trabalho.

6. Facetas

Outra ferramenta de visualização de dados para ajudá-lo a visualizar seus conjuntos de dados massivos, formar conexões, entender como diferentes links interagem entre si, comparar os diferentes conjuntos de dados e os resultados e até mesmo os estados com mais fatalidades de tráfego.

Confira também: Ideias de projetos do TensorFlow

Perspectivas futuras

O CEO da Alphabet, Sundar Pichai, disse que a IA é mais importante do que eletricidade ou fogo. Embora insondável, a frase do líder captura uma nova realidade. A manipulação de dados é a coisa atual e a próxima grande coisa, e qualquer coisa que facilite isso permanecerá aqui por muito tempo.

Machine e Deep Learning vieram para ficar. Já existe um debate em andamento se a IA assumirá o controle dos humanos ou quais resultados isso poderia levar no futuro – bons ou ruins? Mas isso não nega o fato de que é o futuro. Mesmo que ainda exista um pequeno bolso que ainda não esteja na nuvem, ele se mudará para lá em breve e as empresas que adotarem a IA provavelmente sairão por cima. Isso cria um enorme espaço para ferramentas como o TensorFlow.

As empresas estão dispostas a gastar milhões para rastrear e treinar conjuntos de dados para ficar à frente de seus concorrentes. Portanto, não se surpreenda se você vir um monte de TensorFlow como bibliotecas atrapalhando seu caminho em um futuro próximo.

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