TensorFlow Hile Sayfası: Neden TensorFlow, İşlev ve Araçlar,

Modellerinizi TensorFlow ile eğitin

Her teknoloji meraklısı, Makine Öğreniminin karmaşık disiplininde ustalaşmak ister. Bir bilgisayarın kalıpları öğrenmesine ve buna göre kararlar almasına izin vermek için veri kümelerini edinmek ve eğitmek, kolay bir yol bilmiyorsanız bazen bunaltıcı olabilir.

Google bir çözüm buldu ve buna TensorFlow adını verdi. Gelecekteki sonuçları tahmin etme işini kolaylaştırmak için bazı zorlu büyük ölçekli makine öğrenimi ve sinir ağı modellerini ele almak ve uygulamak için kullanılan açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesidir. Parçası

Çok katmanlı sinir ağlarını kullanan ML modellerine derin öğrenme denir. Google'ın derin sinir ağı araştırmasını desteklemek için geliştirildi ve artık gelişmiş Google arama önerilerinde görülebilir. Dünyanın en büyük veri setine sahip arama motoru devi, devasa modellere ve algoritmalara ölçeklendirmek için verimli bir yola ihtiyaç duyuyordu.

TensorFlow 2017'de piyasaya sürüldü ve mevcut sürüm 2.2'de duruyor. TL, halka arz edildiği ilk andan itibaren birçok değişikliğe uğramıştır. Değişikliklerden bazıları, bilgisayar grafiklerinde derin öğrenme için ek destek ve Python 2 desteğinin kesilmesini içeriyor.

Nasıl çalışır…

TensorFlow, üst düzey performansı elde etmek için çekirdek C++ ile yazılırken çerçeveyle uyum sağlamak için kullanımı kolay bir Python ön uç API'si sağlar. Python, öğrenmesi ve birlikte çalışılması kolay bir dildir ve geliştirmeyi daha hızlı ve kolay hale getirmek için çeşitli kitaplık türleri için iyi bir desteğe sahiptir.

Bir grafik çerçevesi üzerinde çalışır, böylece onu çapraz platform yapar. CPU'lardan ve GPU'lardan mobil sistemlere kadar kullanılabilir.

Terminoloji, işleyişine dair bir ipucu verir

• Tensör, bazı veri kümelerini içeren bir dizi veya matris anlamına gelir. Böylece, verilerin bir grafikte nasıl aktığını gösteren bir akış şeması oluşturabilirsiniz.
• Grafik, bilgisayar biliminin çeşitli alanlarında yaygın olarak kullanılan bir veri yapısıdır ve genellikle karmaşık veri kümelerini işlemek için kullanılır. Kenarlardan birbirine bağlanan bir dizi düğüme sahiptir.

Düğümler, yapılması gereken bir dizi hesaplamayı tanımlarken, kenarlar üzerinde işlemlerin gerçekleştirilmesi gereken çok boyutlu veri kümesidir.

Grafik, araca yeteneklerini kazandıran pek çok avantajı olduğu için bilinçli olarak seçilmiştir - farklı platformlarda çalışabilmesi ve kolayca konuşlandırılabilmesi gibi.

Google, hesaplamaya daha fazla hız kazandıran Tensor modellerini oluşturmak için özel olarak tasarlanmış kendi özel TensorFlow İşleme Birimine (TPU) sahiptir.

Neden TensorFlow?

• Modellemek istediğiniz bir sürü veri kümeniz olduğunu, ancak bunu verimli bir şekilde yapmanın yollarını düşünemediğinizi veya sahip olduğunuz tüm parçaları emrinizdeyken bile nasıl bağlayacağınızı çözemediğinizi hayal edin. TensorFlow ile veri soyutlama konusunda endişelenmenize gerek yok. Dahil edilen bir dizi algoritma ve derin sinir ağları ile bir uygulama oluşturmak çok daha kolay hale geliyor.
• TensorFlow'un en belirgin özelliklerinden biri, işlemlerde hata ayıklamanın etkili bir yolu olan istekli yürütmedir. Etkileşimli web tabanlı bir gösterge panosu ile görselleştirme daha kolay hale geldiğinden, her bir grafik işlemi üzerinde ayrı ayrı çalışabilirsiniz.
• Bu platformda bulunan tüm farklı kitaplıklar, büyük veri kümeleri ve makineler arasında bile ölçeklemeyi çok daha hızlı hale getirir.
• Açık kaynak kodlu ve Google tarafından desteklenen, elinize alabileceğiniz en önde gelen derin sinir ağı araçlarından biridir.
• TensorFlow'u yaratmanın arkasındaki temel fikirlerden biri, işlem gücünü sınırlamaktı. Böylece mobil sistemlerinizde bile çalıştırabilirsiniz!
• Bu kitaplığın tüm farklı yönlerini anlamanıza yardımcı olmak için hem kod hem de model ağırlıklarıyla paketlenmiş platform için tonlarca açık kaynaklı model mevcuttur. İş akışınızla ilgili bazı modelleri her zaman bulabilir ve hatta transfer öğrenimini kullanarak bunu ayarlayabilirsiniz.

Daha fazla bilgi edinin: Tensorflow 2.0 Görüntü Sınıflandırması

TensorFlow'dan en iyi şekilde yararlanın – Araçlar

1. TensorBoard

Yukarıda bahsedildiği gibi, TensorFlow, etkili bir soyutlama yolu sağlar ve TensorBoard bunu yapmak için bir araçtır. Grafikleri, grafiğin bölümlerini ve akış yapısını anlamak ve görselleştirmek TensorBoard ile kolayca yapılabilir. Kayıp ve doğruluk, görüntülerin, metinlerin ve model grafiklerinin görüntülenmesi, gömmeyi yansıtma ve çok daha fazlası gibi metriklerin izlenmesini ve bakımını sağlar.

Okuyun: Keras ve TensorFlow Nedir?

2. Neptün

Bir kitaplığın entegrasyonu yoluyla metrikleri izlemenin başka bir yolu. TensorFlow ile kullanıma hazır entegrasyona sahiptir ve model ağırlıklarını, parametreleri ve daha fazlasını izlemenin kolay bir yoludur.

3. Ne olursa olsun aracı

Tensor ile iş akışını geliştirmek için harika bir araç olan What-if, göründüğü gibi çalışır. Aynı iş akışı içinde birden fazla modeli karşılaştırmak, veri noktalarını benzerliğe göre düzenlemek, çıkarım sonuçlarını görselleştirmek, algoritmaların doğruluk sonuçlarını test etmek ve daha pek çok şey için kullanılabilir. TensorFlow'u kullanmaya başlamak istiyorsanız kullanışlı bir araç.

4. TensorFlow Oyun Alanı

Kelimenin tam anlamıyla, bu araç, modelinizin sinir ağlarıyla doğrudan tarayıcınızda 'oynamanıza' izin verir. Veri kümesi türünü, özellikleri, görünüm katmanlarını seçebilme gibi işlevlere sahip olan bu araç, modellerinizi eğitmede sizi iyi bir adım ileriye taşıyabilir.

5. Veri Laboratuvarı

Modellerinizi yönetmek ve eğitmek için Google bulut hizmetlerini kullanmayı düşünüyorsanız, Google Datalab size TensorFlow'un önceden yüklenmiş ve birlikte paketlenmiş olmasına ek olarak NumPy, Matplotlib, pandalar gibi bir dizi aracı içeren Jupyter not defterlerine dayalı bir ortam sağlar. iş sürecinizi kolaylaştırın.

6. Yönler

Devasa veri kümelerinizi görselleştirmenize, bağlantılar oluşturmanıza, farklı bağlantıların birbirleriyle nasıl etkileşime girdiğini anlamanıza, farklı veri kümelerini ve sonuçları ve hatta trafik ölümlerinin en fazla olduğu durumları karşılaştırmanıza yardımcı olacak başka bir veri görselleştirme aracı.

Şuna da bakın: TensorFlow Proje Fikirleri

Gelecek görünüşü

Alphabet CEO'su Sundar Pichai, AI'nın elektrik veya ateşten daha önemli olduğunu söyledi. Anlaşılmaz olsa da, liderin cümlesi yeni bir gerçekliği yakalar. Verileri işlemek mevcut ve sonraki büyük şeydir ve bunu yapmayı kolaylaştıracak her şey burada uzun süre kalacaktır.

Makine ve Derin Öğrenme kalıcıdır. AI'nın insanları ele geçirip geçirmeyeceği veya gelecekte ne gibi sonuçlara yol açabileceği - iyi mi kötü mü? Ancak bu, geleceğin olduğu gerçeğini inkar etmez. Halihazırda bulutta olmayan küçük bir cep olsa bile, çok yakında oraya taşınacak ve AI'yı benimseyecek şirketlerin zirveye çıkması muhtemel. Bu, TensorFlow gibi araçlar için büyük bir alan oluşturur.

Şirketler, rakiplerinden önde olmak için veri kümelerini izlemek ve eğitmek için milyonlar harcamaya hazır. Bu nedenle, yakın gelecekte yolunuza çıkan bir grup TensorFlow benzeri kitaplık görürseniz şaşırmayın.

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka PG Diplomasına göz atın. B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.