Uvod v TensorFlow?
Strojno učenje je cvetoča tehnologija na poslovnem področju, kar jih nekateri sektorji uporabljajo za velika podjetja. Da bi izkoristili to tehnologijo na pravi način, je velika težava, za reševanje tega tenzorfola je razvil Google in odprl kodo v letu 2015. Imajo veliko vgrajenih funkcij in obdelave podatkov; lažje je pri razvoju novega algoritma. Po drugi strani pa nudi popolno infrastrukturo za delo s strojnim učenjem, ki jo večinoma izkoriščajo raziskovalna dela. Strojno učenje opazi zapletene vzorce na podatkih o sistemih za sprejemanje dobrih odločitev. Tensorflow je ustvarjen, saj ima omejeno moč obdelave in se uporablja za napovedovanje.
Tensorflow ima tri glavne sestavne dele:
- TensorFlow API
- Odstranjevanje TensorFlow
- Tensor plošča
Opredelitev
Opredeljen je kot okvir za vzorce in naprave. To je odprtokodni piton, prijazen do simbolične matematične knjižnice in določen za gradnjo in oblikovanje modelov globokega učenja z uporabo grafov pretoka podatkov. In izdal Google kot odprtokodno knjižnico strojnega učenja. Tensorflow knjižnica opravi številne izračune s pomočjo grafov pretoka podatkov.
Razumevanje TensorFlowa
Tensor je najpogosteje uporabljen okvir, saj njegova prilagodljivost zagotavlja dobro udobje pri odpravljanju napak v aplikacijah za tensorflow. Lahko ga predstavljamo kot dober programski sistem, kjer so operacije razporejene kot grafi. Izvaja se na različnih platformah, namestitev pa poteka s pomočjo pip okolja. Tensor ima številne razsežnosti podatkov, ki so predstavljeni z uporabo Rank. Tensorflow ponuja API-je za delo s programi GO, kamor lahko uvozite in definirate grafe. Vozlišča predstavljajo matematične operacije, rob predstavlja matriko podatkov večdimenzionalno. Ta aplikacija deluje na lokalnem stroju, napravah Android, carinah google.
Kako TensorFlow olajša delo?
Delo naredi tako lažje in bolj priročno. Najpomembnejša značilnost je napenjalna plošča, ki nam omogoča grafično prikazovanje in spremljanje dela tenzorja. Strojno učenje se v veliki meri opira na matrične koncepte, do katerih dostopate v večdimenzionalnem nizu, tensorflow deluje zelo hitro pri računanju matric, do njega lahko dostopajo jeziki, kot so Python, C ++. To orodje je tako prilagodljivo za delo zaradi svojih knjižničnih API-jev, ki delujejo na CPU in GPU. Podatke lahko naložite na dva najboljša načina: nalaganje podatkov v pomnilnik, prenos podatkov. te metode zelo dobro delujejo z višjimi nabori podatkov.
Kaj lahko storite s TensorFlow?
Tensorflow je znan po tem, da ustvarja učne metode, zbira podatke, uporablja metode usposabljanja, postopek analize napovedi in končno pridobiva prihodnje rezultate. S samo preprosto vrstico kode v python zaporednem nevronskem omrežju se ustvari. Nato lahko s pomočjo javascripta usposobimo vzorčne nabore podatkov in jih izvedemo v brskalniku z uporabo .js končnice. TensorFlow ima veliko primerov uporabe, priljubljeni primeri pa so besedilne aplikacije, kot so zaznavanje jezika, sentimentalna analiza. Sledi prepoznavanje slik in tudi delo pri prepoznavanju videov
Prednosti TensorFlowa
- Prednost uporabe TensorFlow je, da zagotavljajo abstrakcijo za izvajanje strojnega učenja.
- Učinkovito delujejo s kompleksnimi matematičnimi izračuni z večdimenzionalnimi nizi.
- Lepota Tensorflowa je, da imajo boljše grafične vizualizacije. Z odzivno konstrukcijo si lahko ogledate vsako smer grafa. Najboljša stvar je, da so odprtokodni in jih je mogoče enostavno prilagoditi z različnimi neverjetnimi knjižničnimi izdelki in tudi dobro delujejo pri razporejenem računalništvu.
- Cevovodu ponujajo vzporedno usposabljanje več nevronskih mrež.
Zakaj bi morali uporabljati TensorFlow?
Z uporabo tensorflowa lahko ustvarimo dobre vizualizacije in dokumentacijo ter imamo široko podporo skupnosti. Tensorflow se večinoma zgleduje po klasifikaciji, odkrivanju napovedi in prepoznavanju vzorcev, uporabi zaznav in ustvarjanju. Uporabili so ga v aplikacijah za strojno učenje in proizvodnem delu Googla za razvoj optimizirane rešitve. Aplikacije, kot so zdravstvena oskrba, Googlovi izdelki, socialni mediji, oglasi, uporabljajo napredno strojno učenje in prav tensorflow pomaga pri doseganju cilja.
Področje uporabe TensorFlow
Programska oprema Tensorflow se posodablja in ima hitro rast v prihodnjih letih. V celoti velja za prihodnost modeliranja strojnega učenja. Obstaja veliko vrhunskih podjetij, ki uporabljajo Tensorflow za svoje raziskovalne vidike, kot so Bloomberg, google, intel, globok um, GE zdravstvena oskrba, eBay itd. Tensorflow so najbolj znani, saj najdejo svojo vlogo v velikih podjetjih, akademikih, predvsem v Googlovih izdelkih . Tudi oni so ubrali svojo delovno pot v oblaku, mobilnih napravah.
Zakaj potrebujemo TensorFlow?
Ker modeli Graph omogočajo uporabo nevronskih mrež. Pomožne knjižnice sistema tensorflow pomagajo pri odpravljanju napak, vizualizirajo modele, ki jih izvaja. Algoritme za globoko učenje lahko enostavno implementirate in je inovativna tehnologija, ki ustvarja številne poklicne priložnosti.
Kako vam bo tehnologija tensorflow pomagala pri karierni rasti?
Po mnenju skupnosti tenzorjev tehnologija v oblaku in veliki podatki še naprej strmo rastejo na trgu, na katerem uporabljajo metode globokega učenja. Razume se, da bi bilo treba zaradi učenja tensorflow veliko zahtevati, da bi bil strokovnjak za globoko učenje. Imajo boljšo kariero, saj so pametnejši pri reševanju zapletenih učnih težav. Tensorflow obravnava širok spekter težav v zvezi z umetno inteligenco; zato vodi v dobre zaposlitvene možnosti v okolju podatkovnega analitika. Številni karierni zavodi za usposabljanje se ukvarjajo s tem usposabljanjem, da bi si prizadevali, da bi bili pripravljeni na industrijo.
Zaključek
Na splošno je za vizualizacijo poglobljenega učenja nujno, da gremo z manjšim tokom. Večino ljudi še vedno zanima tensorflow, ki tvori globoko krivuljo učenja. Iz zgornje razprave smo izvedeli, da je TensorFlow najboljša rešitev za vse potrebe strojnega učenja. Neverjetno dragoceni so za izdelavo analize podatkov in napovedovanja. Pomaga pri usposabljanju milijonov naborov podatkov za rudarske vzorce glede na verjetnost kupca. Videli smo primere njihove uporabe, ki vplivajo na tehnologijo strojnega učenja.
Priporočeni članek
To je vodnik o tem, kaj je TensorFlow? Tu smo razpravljali o pojmih, definiciji, delu, področjih uporabe, uporabi in prednostih TensorFlow. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Podatkovni modeli v DBMS
- Kaj je vizualizacija podatkov
- Kaj je Data Science
- Popoln vodnik po Teradata?
- TensorFlow vs Spark | Primerjava