TensorFlow je široko uporabljeno odprtokodno ogrodje za strojno učenje, ki ga je razvil Google. Zagotavlja celovit ekosistem orodij, knjižnic in virov, ki razvijalcem in raziskovalcem omogočajo učinkovito gradnjo in uvajanje modelov strojnega učenja. V kontekstu globokih nevronskih mrež (DNN) TensorFlow ni sposoben samo usposobiti teh modelov, temveč tudi olajšati njihovo sklepanje.
Usposabljanje globokih nevronskih mrež vključuje iterativno prilagajanje parametrov modela za zmanjšanje razlike med predvidenimi in dejanskimi rezultati. TensorFlow ponuja bogat nabor funkcij, ki naredijo DNN za usposabljanje bolj dostopne. Zagotavlja visokonivojski API, imenovan Keras, ki poenostavi postopek definiranja in usposabljanja nevronskih mrež. S Kerasom lahko razvijalci hitro sestavijo kompleksne modele z zlaganjem plasti, podajanjem aktivacijskih funkcij in konfiguriranjem optimizacijskih algoritmov. TensorFlow podpira tudi porazdeljeno usposabljanje, kar omogoča uporabo več grafičnih procesorjev ali celo porazdeljenih gruč za pospešitev procesa usposabljanja.
Za ponazoritev si oglejmo primer usposabljanja globoke nevronske mreže za klasifikacijo slik z uporabo TensorFlow. Najprej moramo definirati našo arhitekturo modela, ki lahko vključuje konvolucijske plasti, plasti združevanja in popolnoma povezane plasti. Nato lahko uporabimo vgrajene funkcije TensorFlow za nalaganje in predhodno obdelavo nabora podatkov, kot je spreminjanje velikosti slik, normalizacija vrednosti slikovnih pik in razdelitev podatkov v nize za usposabljanje in preverjanje. Po tem lahko sestavimo model z določitvijo funkcije izgube, optimizatorja in metrike vrednotenja. Končno lahko usposobimo model z uporabo podatkov o urjenju in spremljamo njegovo delovanje na validacijskem nizu. TensorFlow ponuja različne povratne klice in pripomočke za sledenje napredku vadbe, shranjevanje kontrolnih točk in zgodnjo zaustavitev.
Ko je globoka nevronska mreža izurjena, jo je mogoče uporabiti za sklepanje, kar vključuje napovedovanje novih, še nevidenih podatkov. TensorFlow podpira različne možnosti uvajanja za sklepanje, odvisno od posebnega primera uporabe. Na primer, razvijalci lahko uvedejo usposobljeni model kot samostojno aplikacijo, spletno storitev ali celo kot del večjega sistema. TensorFlow ponuja API-je za nalaganje usposobljenega modela, dovajanje vhodnih podatkov in pridobivanje napovedi modela. Te API-je je mogoče integrirati v različne programske jezike in ogrodja, kar olajša vključitev modelov TensorFlow v obstoječe programske sisteme.
TensorFlow je dejansko zmožen tako usposabljanja kot sklepanja globokih nevronskih mrež. Njegov obsežen nabor funkcij, vključno s Kerasom za gradnjo modelov na visoki ravni, podporo za porazdeljeno usposabljanje in možnostmi uvajanja, ga naredijo zmogljivo orodje za razvoj in uvajanje modelov strojnega učenja. Z izkoriščanjem zmogljivosti TensorFlow lahko razvijalci in raziskovalci učinkovito usposabljajo in uvajajo globoke nevronske mreže za različne naloge, od klasifikacije slik do obdelave naravnega jezika.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Napredek v strojnem učenju:
- Ko je jedro razcepljeno s podatki in je izvirnik zaseben, ali je lahko razcepljeno javno in če je tako, ne gre za kršitev zasebnosti?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Ali način eager preprečuje porazdeljeno računalniško funkcionalnost TensorFlow?
- Ali je mogoče Googlove rešitve v oblaku uporabiti za ločitev računalništva od shranjevanja za učinkovitejše usposabljanje modela ML z velikimi podatki?
- Ali Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ponuja samodejno pridobivanje in konfiguracijo virov ter upravlja zaustavitev virov po končanem usposabljanju modela?
- Ali je mogoče usposobiti modele strojnega učenja na poljubno velikih naborih podatkov brez kolcanja?
- Ali pri uporabi CMLE ustvarjanje različice zahteva navedbo vira izvoženega modela?
- Ali lahko CMLE bere podatke iz shrambe Google Cloud in za sklepanje uporabi določen usposobljen model?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v Napredovanje v strojnem učenju