ТенсорФлов је широко коришћен оквир отвореног кода за машинско учење који је развио Гоогле. Обезбеђује свеобухватан екосистем алата, библиотека и ресурса који омогућавају програмерима и истраживачима да ефикасно изграде и примене моделе машинског учења. У контексту дубоких неуронских мрежа (ДНН), ТенсорФлов не само да је способан да обучи ове моделе већ и да олакша њихово закључивање.
Обука дубоких неуронских мрежа укључује итеративно прилагођавање параметара модела како би се минимизирала разлика између предвиђених и стварних излаза. ТенсорФлов нуди богат скуп функционалности које ДНН-ове за обуку чине приступачнијим. Пружа АПИ високог нивоа под називом Керас, који поједностављује процес дефинисања и обуке неуронских мрежа. Уз Керас, програмери могу брзо да граде сложене моделе слагањем слојева, навођењем функција за активацију и конфигурисањем алгоритама оптимизације. ТенсорФлов такође подржава дистрибуирану обуку, омогућавајући коришћење више ГПУ-а или чак дистрибуираних кластера како би се убрзао процес обуке.
За илустрацију, размотримо пример обуке дубоке неуронске мреже за класификацију слика помоћу ТенсорФлов-а. Прво, морамо да дефинишемо архитектуру нашег модела, која може укључивати конволуционе слојеве, слојеве за удруживање и потпуно повезане слојеве. Затим можемо да користимо уграђене функције ТенсорФлов-а за учитавање и претходну обраду скупа података, као што је промена величине слика, нормализација вредности пиксела и подела података у скупове за обуку и валидацију. Након тога, можемо компајлирати модел тако што ћемо специфицирати функцију губитка, оптимизатор и метрику евалуације. Коначно, можемо обучити модел користећи податке обуке и пратити његов учинак на скупу за валидацију. ТенсорФлов пружа разне повратне позиве и услужне програме за праћење напретка обуке, чување контролних тачака и рано заустављање.
Када је дубока неуронска мрежа обучена, може се користити за закључивање, што укључује предвиђање нових, невидљивих података. ТенсорФлов подржава различите опције примене за закључивање, у зависности од специфичног случаја употребе. На пример, програмери могу применити обучени модел као самосталну апликацију, веб услугу или чак као део већег система. ТенсорФлов обезбеђује АПИ-је за учитавање обученог модела, унос улазних података и добијање предвиђања модела. Ови АПИ-ји се могу интегрисати у различите програмске језике и оквире, што олакшава уградњу ТенсорФлов модела у постојеће софтверске системе.
ТенсорФлов је заиста способан и за обуку и за закључивање дубоких неуронских мрежа. Његов обиман скуп функција, укључујући Керас за изградњу модела на високом нивоу, дистрибуирану подршку за обуку и опције примене, чине га моћним алатом за развој и примену модела машинског учења. Користећи могућности ТенсорФлов-а, програмери и истраживачи могу ефикасно да обуче и примене дубоке неуронске мреже за различите задатке, у распону од класификације слика до обраде природног језика.
Остала недавна питања и одговори у вези Напредак у машинском учењу:
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Да ли жељни режим спречава дистрибуирану рачунарску функционалност ТенсорФлов-а?
- Да ли се Гоогле решења у облаку могу користити за раздвајање рачунарства од складишта за ефикаснију обуку модела МЛ са великим подацима?
- Да ли Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине (ЦМЛЕ) нуди аутоматску набавку и конфигурацију ресурса и управља гашењем ресурса након што се обука модела заврши?
- Да ли је могуће обучити моделе машинског учења на произвољно великим скуповима података без штуцања?
- Када користите ЦМЛЕ, да ли креирање верзије захтева навођење извора извезеног модела?
- Може ли ЦМЛЕ да чита из података Гоогле Цлоуд складишта и да користи одређени обучени модел за закључивање?
- Шта је алгоритам за повећање градијента?
Погледајте више питања и одговора у Напредак у машинском учењу