TensorFlow on Google'i välja töötatud laialdaselt kasutatav avatud lähtekoodiga raamistik masinõppe jaoks. See pakub terviklikku tööriistade, raamatukogude ja ressursside ökosüsteemi, mis võimaldavad arendajatel ja teadlastel masinõppemudeleid tõhusalt luua ja juurutada. Sügavate närvivõrkude (DNN-de) kontekstis ei suuda TensorFlow mitte ainult neid mudeleid treenida, vaid ka hõlbustada nende järeldusi.
Sügavate närvivõrkude koolitamine hõlmab mudeli parameetrite iteratiivset kohandamist, et minimeerida erinevust prognoositud ja tegelike väljundite vahel. TensorFlow pakub rikkalikku funktsioonide komplekti, mis muudavad koolituse DNN-id kättesaadavamaks. See pakub kõrgetasemelist API-d nimega Keras, mis lihtsustab närvivõrkude määratlemise ja treenimise protsessi. Kerase abil saavad arendajad kihtide virnastamise, aktiveerimisfunktsioonide määramise ja optimeerimisalgoritmide konfigureerimise abil kiiresti keerukaid mudeleid koostada. TensorFlow toetab ka hajutatud koolitust, võimaldades treeningprotsessi kiirendamiseks kasutada mitut GPU-d või isegi hajutatud klastreid.
Illustreerimiseks vaatleme näidet sügava närvivõrgu treenimisest kujutiste klassifitseerimiseks TensorFlow abil. Esiteks peame määratlema oma mudeliarhitektuuri, mis võib sisaldada konvolutsioonikihte, koondkihte ja täielikult ühendatud kihte. Seejärel saame andmestiku laadimiseks ja eeltöötlemiseks kasutada TensorFlow sisseehitatud funktsioone, nagu piltide suuruse muutmine, piksliväärtuste normaliseerimine ning andmete jagamine koolitus- ja valideerimiskomplektideks. Pärast seda saame mudeli koostada, määrates kadufunktsiooni, optimeerija ja hindamismõõdikud. Lõpuks saame treenida mudelit koolitusandmete abil ja jälgida selle toimivust valideerimiskomplektis. TensorFlow pakub erinevaid tagasihelistusi ja utiliite treeningu edenemise jälgimiseks, kontrollpunktide salvestamiseks ja varajaseks peatamiseks.
Kui sügav närvivõrk on koolitatud, saab seda kasutada järelduste tegemiseks, mis hõlmab uute, nähtamatute andmete prognooside tegemist. TensorFlow toetab olenevalt konkreetsest kasutusjuhtumist järelduste tegemiseks erinevaid juurutamisvalikuid. Näiteks saavad arendajad koolitatud mudelit juurutada eraldiseisva rakendusena, veebiteenusena või isegi suurema süsteemi osana. TensorFlow pakub API-sid koolitatud mudeli laadimiseks, sisendandmete söötmiseks ja mudeli prognooside saamiseks. Neid API-sid saab integreerida erinevatesse programmeerimiskeeltesse ja -raamistikesse, mis muudab TensorFlow mudelite kaasamise olemasolevatesse tarkvarasüsteemidesse lihtsamaks.
TensorFlow on tõepoolest võimeline nii sügavate närvivõrkude treenimiseks kui ka järelduste tegemiseks. Selle ulatuslik funktsioonide komplekt, sealhulgas Keras kõrgetasemeliseks mudelite loomiseks, hajutatud koolitustugi ja juurutamisvalikud, muudavad selle võimsaks tööriistaks masinõppemudelite arendamiseks ja juurutamiseks. Kasutades TensorFlow võimalusi, saavad arendajad ja teadlased tõhusalt koolitada ja juurutada sügavaid närvivõrke erinevate ülesannete jaoks, alates piltide klassifitseerimisest kuni loomuliku keele töötlemiseni.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Masinõppes edasijõudmine:
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Kas innukas režiim takistab TensorFlow hajutatud andmetöötluse funktsionaalsust?
- Kas Google'i pilvelahendusi saab kasutada andmetöötluse lahtiühendamiseks salvestusruumist, et ML-mudelit suurte andmetega tõhusamalt treenida?
- Kas Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) pakub automaatset ressursside hankimist ja konfigureerimist ning käsitleb ressursside väljalülitamist pärast mudeli väljaõppe lõpetamist?
- Kas masinõppemudeleid on võimalik suvaliselt suurtes andmekogumites ilma tõrgeteta koolitada?
- Kas CMLE kasutamisel on versiooni loomiseks vaja määrata eksporditud mudeli allikas?
- Kas CMLE saab lugeda Google'i pilvesalvestuse andmeid ja kasutada järelduste tegemiseks konkreetset koolitatud mudelit?
- Mis on gradiendi võimendamise algoritm?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid jaotisest Masinõppes edasijõudmine