TensorFlow on Googlen kehittämä laajalti käytetty avoimen lähdekoodin kehys koneoppimiseen. Se tarjoaa kattavan työkalujen, kirjastojen ja resurssien ekosysteemin, jonka avulla kehittäjät ja tutkijat voivat rakentaa ja ottaa käyttöön koneoppimismalleja tehokkaasti. Syvien hermoverkkojen (DNN) kontekstissa TensorFlow ei vain pysty kouluttamaan näitä malleja, vaan myös helpottamaan niiden päättämistä.
Syvien hermoverkkojen koulutus sisältää mallin parametrien iteratiivisen säätämisen ennustetun ja todellisen tulosten välisen eron minimoimiseksi. TensorFlow tarjoaa runsaasti toimintoja, jotka tekevät koulutus-DNN:istä helpommin saavutettavissa. Se tarjoaa korkean tason API:n nimeltä Keras, joka yksinkertaistaa hermoverkkojen määrittelyä ja koulutusta. Kerasin avulla kehittäjät voivat nopeasti rakentaa monimutkaisia malleja pinoamalla kerroksia, määrittämällä aktivointitoimintoja ja määrittämällä optimointialgoritmeja. TensorFlow tukee myös hajautettua koulutusta, mikä mahdollistaa useiden GPU:iden tai jopa hajautettujen klustereiden käytön koulutusprosessin nopeuttamiseksi.
Tarkastellaan esimerkkiä syvän neuroverkon harjoittamisesta kuvien luokittelua varten TensorFlow'n avulla. Ensinnäkin meidän on määriteltävä malliarkkitehtuurimme, joka voi sisältää konvoluutiokerroksia, poolauskerroksia ja täysin yhdistettyjä kerroksia. Tämän jälkeen voimme käyttää TensorFlow'n sisäänrakennettuja toimintoja datajoukon lataamiseen ja esikäsittelyyn, kuten kuvien koon muuttaminen, pikseliarvojen normalisointi ja tietojen jakaminen koulutus- ja validointisarjoiksi. Tämän jälkeen voimme koota mallin määrittämällä häviöfunktion, optimoijan ja arviointimittarit. Lopuksi voimme kouluttaa mallia harjoitustietojen avulla ja seurata sen suorituskykyä validointijoukossa. TensorFlow tarjoaa erilaisia takaisinsoittoja ja apuohjelmia harjoituksen edistymisen seuraamiseen, tarkistuspisteiden tallentamiseen ja varhaisen pysäyttämisen suorittamiseen.
Kun syvä hermoverkko on koulutettu, sitä voidaan käyttää päätelmien tekemiseen, mikä edellyttää ennusteiden tekemistä uudesta, näkymättömästä tiedosta. TensorFlow tukee erilaisia käyttöönottovaihtoehtoja johtopäätösten tekemiseen, riippuen tietystä käyttötapauksesta. Kehittäjät voivat esimerkiksi ottaa käyttöön koulutetun mallin itsenäisenä sovelluksena, verkkopalveluna tai jopa osana suurempaa järjestelmää. TensorFlow tarjoaa API:t opetetun mallin lataamiseen, syöttötietojen syöttämiseen ja mallin ennusteiden hankkimiseen. Nämä API:t voidaan integroida useisiin ohjelmointikieliin ja -kehyksiin, mikä helpottaa TensorFlow-mallien sisällyttämistä olemassa oleviin ohjelmistojärjestelmiin.
TensorFlow pystyy todellakin sekä harjoittamaan että päättelemään syviä hermoverkkoja. Sen laajat ominaisuudet, mukaan lukien Keras korkean tason mallien rakentamiseen, hajautettu koulutustuki ja käyttöönottovaihtoehdot, tekevät siitä tehokkaan työkalun koneoppimismallien kehittämiseen ja käyttöönottoon. TensorFlow'n kykyjä hyödyntäen kehittäjät ja tutkijat voivat tehokkaasti kouluttaa ja ottaa käyttöön syviä hermoverkkoja erilaisiin tehtäviin, aina kuvien luokittelusta luonnollisen kielen käsittelyyn.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen Edistyminen koneoppimisessa:
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Estääkö innokas tila TensorFlow'n hajautetun laskentatoiminnon?
- Voidaanko Googlen pilviratkaisujen avulla irrottaa tietojenkäsittely tallennustilasta, jotta ML-mallia voidaan harjoittaa tehokkaammin ison datan kanssa?
- Tarjoaako Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automaattisen resurssien hankinnan ja määrityksen ja hoitaako resurssien sulkemisen mallin koulutuksen jälkeen?
- Onko mahdollista kouluttaa koneoppimismalleja mielivaltaisen suurille tietojoukoille ilman hikkausta?
- Edellyttääkö version luominen viedyn mallin lähteen määrittämistä käytettäessä CMLE:tä?
- Voiko CMLE lukea Google Cloud -tallennustiedoista ja käyttää tiettyä koulutettua mallia johtopäätösten tekemiseen?
- Mikä on Gradient Boosting -algoritmi?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia kohdassa Advancing in Machine Learning