""

Machinaal leren wordt beschouwd als een complexe discipline. Desalniettemin is het implementeren van machine learning-modellen vaak minder zwaar in vergelijking met hoe het vroeger was. Dit is te danken aan de hulp van mechanismen voor machinaal leren, zoals Google's TensorFlow. Deze vereenvoudigen het vereiste proces van het verzamelen van gegevens, het verfijnen van toekomstige resultaten, trainingsmodellen en het presenteren van voorspellingen.

Wat is TensorFlow

TensorFlow wordt beschouwd als een open-source machine-type leerkader dat iedereen kan gebruiken. Het is een open-source soort bibliotheek voor het leren van machines die zowel voor onderzoek als voor productie kan worden gebruikt. Met TensorFlow kunnen beginners en ook experts API's krijgen om zich specifiek te ontwikkelen voor desktop, mobiel, internet en cloud.

TensorFlow kan een grote groep machine learning bundelen, evenals deep learning (of neurale netwerken) modellen plus algoritmen. Het maakt ze bruikbaar via een gemeenschappelijke metafoor. TensorFlow maakt gebruik van Python om een geschikt front-end type APU te geven dat nodig is voor het bouwen van applicaties met dit framework, terwijl het die applicaties specifiek uitvoert in high-performance C ++.

TensorFlow kan diepe neurale netwerken trainen en uitvoeren die nodig zijn voor handgeschreven cijferclassificatie, PDE-simulaties (of partiële differentiaalvergelijkingen), beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking, woordinbeddingsvormen, sequence-to-sequence-modellen aanwezig voor machinevertaling, evenals terugkerende neurale netwerken. TensorFlow is in staat productievoorspelling te ondersteunen en op schaal dezelfde modellen te gebruiken die voor training worden gebruikt.

Lees verder om meer te weten te komen over TensorFlow, hoe het werkt en hoe het uw bedrijf kan helpen.

Verwerking en hoe het werkt

TensorFlow wordt meestal beschouwd als één open source softwarebibliotheek die nuttig is voor numerieke berekeningen met hoge prestaties. De flexibele architectuur die gemakkelijk kan worden geïmplementeerd, vindt plaats door berekeningen, met name op een aantal verschillende platforms (zoals CPU's, GPU's, TPU's), bovendien van desktops, clusters van servers, mobiele apparaten en randapparatuur.

Het is oorspronkelijk ontwikkeld door ingenieurs en onderzoekers van het Google Brain-team in de AI-organisatie van Google. Van TensorFlow wordt gezegd dat het een goede ondersteuning biedt voor machine learning en deep learning. Het flexibele numerieke type rekenkern wordt gebruikt in veel andere wetenschappelijke domeinen.

Met TensorFlow kunnen ontwikkelaars dataflowgrafieken maken. Dit zijn structuren die beschrijven hoe de gegevens door een of andere grafiek bewegen, of zelfs een reeks die bestaat uit verwerkingsknooppunten. Als het gaat om elk knooppunt binnen de grafiek, vertegenwoordigt dit een wiskundige bewerking. Elke verbinding of rand die aanwezig is tussen knooppunten heeft de neiging een multidimensionale gegevensreeks te zijn, ook bekend als tensor.

Je vraagt je misschien af hoe TensorFlow dit alles geeft. TensorFlow biedt dit voor sommige programmeurs met behulp van de Python-taal. Als u Python niet hebt gebruikt, is dit niet moeilijk om te leren en ook om mee te werken. Het geeft zelfs handige manieren om uit te drukken hoe high-level abstracties aan elkaar gekoppeld kunnen worden. Rekening houdend met knooppunten plus tensoren in TensorFlow, dit zijn Python-objecten, bovendien zijn TensorFlow-toepassingen zelf zelfs Python-toepassingen.

U moet weten dat de feitelijke wiskundige bewerkingen niet binnen Python worden uitgevoerd. Als het gaat om de bibliotheken van transformaties die beschikbaar zijn via TensorFlow, worden deze geschreven als high-performance C ++ binaries. In feite stuurt Python alleen verkeer tussen de stukken, en geeft het programma-abstracties op hoog niveau om ze aan elkaar te haken.

De TensorFlow-toepassingen kunnen op vrijwel elk doel worden gebruikt, wat handig is. Dit omvat een lokale machine, iOS- en Android-apparaten, een cluster in de cloud, CPU's of ook GPU's. Voor degenen die de eigen cloud van Google gebruiken, kunnen ze TensorFlow uitvoeren op de aangepaste handige TensorFlow Processing Unit of TPU-silicium van Google, met name voor verdere acceleratie. Niettemin kunnen de resulterende modellen ontwikkeld door TensorFlow op bijna elk apparaat worden ingezet waar deze zullen worden gebruikt om voorspellingen te doen.

Hieronder volgt een beschrijving van de werking van TensorFlow met GPU-ondersteuning, met name in Ubuntu EC2 Instance.

 ""

Hoe kan TensorFlow uw bedrijf helpen?

Het grootste voordeel dat TensorFlow biedt voor de ontwikkeling van machine learning is meestal abstractie. In plaats van de aanwezige kerngegevens van implementerende algoritmen te hanteren, of zelfs de juiste manieren uit te vinden om de uitvoer specifiek van een functie te kunnen koppelen aan de invoer van een andere functie, kan een ontwikkelaar zich concentreren op de algehele logica van de toepassing. Kijkend naar TensorFlow, behandelt dit de details die achter de schermen aanwezig zijn.

TensorFlow biedt zelfs meer comfort voor ontwikkelaars die foutopsporing nodig hebben en die ook introspectie winnen in TensorFlow-apps. Rekening houdend met de gretige uitvoeringsmodus, maakt dit het mogelijk om elke grafiekbewerking afzonderlijk en ook transparant te evalueren en zelfs te wijzigen, in plaats van de volledige grafiek te construeren als een enkel ondoorzichtig object en dit bovendien in één keer te evalueren. Met de visualisatiesuite TensorBoard kunt u de manier waarop de grafieken worden uitgevoerd, controleren en zelfs profileren via een interactief en webgebaseerd dashboard.

TensorFlow kan zelfs voordelen behalen door de steun van een nuttige commerciële A-lijst in Google. Op het gebied van Google heeft dit het snelle tempo van de ontwikkeling achter dit project aangewakkerd en heeft het ook een groot aantal belangrijke aanbiedingen rond TensorFlow opgeleverd, waardoor het eenvoudiger te implementeren en ook gemakkelijker te gebruiken is.

U moet weten dat sommige details van de specifieke implementatie van TensorFlow het moeilijk maken om volledig deterministische model-trainingsresultaten te krijgen, specifiek voor sommige trainingsbanen.

Hieronder is een afbeelding van hoe TensorFlow hands-on optreedt met Android werkt.

 ""

Reik naar ons voor TensorFlow

Als u hulp nodig hebt met TensorFlow voor uw bedrijf, neem dan contact op met Offshore Software Solutions. Wij zijn een software- en webontwikkelingsbedrijf dat betrokken is bij de afhandeling van alle processen die hiermee verband houden. Neem contact met ons op: www.offshoresoftware.solutions