TensorFlow нь мэдрэлийн сүлжээг үр дүнтэй бүтээх, сургах чадвараараа гүнзгий сургалтын салбарт өргөн хэрэглэгддэг нээлттэй эхийн номын сан юм. Үүнийг Google Brain багийн боловсруулсан бөгөөд машин сургалтын програмуудад зориулсан уян хатан, өргөтгөх боломжтой платформоор хангах зорилготой юм. Гүнзгий суралцах TensorFlow-ийн зорилго нь нарийн төвөгтэй мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, ашиглах үйл явцыг хялбаршуулж, судлаачид болон хөгжүүлэгчдэд доод түвшний хэрэгжилтийн нарийн ширийн зүйлээс илүү загвараа боловсруулах, хэрэгжүүлэхэд анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгох явдал юм.
TensorFlow-ийн гол зорилгын нэг нь тооцооллын графикийг тодорхойлох, гүйцэтгэх өндөр түвшний интерфейсээр хангах явдал юм. Гүнзгий суралцах явцад тооцооллын график нь өгөгдлийн олон хэмжээст массив болох тензорууд дээр хийгддэг хэд хэдэн математик үйлдлүүдийг илэрхийлдэг. TensorFlow нь хэрэглэгчдэд эдгээр үйлдлүүдийг бодитоор гүйцэтгэхгүйгээр симбол байдлаар тодорхойлж, графикийн гүйцэтгэлийг автоматаар оновчтой болгох замаар үр дүнг үр дүнтэй тооцоолох боломжийг олгодог. Энэ арга нь нарийн төвөгтэй математик загвар, алгоритмыг илэрхийлэхэд хялбар болгодог хийсвэрлэлийн түвшинг хангадаг.
TensorFlow-ийн өөр нэг чухал зорилго бол гүнзгий суралцах даалгавруудад хуваарилагдсан тооцооллыг идэвхжүүлэх явдал юм. Гүн суралцах загварууд нь ихэвчлэн ихээхэн хэмжээний тооцооллын нөөц шаарддаг бөгөөд TensorFlow нь хэрэглэгчдэд GPU эсвэл бүр олон машин гэх мэт олон төхөөрөмжөөр тооцооллыг түгээх боломжийг олгодог. Энэхүү тархсан тооцоолох чадвар нь том өгөгдлийн багц дээр том хэмжээний загваруудыг сургахад чухал ач холбогдолтой бөгөөд энэ нь сургалтын цагийг эрс багасгадаг. TensorFlow нь параметрийн серверүүд болон хуваарилагдсан сургалтын алгоритмууд гэх мэт тархсан тооцооллыг удирдахад зориулсан багц хэрэгсэл, API-уудыг хангадаг.
Цаашилбал, TensorFlow нь гүнзгий суралцах нийтлэг даалгавруудад зориулж урьдчилан бүтээсэн олон төрлийн функц, хэрэгслийг санал болгодог. Эдгээрт янз бүрийн төрлийн мэдрэлийн сүлжээний давхаргууд, идэвхжүүлэх функцууд, алдагдлын функцууд, оновчтой болгох функцууд орно. TensorFlow нь градиент дээр суурилсан оновчлолын алгоритмуудыг ашиглан мэдрэлийн сүлжээг сургахад зайлшгүй шаардлагатай автоматаар ялгах дэмжлэг үзүүлдэг. Нэмж дурдахад TensorFlow нь Keras болон TensorFlow Extended (TFX) зэрэг гүнзгий суралцах экосистемийн бусад алдартай номын сан, хүрээтэй нэгтгэж, түүний чадавхи, ашиглах чадварыг улам сайжруулдаг.
Гүнзгий суралцах явцад TensorFlow-ийн зорилгыг харуулахын тулд зургийн ангиллын жишээг авч үзье. TensorFlow нь энэ даалгаврын хувьд гүн гүнзгий эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээг (CNN) тодорхойлох, сургах тохиромжтой аргыг санал болгодог. Хэрэглэгчид сүлжээний архитектурыг тодорхойлж, давхаргын тоо, төрөл, идэвхжүүлэх функц болон бусад параметрүүдийг тодорхойлж болно. Дараа нь TensorFlow нь урагш болон хойшоо тархалт, жингийн шинэчлэлт, градиент тооцоо зэрэг үндсэн тооцооллыг хариуцаж, CNN-ийг сургах үйл явцыг илүү хялбар, илүү үр дүнтэй болгодог.
TensorFlow-ийн гүн гүнзгий суралцах зорилго нь мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, сургах хүчирхэг, уян хатан тогтолцоог бий болгох явдал юм. Энэ нь нарийн төвөгтэй загваруудыг хэрэгжүүлэх үйл явцыг хялбаршуулж, том хэмжээний даалгаварт хуваарилагдсан тооцоолол хийх боломжийг олгодог бөгөөд урьдчилан бүтээсэн олон төрлийн функц, хэрэгслийг санал болгодог. TensorFlow нь доод түвшний хэрэгжилтийн нарийн ширийн зүйлийг хийсвэрлэснээр судлаачид болон хөгжүүлэгчдэд гүнзгий суралцах загваруудыг зохион бүтээх, туршихад анхаарлаа төвлөрүүлж, хиймэл оюун ухааны салбарын ахиц дэвшлийг хурдасгах боломжийг олгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах:
- Keras нь TFlearn-аас илүү гүнзгий сургалтын TensorFlow номын сан мөн үү?
- TensorFlow 2.0 болон түүнээс хойшхи хувилбаруудад сешнүүдийг шууд ашиглахаа больсон. Тэдгээрийг ашиглах шалтгаан бий юу?
- Нэг халуун кодчилол гэж юу вэ?
- SQLite мэдээллийн сантай холбоо тогтоож, курсорын объект үүсгэх зорилго нь юу вэ?
- Өгөгдсөн Python кодын хэсэгчилсэн хэсэгт чатботын мэдээллийн сангийн бүтцийг бий болгоход ямар модулиудыг импортолсон бэ?
- Мэдээллийг чатботт зориулсан мэдээллийн санд хадгалахдаа ямар түлхүүр-утга хосуудыг хасч болох вэ?
- Холбогдох мэдээллийг мэдээллийн санд хадгалах нь их хэмжээний өгөгдлийг удирдахад хэрхэн тусалдаг вэ?
- Чатботт зориулсан мэдээллийн сан үүсгэх зорилго нь юу вэ?
- Чатботын дүгнэлт хийх явцад хяналтын цэгийг сонгох, цацрагийн өргөн болон оролт бүрт орчуулах тоог тохируулахдаа юуг анхаарах вэ?
- Чатботын гүйцэтгэлийн сул талыг байнга шалгаж, тодорхойлох нь яагаад чухал вэ?
TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF Deep Learning-д илүү олон асуулт, хариултыг үзээрэй