TensorFlow бол Google-ийн боловсруулсан машин сургалтын нээлттэй эхийн өргөн хүрээний систем юм. Энэ нь хөгжүүлэгчид болон судлаачдад машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй бүтээж, ашиглах боломжийг олгодог хэрэгсэл, номын сан, нөөцийн цогц экосистемээр хангадаг. Гүн мэдрэлийн сүлжээнүүдийн (DNN) хүрээнд TensorFlow нь эдгээр загваруудыг сургах чадвартай төдийгүй тэдгээрийн дүгнэлтийг хөнгөвчлөх чадвартай.
Гүн мэдрэлийн сүлжээг сургах нь урьдчилан таамагласан болон бодит гаралтын хоорондох ялгааг багасгахын тулд загварын параметрүүдийг давталттайгаар тохируулах явдал юм. TensorFlow нь сургалтын DNN-ийг илүү хүртээмжтэй болгодог олон тооны функцуудыг санал болгодог. Энэ нь Keras хэмээх өндөр түвшний API-г өгдөг бөгөөд энэ нь мэдрэлийн сүлжээг тодорхойлох, сургах үйл явцыг хялбаршуулдаг. Keras-ийн тусламжтайгаар хөгжүүлэгчид давхаргыг давхарлаж, идэвхжүүлэх функцуудыг тодорхойлж, оновчтой болгох алгоритмуудыг тохируулах замаар нарийн төвөгтэй загваруудыг хурдан бүтээх боломжтой. TensorFlow нь хуваарилагдсан сургалтыг дэмждэг бөгөөд сургалтын үйл явцыг хурдасгахын тулд олон GPU эсвэл бүр тархсан кластеруудыг ашиглах боломжийг олгодог.
Үүнийг харуулахын тулд TensorFlow ашиглан дүрс ангилах гүн мэдрэлийн сүлжээг сургах жишээг авч үзье. Нэгдүгээрт, бид загвар архитектураа тодорхойлох хэрэгтэй бөгөөд үүнд эргэлтийн давхарга, нэгтгэх давхарга, бүрэн холбогдсон давхаргууд багтаж болно. Дараа нь бид TensorFlow-ийн суулгасан функцуудыг ашиглан зургийн хэмжээг өөрчлөх, пикселийн утгыг хэвийн болгох, өгөгдлийг сургалт, баталгаажуулалтын багц болгон хуваах гэх мэт өгөгдлийн багцыг ачаалж, урьдчилан боловсруулах боломжтой. Үүний дараа бид алдагдлын функц, оновчтой болгох, үнэлгээний хэмжүүрийг зааж өгөх замаар загварыг эмхэтгэж болно. Эцэст нь бид сургалтын өгөгдлийг ашиглан загварыг сургаж, баталгаажуулалтын багц дээр түүний гүйцэтгэлийг хянах боломжтой. TensorFlow нь сургалтын явцыг хянах, хяналтын цэгүүдийг хадгалах, эрт зогсолтыг гүйцэтгэхийн тулд төрөл бүрийн буцаан залгалт, хэрэгслүүдээр хангадаг.
Гүн мэдрэлийн сүлжээг сургасны дараа түүнийг шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлүүд дээр таамаглал дэвшүүлэхийг багтаасан дүгнэлт хийхэд ашиглаж болно. TensorFlow нь ашиглалтын тодорхой тохиолдлоос хамааран дүгнэлт гаргах өөр өөр хувилбаруудыг дэмждэг. Жишээлбэл, хөгжүүлэгчид бэлтгэгдсэн загварыг бие даасан програм, вэб үйлчилгээ эсвэл бүр илүү том системийн нэг хэсэг болгон ашиглаж болно. TensorFlow нь сургагдсан загварыг ачаалах, оролтын өгөгдлийг оруулах, загварын таамаглалыг олж авах API-уудыг өгдөг. Эдгээр API-ууд нь янз бүрийн програмчлалын хэл, хүрээнүүдтэй нэгтгэгдэж болох тул TensorFlow загваруудыг одоо байгаа програм хангамжийн системд оруулахад хялбар болгодог.
TensorFlow нь гүн мэдрэлийн сүлжээг сургах, дүгнэлт гаргах чадвартай. Өндөр түвшний загвар бүтээх Keras, түгээсэн сургалтын дэмжлэг, байршуулах сонголт зэрэг өргөн хүрээний функцууд нь үүнийг машин сургалтын загваруудыг хөгжүүлэх, ашиглах хүчирхэг хэрэгсэл болгодог. TensorFlow-ийн чадавхийг ашигласнаар хөгжүүлэгчид болон судлаачид дүрс ангилахаас эхлээд байгалийн хэлний боловсруулалт хүртэлх төрөл бүрийн ажилд гүн мэдрэлийн сүлжээг үр дүнтэй сургаж, байршуулж чадна.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах:
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Хүсэл эрмэлзэлтэй горим нь TensorFlow-ийн тархсан тооцооллын функцийг саатуулдаг уу?
- Google үүлэн шийдлүүдийг том өгөгдөлтэй ML загварыг илүү үр дүнтэй сургах үүднээс тооцоололыг хадгалах сангаас салгахад ашиглаж болох уу?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) нь загварын сургалт дууссаны дараа нөөцийг автоматаар олж авах, тохируулах, мөн нөөцийг зогсоохыг санал болгодог уу?
- Машин сургалтын загваруудыг дур зоргоороо том өгөгдлийн багц дээр ямар ч саадгүй сургах боломжтой юу?
- CMLE-г ашиглах үед хувилбар үүсгэхэд экспортлогдсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай юу?
- CMLE нь Google Cloud хадгалах сангийн датаг уншиж, дүгнэлт гаргахдаа тусгайлан бэлтгэгдсэн загварыг ашиглаж чадах уу?
- Gradient Boosting алгоритм гэж юу вэ?
Бусад асуулт, хариултыг "Machine Learning-д ахиц дэвшил" хэсгээс үзнэ үү