TensorFlow нь Google-ээс боловсруулсан, хиймэл оюун ухааны салбарт өргөн хэрэглэгддэг нээлттэй эхийн машин сургалтын номын сан юм. Энэ нь судлаачид болон хөгжүүлэгчдэд машин сургалтын загваруудыг үр дүнтэй бүтээх, ашиглах боломжийг олгох зорилготой юм. TensorFlow нь уян хатан байдал, өргөтгөх боломжтой, ашиглахад хялбар байдгаараа алдартай бөгөөд энэ нь анхлан суралцагчид болон салбарын мэргэжилтнүүдийн аль алиных нь түгээмэл сонголт болгодог.
Үндсэндээ TensorFlow нь олон хэмжээст массив болох тензорын тухай ойлголт дээр суурилдаг. Эдгээр тензорууд нь тооцооллын графикаар дамждаг бөгөөд энэ нь тензоруудад хэрэглэгдэх математикийн цуврал үйлдлүүд юм. Энэ график нь загварын архитектурыг илэрхийлж, өгөгдөл системээр хэрхэн шилжихийг тодорхойлдог.
TensorFlow-ийн гол онцлогуудын нэг нь автоматаар ялгах чадвар юм. Энэ нь градиентийг үр дүнтэй тооцоолох боломжтой гэсэн үг бөгөөд энэ нь градиент буурах гэх мэт техникийг ашиглан машин сургалтын загваруудыг сургахад маш чухал юм. TensorFlow нь мэдрэлийн сүлжээ, регресс, ангилах, кластер хийх гэх мэт нийтлэг машин сургалтын даалгавруудад зориулагдсан өргөн хүрээний функцуудыг хангадаг.
TensorFlow нь CPU болон GPU тооцооллыг хоёуланг нь дэмждэг бөгөөд энэ нь хэрэглэгчдэд график боловсруулах нэгжийн хүчийг илүү хурдан сургах боломжийг олгодог. Мөн Keras хэмээх өндөр түвшний API-г санал болгодог бөгөөд энэ нь мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, сургах үйл явцыг хялбаршуулдаг. Keras-ийн тусламжтайгаар хэрэглэгчид доод түвшний хэрэгжилтийн талаар санаа зовохгүйгээр өөр өөр загварын архитектурыг хурдан загварчилж, туршиж үзэх боломжтой.
TensorFlow нь үндсэн функцүүдээс гадна TensorBoard зэрэг дүрслэх хэрэгслүүдээр хангадаг бөгөөд энэ нь хэрэглэгчдэд сургалтын үйл явцыг хянах, загварын гүйцэтгэлийг дүрслэн харуулах, гарч болзошгүй асуудлуудыг засах боломжийг олгодог. TensorFlow Serving нь үйлдвэрлэлийн орчинд бэлтгэгдсэн загваруудыг ашиглах боломжийг олгодог өөр нэг бүрэлдэхүүн хэсэг бөгөөд урьдчилан таамаглахад хялбар болгодог.
TensorFlow нь Python, C++, Java зэрэг янз бүрийн програмчлалын хэлтэй нийцдэг тул үүнийг өргөн хүрээний хөгжүүлэгчдэд ашиглах боломжтой болгодог. Энэ нь мөн scikit-learn, PyTorch, OpenCV зэрэг бусад алдартай машин сургалтын системүүд болон номын сангуудтай саадгүй нэгдэж, хэрэглэгчдэд өөр өөр хэрэгслийг нэгтгэн илүү нарийн төвөгтэй машин сургалтын шугам үүсгэх боломжийг олгодог.
TensorFlow бол энгийн регрессийн даалгавраас эхлээд нарийн төвөгтэй гүнзгий сургалтын архитектур хүртэл машин сургалтын загвар бүтээх хүчирхэг, олон талын хэрэгсэл юм. Баялаг шинж чанарууд, олон нийтийн хүчтэй дэмжлэг, тасралтгүй хөгжүүлэлт нь хиймэл оюун ухааны хүчийг ашиглахыг эрэлхийлж буй судлаачид, өгөгдөл судлаачид, машин сургалтын мэргэжилтнүүдийн шилдэг сонголт болгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- 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?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
- TensorBoard гэж юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу