Hva er Google TensorFlow? Eksempler og veiledninger i åpen kildekode
Annonse
Læring av maskiner er det hotteste innen databehandling akkurat nå. Det er lett å se hvorfor teknologien brukes overalt, fra selvkjørende biler til rettshåndhevelse, til prediksjon på aksjemarkedet.
TensorFlow er Googles prosjekt basert på maskinlæring og nevrale nettverk. La oss finne ut hva det er, bruksområdene og hvordan lære å bruke det.
Hva er TensorFlow?
Det er umulig å fullstendig forklare hva TensorFlow er uten først å forstå hva maskinlæring er. Maskinlæring og nevrale nettverk påvirker allerede livene våre 4 Maskinlæringsalgoritmer som former livet ditt 4 Maskinlæringsalgoritmer som former livet ditt Du kjenner kanskje ikke til det, men maskinlæring er allerede rundt deg, og det kan utøve en overraskende grad av innflytelse over liv. Tro meg ikke? Du kan bli overrasket. Les mer på flere måter enn du skulle tro.
På det enkleste er maskinlæring prosessen med å lære datamaskiner å analysere data og ta informerte beslutninger angående dem, uten å være direkte programmert til det. For å oppnå dette, trener vi nevrale nettverk for å utføre spesifikke oppgaver.
TensorFlow er Googles open source nevrale nettverksbibliotek, utviklet av Google Brain-teamet for en rekke bruksområder. I hovedsak fjerner TensorFlow behovet for å lage et nevralt nettverk fra bunnen av. I stedet kan du trene TensorFlow med datasettet og bruke resultatene du måtte ønske.
Så langt, så abstrakt. Hva kan du gjøre med et nevralt nettverk? Det viser seg, nesten hva som helst!
Bemerkelsesverdige TensorFlow-eksempler
Bildeklassifisering
Mange opplæringsprogrammer for maskinlæring 6 Nyttige opplæringsprogrammer for maskinlæring og kurs for å forstå det essensielle 6 Nyttige opplæringsprogrammer for maskinlæring og kurs for å forstå det essensielle Det har aldri vært en bedre tid å dykke ned i maskinlæring. Her er seks nyttige ressurser som hjelper deg å lære om maskinlæring. Les mer Bruk bildeklassifisering som et tidlig eksempelprosjekt for å hjelpe deg med forståelsen. Ved å mate referansebilder i et nevralt nettverk, kan det lære seg å forutsi om et bilde inneholder lignende objekter.
For å se denne prosessen i aksjon, ta en titt på Siraj Ravals 5-minutters Darth Vader-klassifiserer.
Denne typen datamaskinassistert sikting av data er utrolig kraftig, ikke bare for å finne ville Darth Vaders. TensorFlow er allerede i bruk i Biomedical bildeanalyse.
Nesten hvert felt som er avhengig av analyse av store mengder bildedata, kan dra nytte av teknologien. Som omtalt i den offisielle TensorFlow-introduksjonsvideoen, brukes den til å effektivisere bevaringsinnsatsen for den nesten utdødde Dugong.
Deep Photo Style Transfer
I tillegg til bildeklassifisering, kan TensorFlow brukes til å endre bilder dynamisk. Deep Photo Style Transfer ble satt sammen av en gruppe ved Cornell University. Prosjektet tar et innspillingsbilde og et stylingbilde før du bruker den stilen på det originale bildet - med fantastiske resultater.
Eksemplene bruker en blanding av automatisert og manuelt oppnådd bildelagring, så hvis du ønsker å få tak i det, kan det være verdt å pusse opp dine Photoshop-ferdigheter før du går i biblioteket.
Magenta AI Music
Vi er ikke fremmed for å bruke datamaskiner for å lage vakre kunstverk. Ideen om datamaskiner som viser kreativitet på en måte vi finner gjenkjennelig har lenge vært en Sci-Fi-drøm. Med nevrale nettverksbiblioteker som TensorFlow, blir det nærmere enn noen gang.
Magenta bruker TensorFlow for å lage verktøy for musikere. Ved hjelp av dyp læring utvider Magenta verktøyene som er tilgjengelige for musikere for å åpne for nye typer lydblanding, og til og med maskinassistert improvisasjonsanrop og respons.
Magenta kan også brukes som en smart sequenser i sin egen rett. Muligheten til å bruke biblioteker utenfor er en av de mange fantastiske funksjonene i CodePen. Tero Parviainen brukte magenta.js-biblioteket for å lage sin vakre pent fra Latent Cycles.
Ved å sette nevrale nettverksgenererte improviserte løkker ved siden av hverandre, lar Latent Cycles alle lage unike og vakre lyder uten forutgående musikalsk kunnskap.
Hvordan lære TensorFlow
Maskinlæring er et utrolig tett fag. Et godt grep om statistikk, matematikk, programmering og generell datavitenskap er sentrale for forståelsen. Når det er sagt, gjør TensorFlow det enkelt å få praktisk erfaring selv som nybegynner. Den offisielle TensorFlow-veiledningen tar en trinnvis tilnærming for oppsett og bruk.
De fleste TensorFlow-prosjekter bruker programmeringsspråket Python. Hvis du er ny på språket, er det et hav av gode steder å lære Python. Hvis du allerede er mer kjent med JavaScript, har TensorFlow veiledningsvideoer som dekker TensorFlow.js-biblioteket.
Disse opplæringsprogrammene, sammen med Googles gratis maskinlæringskurs Hva er maskinlæring? Googles gratis kurs bryter det ned for deg. Hva er maskinlæring? Googles gratis kurs bryter det ned for deg Google har designet et gratis online kurs for å lære deg grunnleggende om maskinlæring. Les mer, er en uvurderlig ressurs fra leverandørene av biblioteket.
Andre TensorFlow-veiledninger
For en rask, informativ introduksjon til TensorFlow og bildeklassifiserere, har Siraj Raval en informativ (og memmetung) 5-minutters introduksjon.
Dette er en av mange videoer på Sirajs YouTube-kanal om emnet maskinlæring. Mellom superraske videoer som denne, og lange live-strømmer som tar en steg-for-trinn-tilnærming, er dette et flott sted å lære TensorFlow og maskinlæring i Python.
Med koding på JavaScript og Tensorflow.js gir Coding Train en annen fullskala tilnærming:
Vert Daniel Shiffman dekker ulike brukssaker for TensorFlow, og seriene hans om maskinlæring som helhet er et av de beste fritt tilgjengelige kursene om emnet.
Nybegynnervirksomhet: Live Object Detection
Dette prosjektet bruker gjenkjenning av objekter for å kontrollere en automatisk avfallssorterer. Maskinvaren ser ut til å være et Raspberry Pi-alternativ, selv om det i teorien kan brukes hvilken som helst mikrokontroller. Det virkelige arbeidet blir gjort ved å bruke en blanding av OpenCV og TensorFlow.
Prosjektet fra videoen har ingen veiledning vedlagt. Dat Trans utmerkede OpenCV- og TensorFlow-artikkel bruker de samme bibliotekene, og forklarer hvert element tydelig. Som en enkel ide i liten skala som bruker TensorFlow-biblioteket, er et prosjekt av denne skalaen den perfekte måten å komme i gang.
Å gå videre med maskinlæring
TensorFlow er et utrolig kraftig verktøy fra uten tvil internettets viktigste selskap. Avgjørelsen om å gjøre den åpen kildekode var en stor avtale, ettersom den åpner den for oss alle.
Når det er sagt, er maskinlæring et utrolig tett fag. Det er verdt å bruke litt tid på maskinlæring på nettkurs. Disse maskinlæringskursene vil utarbeide en karrierevei for deg. Disse maskinlæringskursene vil forberede en karrierevei for deg. Disse utmerkede maskinlæringskursene online hjelper deg å forstå ferdighetene som trengs for å starte en karriere. innen maskinlæring og kunstig intelligens. Les mer for å utnytte TensorFlow best mulig.
Utforsk mer om: Kunstig intelligens, maskinlæring, nevrale nettverk.
