|
TensorFlow-Suni’y intellekt proyektlari uchun platforma
|
| bet | 2/3 | | Sana | 09.01.2024 | | Hajmi | 1,4 Mb. | | #132843 |
Bog'liq xumora maqola 2Asosyiy qism
TensorFlow, Google tomonidan 2015 yilda ishlab chiqilgan va hozirgi kunda ko'p turdagi sun'iy intellekt proyektlari uchun ishlatiladigan yuqori darajali yagona platformadir. TensorFlow, matematik amallarini bajarish uchun avtomatik diferensiyatsiya va o'qish (autodiff) tizimini o'z ichiga olgan, ma'lumotlar ustida amallar bajarish, masofaviy o'qishlar, qator (sequence) ma'lumotlarini boshqarish, tahlil qilish, ma'lumotni ko'rsatish va boshqa bir nechta amallarni bajarish uchun moslashtirilgan.
TensorFlow, Python, C++, Java, Go va Swift kabi ko'plab tillarda ishlatilishi mumkin va moslashtirilgan modellar TensorFlow Lite yordamida mobil qurilmalarda ham ishlatilishi mumkin. TensorFlow, asosiy tarkibiy modellar qatorini taqdim etadi, shu jumladan, TensorFlow Hub orqali yaqin vaqt ichida ishga tushiriladigan modellarga ham ega bo'lish mumkin.
TensorFlow, o'zining TensorBoard vizualizatsiya qurilmasi yordamida ma'lumotlar tahlili, qaror qabul qilish jarayoni va sinovlar uchun tahlil olish uchun yuqori darajada vizualizatsiya imkoniyatlariga ega. TensorFlow, shuningdek, TensorFlow.js, TensorFlow Lite va TensorFlow Extended kabi qo'shimcha modullarga ega bo'lib, bu modullar orqali ishlab chiqilgan modellar mobil qurilmalarda ham ishga tushirilishi mumkin.
TensorFlow, xususiy maqsadlari uchun ko'rsatilgan darajalar bo'yicha ko'plab savollarga javob berishga qodir, shu jumladan, o'qitish, tahlil, so'zlar orqali tahlil, tasvirni boshqarish, imkoniyatlar va tashkilotlarning barcha turlari uchun ochiq ma'lumotlar va kriptografiya. TensorFlow, sun'iy intellekt bo'yicha soha taraqqiyotida muhim o'rinda va hozirgi kunda bir nechta qurilmalar uchun eng tanlangan tizimlar orasida hisoblanadi.
Windows 10da kod yozish muhitini sozlaydigan usullarni ko'rsataman. Buni o'rganishga o'tamiz.
TensorFlow keng tarqalgan va ko'zda tutilgan eng yaxshi Kengaytirilgan O'rganish (Deep Learning) platformalardan biri sifatida hisoblanadi. Bu holatning sababi quyidagilardan kelib chiqadi:
Muxabilitet: TensorFlow ko'p darajada muxabilitet taqdim etadi va bu tufayli dasturchilar kengaytirilgan o'rganish modellarini yaratib olishlari mumkin bo'ladi. U tasvir va ovoz tanishligi, tabiiy tillash va takrorlash o'rganish kabi turli vazifalarni qo'llashni qo'llab-quvvatlaydi. Ushbu muxabilitet keng sohalarda foydalanish uchun qulaydir va ilmiy tadqiqotlar uchun ham.
Katta jamoa va ekosistema: TensorFlowning katta va sekinroq jamoasi mavjud bo'lib, uning yaratuvchilari, tadqiqotchilari va murabbiylari o'zaro hamkorlik qilishadi. Bu faol jamoa foydalanuvchilarga yordam berish, bilim almashish va loyihalar ustida hamkorlik qilish imkonini beradi. Omborda mavjud bo'lgan oldindan o'rgatilgan modellar, yo'riqnoma va dokumentatsiyalar esa ekosistemani zenginlashtiradi.
Kengayishi mumkinlik: TensorFlow turli xavfsiz platformalar orasida samarali shakllarda kengayishga imkon beradi, masalan, CPU, GPU va hatto tashqi tizimlarda ham. Foydalanuvchilar modelni kichik va katta o'lchamdagi infratuzilishlar ustida o'rgatib bo'ladi. Ushbu kengayishlar, hisoblash resurslarini samarali foydalanishga imkon beradi, shuning uchun ilmiy tadqiqotlar va ishlab chiqish muhiti uchun ham qulay.
Boshqa kutubxonalarga va vositalarga integratsiya: TensorFlow o'ziga ko'ra keng mashhur kutubxonalarga va Kengaytirilgan O'rganish ekosistemasi uchun odatiy kutubxonalarga samarali integratsiya qiladi. Misol uchun, TensorFlow Keras kabi kutubxonalarga moslashtirilgan, bu kutubxona oddiy interfeys orqali neyron tarmoqlarini yaratish imkonini beradi. TensorFlow vizualizatsiya vositalari, ma'lumotlarni boshqarish kutubxonalari va ishlab chiqish framkorklari bilan ham integratsiya qilishni qo'llab-quvvatlaydi, bunday qilib ishlatish qulaylik va interoperabellikni oshiradi.
Sanoatning qabul qilinganligi va qo'llab-quvvati: TensorFlow katta sanoat tashkilotlari va tashkqi kompaniyalar tomonidan keng qabul qilingan va turli sohalarda ishlatiladi. Bu kengayishgan o'rganish platformasining rivojlanishi, qo'llab-quvvati va yangilanishlarga imkon beradi. U hamda foydalanuvchilar uchun istiqlol va ishonch hissiyatini ta'minlaydi, chunki TensorFlow amaliyotda keng qo'llaniladi va real hayotda sinovdan o'tkaziladi.
Barcha inobatga olgan holda, TensorFlow muxabiliteti, jamoa qo'llab-quvvati, kengayish mumkinliklari, integratsiya imkoniyatlari va sanoatda qabul qilingani sababli, eng mashhur va yuqori qiymatlangan Kengaytirilgan O'rganish platformalardan biri sifatida taniladi.
Ma'lumotlarni o'rganish (machine learning), rasm, video, matn yoki audio bilan bog'liq muammolarni yechishda katta aniqlilik bilan murakkab dasturlarni yaratishga imkon beradi. TensorFlow bu turlar hammasini amalga oshirish uchun ishlatilishi mumkin.
Uning mashhurlik sababi dasturchilar uchun dasturlarni yaratish va ishga tushirishda osonlikni ta'minlashidir. Keyingi qismlarda yaqinroq ko'ramiz degan sabab GitHub loyihalari kuchli bo'lib, lekin hamda ishlash juda oson. Bundan tashqari, TensorFlow, hisoblash kuchiga cheklanishlar bilan yaratilgan. Bu kutubxona har qanday kompyuterda, hattoki aqlli telefonlarda ham (ha, o'zgartirilgan yarim olma belgisi bor narsada ham) ishga tushirilishi mumkin. Men ko'rsatishim mumkin, 8 GB RAM va Intel Core i3 bilan ishlashda hisoblanganida ish bajarish muammolarini boshqarishizga lozim bo'lmaydi.
Tensorflow ni o'rganishdan oldin, bizning mashinalarimizning "o'ylash" qobiliyatini tushunishimiz kerak. Inson boshi milliardlab neyronlar bilan o'ralgan sinapslar orqali bog'langan. Agar neyronning sinapslarga "yetarli" kirishlar tushgandan so'ng, neyron ham yonadi. Ushbu jarayon o'ylash deyiladi. Ushbu jarayoni kompyuterlarda takrorlash uchun, bizga ma'lumot o'rganish va neyron tarmoqlariga ega bo'lish kerak. Agar siz ushbu terminlarga to'liq o'rganganmasangiz, men ulardan tushuntiraman.
Ma'lumot o'rganish (machine learning): Oddiyroq aytganda, ma'lumot o'rganish kompyuterlarga 'o'rganish' imkonini beradi. Odatda, biz kompyuterlarga biror narsani bajarish uchun aniqlangan yo'ldan iborat tuzilmani beramiz. Ma'lumot o'rganish esa juda boshqa usul bilan ishlaydi. Biz kompyuterga biror narsani qanday qilib o'rganganini o'rgatish yo'lini beramiz. Misol uchun: hayvonlar rasmlarini 'mushuk', 'it' yoki 'sichqon' deb sinflandiradigan tizimni o'ylang. Bu yerda, hayvonlar rasmlaridan xususiyatlarni qidirish va uni kodlaish o'rniga, ma'lumot o'rganish hayvonlar rasmlarini olish va xususiyatlarni o'zaro taqqoslash orqali aniqlab olishadi. Kompyuterni o'rgatish jarayoni ta'lim deb ataladi.
Kengaytirilgan o'rganish (deep learning): Kengaytirilgan o'rganish ma'lumot o'rganishni amalga oshirish uchun bir usul hisoblanadi. U bu neyron tarmoqlarni o'rganishda foydalanadi. Bunda, odatda, qaror qabul qilish daraxtlari bilan ham kengaytirilgan o'rganish deb atiladi, lekin asosiy qismida kengaytirilgan o'rganish neyron tarmoqlaridan foydalanishni o'z ichiga oladi.
|
| |
