لماذا TensorFlow
سواء كنت خبيرًا أو مبتدئًا ، فإن TensorFlow عبارة عن نظام أساسي شامل يسهل عليك إنشاء نماذج ML ونشرها.
نظام بيئي كامل لمساعدتك في حل المشكلات الواقعية الصعبة من خلال التعلم الآلي
بناء نموذج سهل
يقدم TensorFlow مستويات متعددة من التجريد حتى تتمكن من اختيار المستوى المناسب لاحتياجاتك. قم ببناء وتدريب النماذج باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Keras عالية المستوى ، مما يجعل بدء استخدام TensorFlow والتعلم الآلي أمرًا سهلاً.
إذا كنت بحاجة إلى مزيد من المرونة ، فإن التنفيذ الحثيث يسمح بالتكرار الفوري وتصحيح الأخطاء بشكل بديهي. بالنسبة لمهام التدريب الكبيرة على تعلم الآلة ، استخدم واجهة برمجة تطبيقات استراتيجية التوزيع للتدريب الموزع على تكوينات الأجهزة المختلفة دون تغيير تعريف النموذج.
إنتاج ML قوي في أي مكان
يوفر TensorFlow دائمًا مسارًا مباشرًا للإنتاج. سواء كان ذلك على الخوادم أو الأجهزة المتطورة أو الويب ، يتيح لك TensorFlow تدريب نموذجك ونشره بسهولة ، بغض النظر عن اللغة أو النظام الأساسي الذي تستخدمه.
استخدم TFX إذا كنت بحاجة إلى خط أنابيب ML للإنتاج الكامل. لتشغيل الاستدلال على الأجهزة المحمولة والأجهزة الطرفية ، استخدم TensorFlow Lite. تدريب ونشر النماذج في بيئات JavaScript باستخدام TensorFlow.js.
تجربة قوية للبحث
قم ببناء وتدريب أحدث النماذج دون التضحية بالسرعة أو الأداء. يمنحك TensorFlow المرونة والتحكم مع ميزات مثل Keras Functional API و Model Subclassing API لإنشاء طبولوجيا معقدة. للنماذج الأولية السهلة والتصحيح السريع للأخطاء ، استخدم التنفيذ النشط.
يدعم TensorFlow أيضًا نظامًا بيئيًا للمكتبات والنماذج الإضافية القوية للتجربة ، بما في ذلك Ragged Tensors و TensorFlow Probability و Tensor2Tensor و BERT.
شاهد كيف تستخدم الشركات TensorFlow
تعرف على كيفية عمل التعلم الآلي
هل أردت يومًا أن تعرف كيف تعمل الشبكة العصبية؟ أو ما هي خطوات حل مشكلة غسل الأموال؟ لا تقلق ، لقد قمنا بتغطيتك. فيما يلي نظرة عامة سريعة على أساسيات التعلم الآلي. أو ، إذا كنت تبحث عن معلومات أكثر تعمقًا ، فانتقل إلى صفحة التعليم الخاصة بنا للحصول على محتوى مبتدئ ومتقدم.
مقدمة عن ML
التعلم الآلي هو ممارسة لمساعدة البرامج على أداء مهمة ما بدون برمجة أو قواعد صريحة. مع برمجة الكمبيوتر التقليدية ، يحدد المبرمج القواعد التي يجب أن يستخدمها الكمبيوتر. يتطلب ML عقلية مختلفة ، رغم ذلك. يركز تعلم الآلة في العالم الحقيقي على تحليل البيانات أكثر من الترميز. يقدم المبرمجون مجموعة من الأمثلة ويتعلم الكمبيوتر الأنماط من البيانات. يمكنك التفكير في التعلم الآلي على أنه "البرمجة باستخدام البيانات".
خطوات حل مشكلة ML
هناك خطوات متعددة في عملية الحصول على إجابات من البيانات باستخدام ML. للحصول على نظرة عامة خطوة بخطوة ، راجع هذا الدليل الذي يوضح سير العمل الكامل لتصنيف النص ، ويصف الخطوات المهمة مثل تجميع مجموعة البيانات ، والتدريب على نموذج وتقييمه باستخدام TensorFlow.
تشريح الشبكة العصبية
الشبكة العصبية هي نوع من النماذج التي يمكن تدريبها على التعرف على الأنماط. وهي تتألف من طبقات ، بما في ذلك طبقات الإدخال والإخراج ، وطبقة واحدة مخفية على الأقل. تتعلم الخلايا العصبية في كل طبقة تمثيلات مجردة بشكل متزايد للبيانات. على سبيل المثال ، في هذا الرسم البياني المرئي نرى الخلايا العصبية تكتشف الخطوط والأشكال والقوام. هذه التمثيلات (أو الميزات المكتسبة) تجعل من الممكن تصنيف البيانات.
تدريب شبكة عصبية
يتم تدريب الشبكات العصبية عن طريق النسب المتدرج. تبدأ الأوزان في كل طبقة بقيم عشوائية ، ويتم تحسينها بشكل متكرر بمرور الوقت لجعل الشبكة أكثر دقة. يتم استخدام وظيفة الخسارة لتحديد مدى عدم دقة الشبكة ، ويتم استخدام إجراء يسمى backpropagation لتحديد ما إذا كان يجب زيادة الوزن أو تقليله لتقليل الخسارة.
مجتمعنا
مجتمع TensorFlow عبارة عن مجموعة نشطة من المطورين والباحثين وأصحاب الرؤى والمصلحين وحل المشكلات. الباب مفتوح دائمًا للمساهمة والتعاون ومشاركة أفكارك.