Neden TensorFlow
İster uzman ister yeni başlayan olun, TensorFlow, makine öğrenimi modelleri oluşturmanızı ve dağıtmanızı kolaylaştıran uçtan uca bir platformdur.
Makine öğrenimiyle zorlu, gerçek dünyadaki sorunları çözmenize yardımcı olacak eksiksiz bir ekosistem
Kolay model oluşturma
TensorFlow, ihtiyaçlarınız için doğru olanı seçebilmeniz için birden çok soyutlama düzeyi sunar. TensorFlow ve makine öğrenimine başlamayı kolaylaştıran üst düzey Keras API'sini kullanarak modeller oluşturun ve eğitin.
Daha fazla esnekliğe ihtiyacınız varsa hızlı yürütme, anında yinelemeye ve sezgisel hata ayıklamaya olanak tanır. Büyük makine öğrenimi eğitim görevleri için, model tanımını değiştirmeden farklı donanım yapılandırmalarında dağıtılmış eğitim için Dağıtım Stratejisi API'sini kullanın.
Her yerde sağlam makine öğrenimi üretimi
TensorFlow her zaman üretime doğrudan bir yol sağlamıştır. İster sunucularda, uç cihazlarda veya web'de olsun, TensorFlow hangi dili veya platformu kullanırsanız kullanın modelinizi kolayca eğitmenize ve dağıtmanıza olanak tanır.
Tam bir üretim ML ardışık düzenine ihtiyacınız varsa TFX kullanın. Mobil ve uç cihazlarda çıkarım yapmak için TensorFlow Lite'ı kullanın. TensorFlow.js kullanarak modelleri JavaScript ortamlarında eğitin ve devreye alın.
Araştırma için güçlü deneyler
Hız veya performanstan ödün vermeden son teknoloji modeller oluşturun ve eğitin. TensorFlow, karmaşık topolojilerin oluşturulması için Keras Functional API ve Model Subclassing API gibi özelliklerle size esneklik ve kontrol sağlar. Kolay prototip oluşturma ve hızlı hata ayıklama için istekli yürütmeyi kullanın.
TensorFlow ayrıca, Ragged Tensors, TensorFlow Probability, Tensor2Tensor ve BERT dahil, denenecek güçlü eklenti kitaplıkları ve modellerinden oluşan bir ekosistemi destekler.
Şirketlerin TensorFlow'u nasıl kullandığını görün
Makine öğreniminin nasıl çalıştığını öğrenin
Hiç bir sinir ağının nasıl çalıştığını bilmek istediniz mi? Veya bir makine öğrenimi problemini çözmenin adımları nelerdir? Endişelenme, seni koruduk. Aşağıda, makine öğreniminin temellerine hızlı bir genel bakış yer almaktadır. Ya da daha derinlemesine bilgi arıyorsanız, başlangıç ve ileri düzey içerik için eğitim sayfamıza gidin.
Makine öğrenimine giriş
Makine öğrenimi, yazılımın bir görevi açık programlama veya kurallar olmadan gerçekleştirmesine yardımcı olma uygulamasıdır. Geleneksel bilgisayar programlamasında, bir programcı bilgisayarın kullanması gereken kuralları belirler. Makine öğrenimi farklı bir zihniyet gerektirir. Gerçek dünya makine öğrenimi, kodlamadan çok veri analizine odaklanır. Programcılar bir dizi örnek sağlar ve bilgisayar verilerden kalıpları öğrenir. Makine öğrenimini “verilerle programlama” olarak düşünebilirsiniz.
Makine öğrenimi sorununu çözme adımları
Makine öğrenimi kullanarak verilerden yanıt alma sürecinde birden çok adım vardır. Adım adım bir genel bakış için, metin sınıflandırması için eksiksiz iş akışını gösteren ve bir veri seti toplama ve TensorFlow ile bir modeli eğitme ve değerlendirme gibi önemli adımları açıklayan bu kılavuza göz atın.
Bir sinir ağının anatomisi
Bir sinir ağı, kalıpları tanımak için eğitilebilen bir model türüdür. Girdi ve çıktı katmanlarını içeren katmanlardan ve en az bir gizli katmandan oluşur. Her katmandaki nöronlar, verilerin giderek daha soyut temsillerini öğrenir. Örneğin, bu görsel diyagramda nöronların çizgileri, şekilleri ve dokuları tespit ettiğini görüyoruz. Bu gösterimler (veya öğrenilen özellikler), verilerin sınıflandırılmasını mümkün kılar.
Bir sinir ağını eğitmek
Sinir ağları, gradyan inişiyle eğitilir. Her katmandaki ağırlıklar rastgele değerlerle başlar ve bunlar, ağı daha doğru hale getirmek için zaman içinde yinelemeli olarak geliştirilir. Ağın ne kadar yanlış olduğunu ölçmek için bir kayıp işlevi kullanılır ve kaybı azaltmak için her bir ağırlığın artırılması veya azaltılması gerekip gerekmediğini belirlemek için geri yayılım adı verilen bir prosedür kullanılır.
Bizim topluluğumuz
TensorFlow topluluğu, geliştiriciler, araştırmacılar, vizyonerler, tamirciler ve problem çözücülerden oluşan aktif bir gruptur. Katkıda bulunmak, işbirliği yapmak ve fikirlerinizi paylaşmak için kapı her zaman açık.