Dlaczego TensorFlow
Niezależnie od tego, czy jesteś ekspertem, czy początkującym, TensorFlow to kompleksowa platforma, która ułatwia tworzenie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego.
Cały ekosystem, który pomoże Ci rozwiązywać trudne, rzeczywiste problemy za pomocą uczenia maszynowego
Łatwe budowanie modeli
TensorFlow oferuje wiele poziomów abstrakcji, dzięki czemu możesz wybrać odpowiedni dla swoich potrzeb. Twórz i trenuj modele przy użyciu zaawansowanego interfejsu API Keras, który ułatwia rozpoczęcie pracy z TensorFlow i uczeniem maszynowym.
Jeśli potrzebujesz większej elastyczności, szybkie wykonanie pozwala na natychmiastową iterację i intuicyjne debugowanie. W przypadku dużych zadań szkoleniowych ML użyj interfejsu API strategii dystrybucji do szkolenia rozproszonego na różnych konfiguracjach sprzętowych bez zmiany definicji modelu.
Solidna produkcja ML w dowolnym miejscu
TensorFlow zawsze zapewniał bezpośrednią ścieżkę do produkcji. Niezależnie od tego, czy chodzi o serwery, urządzenia brzegowe, czy sieć, TensorFlow umożliwia łatwe trenowanie i wdrażanie modelu bez względu na używany język lub platformę.
Użyj TFX, jeśli potrzebujesz pełnego potoku produkcyjnego ML. Aby uruchomić wnioskowanie na urządzeniach mobilnych i brzegowych, użyj TensorFlow Lite. Trenuj i wdrażaj modele w środowiskach JavaScript za pomocą TensorFlow.js.
Potężne eksperymenty dla badań
Twórz i trenuj najnowocześniejsze modele bez poświęcania szybkości i wydajności. TensorFlow zapewnia elastyczność i kontrolę dzięki funkcjom takim jak Keras Functional API i Model Subclassing API do tworzenia złożonych topologii. Aby ułatwić tworzenie prototypów i szybkie debugowanie, użyj szybkiego wykonywania.
TensorFlow obsługuje również ekosystem potężnych bibliotek dodatkowych i modeli do eksperymentowania, w tym Ragged Tensor, TensorFlow Probability, Tensor2Tensor i BERT.
Zobacz, jak firmy korzystają z TensorFlow
Dowiedz się, jak działa uczenie maszynowe
Czy kiedykolwiek chciałeś wiedzieć, jak działa sieć neuronowa? Lub jakie kroki należy podjąć, aby rozwiązać problem z uczeniem maszynowym? Nie martw się, zapewniamy Ci ochronę. Poniżej znajduje się krótki przegląd podstaw uczenia maszynowego. Lub, jeśli szukasz bardziej szczegółowych informacji, przejdź na naszą stronę edukacyjną, aby zapoznać się z treściami dla początkujących i zaawansowanych.
Wprowadzenie do ML
Uczenie maszynowe to praktyka polegająca na pomaganiu oprogramowaniu w wykonaniu zadania bez wyraźnego programowania lub reguł. W tradycyjnym programowaniu komputerowym programista określa reguły, których powinien używać komputer. ML wymaga jednak innego sposobu myślenia. Uczenie maszynowe w świecie rzeczywistym koncentruje się znacznie bardziej na analizie danych niż na kodowaniu. Programiści dostarczają zestaw przykładów, a komputer uczy się wzorców na podstawie danych. Możesz myśleć o uczeniu maszynowym jako o „programowaniu z danymi”.
Kroki do rozwiązania problemu ML
Istnieje wiele kroków w procesie uzyskiwania odpowiedzi z danych przy użyciu uczenia maszynowego. Aby zapoznać się ze szczegółowym omówieniem, zapoznaj się z tym przewodnikiem , który przedstawia pełny przepływ pracy dotyczący klasyfikacji tekstu i opisuje ważne kroki, takie jak zbieranie zestawu danych oraz szkolenie i ocena modelu za pomocą TensorFlow.
Anatomia sieci neuronowej
Sieć neuronowa to rodzaj modelu, który można wytrenować w celu rozpoznawania wzorców. Składa się z warstw, w tym warstw wejściowych i wyjściowych, oraz co najmniej jednej warstwy ukrytej . Neurony w każdej warstwie uczą się coraz bardziej abstrakcyjnych reprezentacji danych. Na przykład na tym diagramie wizualnym widzimy neurony wykrywające linie, kształty i tekstury. Te reprezentacje (lub wyuczone cechy) umożliwiają klasyfikację danych.
Uczenie sieci neuronowej
Sieci neuronowe są uczone przez opadanie gradientu. Wagi w każdej warstwie zaczynają się od losowych wartości, które są iteracyjnie poprawiane w miarę upływu czasu, aby sieć była bardziej dokładna. Funkcja strat służy do ilościowego określenia, jak niedokładna jest sieć, a procedura zwana wsteczną propagacją służy do określenia, czy każdą wagę należy zwiększyć, czy zmniejszyć, aby zmniejszyć stratę.
Nasza społeczność
Społeczność TensorFlow to aktywna grupa programistów, badaczy, wizjonerów, majsterkowiczów i osób rozwiązujących problemy. Drzwi są zawsze otwarte, aby wnosić wkład, współpracować i dzielić się pomysłami.