مقدمة إلى TensorFlow
تسهل TensorFlow على المبتدئين والخبراء إنشاء نماذج التعلم الآلي لسطح المكتب والجوال والويب والسحابة. انظر الأقسام أدناه للبدء.
TensorFlow
تعرف على أسس TensorFlow من خلال البرامج التعليمية للمبتدئين والخبراء لمساعدتك في إنشاء مشروعك التالي للتعلم الآلي.
للويب
استخدم TensorFlow.js لإنشاء نماذج جديدة للتعلم الآلي ونشر النماذج الحالية باستخدام JavaScript.
للجوال و Edge
قم بتشغيل الاستدلال باستخدام TensorFlow Lite على الأجهزة المحمولة والمدمجة مثل Android و iOS و Edge TPU و Raspberry Pi.
نظام أساسي شامل للتعلم الآلي
قم بإعداد وتحميل البيانات لنتائج ML الناجحة
يمكن أن تكون البيانات أهم عامل في نجاح مساعيك في تعلم الآلة. يوفر TensorFlow أدوات بيانات متعددة لمساعدتك على دمج البيانات وتنظيفها ومعالجتها على نطاق واسع:
مجموعات البيانات القياسية للتدريب الأولي والتحقق من الصحة
خطوط أنابيب بيانات قابلة للتطوير بدرجة كبيرة لتحميل البيانات
طبقات المعالجة المسبقة لتحولات المدخلات الشائعة
بالإضافة إلى ذلك ، تساعدك أدوات الذكاء الاصطناعي المسؤولة في الكشف عن التحيز في بياناتك والقضاء عليه لتحقيق نتائج عادلة وأخلاقية من نماذجك.
قم ببناء النماذج وضبطها باستخدام نظام TensorFlow البيئي
استكشف نظامًا بيئيًا كاملاً مبنيًا على إطار العمل الأساسي الذي يبسط إنشاء النماذج والتدريب والتصدير. يدعم TensorFlow التدريب الموزع والتكرار الفوري للنماذج والتصحيح السهل باستخدام Keras وغير ذلك الكثير. تساعدك أدوات مثل Model Analysis و TensorBoard على تتبع التطور والتحسين خلال دورة حياة النموذج الخاص بك.
لمساعدتك على البدء ، ابحث عن مجموعات من النماذج المدربة مسبقًا في TensorFlow Hub من Google والمجتمع ، أو تطبيقات لأحدث نماذج البحث في Model Garden . تتيح لك هذه المكتبات ذات المكونات عالية المستوى أخذ نماذج قوية وضبطها على بيانات جديدة أو تخصيصها لأداء مهام جديدة.
انشر النماذج على الجهاز أو في المستعرض أو في مكان العمل أو في السحابة
يوفر TensorFlow إمكانات قوية لنشر النماذج الخاصة بك في أي بيئة - الخوادم ، والأجهزة المتطورة ، والمتصفحات ، والجوّال ، وأجهزة التحكم الدقيقة ، ووحدات المعالجة المركزية ، ووحدات معالجة الرسومات ، و FPGA. يمكن لخدمة TensorFlow تشغيل نماذج ML على نطاق الإنتاج على المعالجات الأكثر تقدمًا في العالم ، بما في ذلك وحدات معالجة Tensor (TPU) المخصصة من Google.
إذا كنت بحاجة إلى تحليل البيانات بالقرب من مصدرها لتقليل زمن الوصول وتحسين خصوصية البيانات ، يتيح لك إطار عمل TensorFlow Lite تشغيل النماذج على الأجهزة المحمولة وأجهزة الحوسبة المتطورة وحتى وحدات التحكم الدقيقة ، ويتيح لك إطار عمل TensorFlow.js تشغيل التعلم الآلي باستخدام مجرد متصفح ويب.
جربه في كولاب
قدم نموذجًا مع خدمة TensorFlowتنفيذ MLOps لإنتاج ML
تساعدك منصة TensorFlow على تنفيذ أفضل الممارسات لأتمتة البيانات وتتبع النماذج ومراقبة الأداء وإعادة تدريب النموذج.
يعد استخدام أدوات مستوى الإنتاج لأتمتة تدريب النموذج وتتبعه على مدار عمر المنتج أو الخدمة أو العملية التجارية أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق النجاح. توفر TFX أطر عمل وأدوات برمجية لعمليات نشر MLOps الكاملة ، واكتشاف المشكلات مع تطور بياناتك ونماذجك بمرور الوقت.
تبحث لتوسيع معرفتك ML؟
يسهل استخدام TensorFlow مع الفهم الأساسي لمبادئ التعلم الآلي والمفاهيم الأساسية. تعلم وتطبيق ممارسات التعلم الآلي الأساسية لتطوير مهاراتك.
