टेंसरफ्लो का परिचय
TensorFlow शुरुआती और विशेषज्ञों के लिए डेस्कटॉप, मोबाइल, वेब और क्लाउड के लिए मशीन लर्निंग मॉडल बनाना आसान बनाता है। आरंभ करने के लिए नीचे दिए गए अनुभाग देखें।
टेंसरफ्लो
शुरुआती और विशेषज्ञों के लिए ट्यूटोरियल के साथ TensorFlow की नींव जानें, ताकि आपको अपना अगला मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट बनाने में मदद मिल सके।
वेब के लिए
नए मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और जावास्क्रिप्ट के साथ मौजूदा मॉडल को तैनात करने के लिए TensorFlow.js का उपयोग करें।
मोबाइल और एज के लिए
मोबाइल और Android, iOS, Edge TPU, और Raspberry Pi जैसे एम्बेडेड उपकरणों पर TensorFlow Lite के साथ अनुमान चलाएँ।
उत्पादन के लिए
TFX का उपयोग करके प्रशिक्षण और अनुमान लगाने के लिए उत्पादन-तैयार एमएल पाइपलाइन तैनात करें।
मशीन लर्निंग के लिए एक एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म
सफल एमएल परिणामों के लिए डेटा तैयार करें और लोड करें
आपके एमएल प्रयासों की सफलता में डेटा सबसे महत्वपूर्ण कारक हो सकता है। TensorFlow डेटा को बड़े पैमाने पर समेकित, साफ और प्रीप्रोसेस करने में आपकी मदद करने के लिए कई डेटा टूल प्रदान करता है:
प्रारंभिक प्रशिक्षण और सत्यापन के लिए मानक डेटासेट
डेटा लोड करने के लिए अत्यधिक स्केलेबल डेटा पाइपलाइन
सामान्य इनपुट परिवर्तनों के लिए प्रीप्रोसेसिंग परतें
बड़े डेटासेट को प्रमाणित करने और बदलने के लिए उपकरण
इसके अतिरिक्त, जिम्मेदार एआई उपकरण आपके मॉडल से निष्पक्ष, नैतिक परिणाम उत्पन्न करने के लिए आपके डेटा में पूर्वाग्रह को उजागर करने और समाप्त करने में आपकी सहायता करते हैं।
TensorFlow पारिस्थितिकी तंत्र के साथ मॉडल बनाएं और फाइन-ट्यून करें
कोर फ्रेमवर्क पर निर्मित एक संपूर्ण पारिस्थितिकी तंत्र का अन्वेषण करें जो मॉडल निर्माण, प्रशिक्षण और निर्यात को सुव्यवस्थित करता है। TensorFlow वितरित प्रशिक्षण, तत्काल मॉडल पुनरावृत्ति और Keras के साथ आसान डिबगिंग, और बहुत कुछ का समर्थन करता है। मॉडल विश्लेषण और TensorBoard जैसे उपकरण आपके मॉडल के जीवनचक्र के माध्यम से विकास और सुधार को ट्रैक करने में आपकी सहायता करते हैं।
आरंभ करने में आपकी मदद करने के लिए, Google और समुदाय से TensorFlow Hub पर पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का संग्रह खोजें, या मॉडल गार्डन में अत्याधुनिक शोध मॉडल का कार्यान्वयन करें। उच्च स्तरीय घटकों के ये पुस्तकालय आपको शक्तिशाली मॉडल लेने की अनुमति देते हैं, और उन्हें नए डेटा पर फाइन-ट्यून करते हैं या नए कार्यों को करने के लिए उन्हें अनुकूलित करते हैं।
मॉडल को ऑन-डिवाइस, ब्राउज़र में, ऑन-प्रिमाइसेस या क्लाउड में परिनियोजित करें
TensorFlow आपके मॉडल को किसी भी वातावरण - सर्वर, एज डिवाइस, ब्राउज़र, मोबाइल, माइक्रोकंट्रोलर, CPU, GPU, FPGAs पर तैनात करने की मजबूत क्षमता प्रदान करता है। TensorFlow सर्विंग Google के कस्टम Tensor Processing Units (TPUs) सहित दुनिया के सबसे उन्नत प्रोसेसर पर उत्पादन पैमाने पर ML मॉडल चला सकती है।
यदि आपको विलंबता को कम करने और डेटा गोपनीयता में सुधार करने के लिए इसके स्रोत के करीब डेटा का विश्लेषण करने की आवश्यकता है, तो TensorFlow Lite फ्रेमवर्क आपको मोबाइल डिवाइस, एज कंप्यूटिंग डिवाइस और यहां तक कि माइक्रोकंट्रोलर पर मॉडल चलाने देता है, और TensorFlow.js फ्रेमवर्क आपको मशीन लर्निंग चलाने देता है बस एक वेब ब्राउज़र।
इसे Colab में आज़माएं
TensorFlow सर्विंग के साथ एक मॉडल परोसेंउत्पादन एमएल के लिए एमएलओपीएस लागू करें
TensorFlow प्लेटफ़ॉर्म आपको डेटा स्वचालन, मॉडल ट्रैकिंग, प्रदर्शन निगरानी और मॉडल पुनर्प्रशिक्षण के लिए सर्वोत्तम अभ्यासों को लागू करने में मदद करता है।
किसी उत्पाद, सेवा या व्यावसायिक प्रक्रिया के जीवनकाल में मॉडल प्रशिक्षण को स्वचालित और ट्रैक करने के लिए उत्पादन-स्तर के उपकरणों का उपयोग करना सफलता के लिए महत्वपूर्ण है। TFX पूर्ण MLOps परिनियोजन के लिए सॉफ़्टवेयर फ्रेमवर्क और टूलिंग प्रदान करता है, समय के साथ आपके डेटा और मॉडल के विकसित होने में समस्याओं का पता लगाता है।
अपने एमएल ज्ञान का विस्तार करना चाहते हैं?
मशीन सीखने के सिद्धांतों और मूल अवधारणाओं की बुनियादी समझ के साथ TensorFlow का उपयोग करना आसान है। अपने कौशल को विकसित करने के लिए मूलभूत मशीन लर्निंग अभ्यासों को सीखें और लागू करें।
बुनियादी एमएल क्षेत्रों में अपने कौशल में सुधार करने के लिए तैयार किए गए पाठ्यक्रम से शुरुआत करें।