Το TensorFlow είναι ένα ευρέως χρησιμοποιούμενο πλαίσιο ανοιχτού κώδικα για μηχανική μάθηση που αναπτύχθηκε από την Google. Παρέχει ένα ολοκληρωμένο οικοσύστημα εργαλείων, βιβλιοθηκών και πόρων που επιτρέπουν στους προγραμματιστές και τους ερευνητές να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν αποτελεσματικά μοντέλα μηχανικής μάθησης. Στο πλαίσιο των βαθιών νευρωνικών δικτύων (DNN), το TensorFlow δεν είναι μόνο ικανό να εκπαιδεύσει αυτά τα μοντέλα αλλά και να διευκολύνει την εξαγωγή τους.
Η εκπαίδευση σε βαθιά νευρωνικά δίκτυα περιλαμβάνει επαναληπτική προσαρμογή των παραμέτρων του μοντέλου για να ελαχιστοποιηθεί η διαφορά μεταξύ των προβλεπόμενων και των πραγματικών εξόδων. Το TensorFlow προσφέρει ένα πλούσιο σύνολο λειτουργιών που κάνουν πιο προσιτά τα DNN εκπαίδευσης. Παρέχει ένα API υψηλού επιπέδου που ονομάζεται Keras, το οποίο απλοποιεί τη διαδικασία καθορισμού και εκπαίδευσης νευρωνικών δικτύων. Με το Keras, οι προγραμματιστές μπορούν να δημιουργήσουν γρήγορα σύνθετα μοντέλα στοιβάζοντας επίπεδα, καθορίζοντας συναρτήσεις ενεργοποίησης και διαμορφώνοντας αλγόριθμους βελτιστοποίησης. Το TensorFlow υποστηρίζει επίσης κατανεμημένη εκπαίδευση, επιτρέποντας τη χρήση πολλαπλών GPU ή ακόμα και κατανεμημένων συμπλεγμάτων για την επιτάχυνση της διαδικασίας εκπαίδευσης.
Για να το δείξουμε, ας εξετάσουμε ένα παράδειγμα εκπαίδευσης ενός βαθιού νευρωνικού δικτύου για ταξινόμηση εικόνων χρησιμοποιώντας το TensorFlow. Αρχικά, πρέπει να ορίσουμε την αρχιτεκτονική του μοντέλου μας, η οποία μπορεί να περιλαμβάνει συνελικτικά επίπεδα, στρώματα συγκέντρωσης και πλήρως συνδεδεμένα επίπεδα. Στη συνέχεια, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε τις ενσωματωμένες λειτουργίες του TensorFlow για τη φόρτωση και την προεπεξεργασία του συνόλου δεδομένων, όπως αλλαγή μεγέθους εικόνων, κανονικοποίηση τιμών pixel και διαχωρισμός δεδομένων σε σύνολα εκπαίδευσης και επικύρωσης. Μετά από αυτό, μπορούμε να συντάξουμε το μοντέλο καθορίζοντας τη συνάρτηση απώλειας, τον βελτιστοποιητή και τις μετρήσεις αξιολόγησης. Τέλος, μπορούμε να εκπαιδεύσουμε το μοντέλο χρησιμοποιώντας τα δεδομένα εκπαίδευσης και να παρακολουθήσουμε την απόδοσή του στο σύνολο επικύρωσης. Το TensorFlow παρέχει διάφορες επιστροφές κλήσης και βοηθητικά προγράμματα για την παρακολούθηση της προόδου της εκπαίδευσης, την αποθήκευση σημείων ελέγχου και την έγκαιρη διακοπή.
Μόλις εκπαιδευτεί ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για εξαγωγή συμπερασμάτων, που περιλαμβάνει την πραγματοποίηση προβλέψεων για νέα, αόρατα δεδομένα. Το TensorFlow υποστηρίζει διαφορετικές επιλογές ανάπτυξης για εξαγωγή συμπερασμάτων, ανάλογα με τη συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης. Για παράδειγμα, οι προγραμματιστές μπορούν να αναπτύξουν το εκπαιδευμένο μοντέλο ως αυτόνομη εφαρμογή, υπηρεσία web ή ακόμα και ως μέρος ενός μεγαλύτερου συστήματος. Το TensorFlow παρέχει API για τη φόρτωση του εκπαιδευμένου μοντέλου, την τροφοδοσία δεδομένων εισόδου και τη λήψη των προβλέψεων του μοντέλου. Αυτά τα API μπορούν να ενσωματωθούν σε διάφορες γλώσσες προγραμματισμού και πλαίσια, καθιστώντας ευκολότερη την ενσωμάτωση μοντέλων TensorFlow σε υπάρχοντα συστήματα λογισμικού.
Το TensorFlow είναι πράγματι ικανό τόσο για εκπαίδευση όσο και για εξαγωγή συμπερασμάτων σε βαθιά νευρωνικά δίκτυα. Το εκτεταμένο σύνολο δυνατοτήτων του, όπως το Keras για κατασκευή μοντέλων υψηλού επιπέδου, η κατανεμημένη υποστήριξη εκπαίδευσης και οι επιλογές ανάπτυξης, το καθιστούν ένα ισχυρό εργαλείο για την ανάπτυξη και την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Αξιοποιώντας τις δυνατότητες του TensorFlow, οι προγραμματιστές και οι ερευνητές μπορούν να εκπαιδεύσουν αποτελεσματικά και να αναπτύξουν βαθιά νευρωνικά δίκτυα για διάφορες εργασίες, που κυμαίνονται από την ταξινόμηση εικόνας έως την επεξεργασία φυσικής γλώσσας.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Πρόοδος στη Μηχανική Μάθηση:
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Η λειτουργία Eager εμποδίζει την κατανεμημένη υπολογιστική λειτουργικότητα του TensorFlow;
- Μπορούν οι λύσεις cloud της Google να χρησιμοποιηθούν για την αποσύνδεση των υπολογιστών από τον χώρο αποθήκευσης για μια πιο αποτελεσματική εκπαίδευση του μοντέλου ML με μεγάλα δεδομένα;
- Το Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) προσφέρει αυτόματη απόκτηση και διαμόρφωση πόρων και χειρίζεται τον τερματισμό πόρων μετά την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης του μοντέλου;
- Είναι δυνατόν να εκπαιδεύσουμε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης σε αυθαίρετα μεγάλα σύνολα δεδομένων χωρίς λόξυγκα;
- Όταν χρησιμοποιείτε το CMLE, η δημιουργία μιας έκδοσης απαιτεί τον καθορισμό μιας πηγής ενός εξαγόμενου μοντέλου;
- Μπορεί το CMLE να διαβάσει δεδομένα αποθήκευσης από το Google Cloud και να χρησιμοποιήσει ένα καθορισμένο εκπαιδευμένο μοντέλο για συμπεράσματα;
- Τι είναι ο αλγόριθμος Gradient Boosting;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο Advancing in Machine Learning