TensorFlow — широко поширена платформа з відкритим кодом для машинного навчання, розроблена Google. Він надає комплексну екосистему інструментів, бібліотек і ресурсів, які дозволяють розробникам і дослідникам створювати й ефективно розгортати моделі машинного навчання. У контексті глибоких нейронних мереж (DNN) TensorFlow здатний не тільки навчати ці моделі, але й полегшувати їх висновок.
Навчання глибоких нейронних мереж передбачає ітераційне коригування параметрів моделі, щоб мінімізувати різницю між прогнозованими та фактичними результатами. TensorFlow пропонує багатий набір функціональних можливостей, які роблять навчання DNN більш доступним. Він надає API високого рівня під назвою Keras, який спрощує процес визначення та навчання нейронних мереж. За допомогою Keras розробники можуть швидко створювати складні моделі, складаючи шари, вказуючи функції активації та налаштовуючи алгоритми оптимізації. TensorFlow також підтримує розподілене навчання, дозволяючи використовувати кілька GPU або навіть розподілені кластери для прискорення процесу навчання.
Для ілюстрації розглянемо приклад навчання глибокої нейронної мережі класифікації зображень за допомогою TensorFlow. По-перше, нам потрібно визначити архітектуру нашої моделі, яка може включати згорткові шари, шари об’єднання та повністю підключені шари. Потім ми можемо використовувати вбудовані функції TensorFlow для завантаження та попередньої обробки набору даних, наприклад зміни розміру зображень, нормалізації значень пікселів і розділення даних на набори для навчання та перевірки. Після цього ми можемо скомпілювати модель, вказавши функцію втрат, оптимізатор і метрики оцінки. Нарешті, ми можемо навчити модель, використовуючи навчальні дані, і контролювати її продуктивність у наборі перевірки. TensorFlow надає різні зворотні виклики та утиліти для відстеження прогресу навчання, збереження контрольних точок і виконання ранньої зупинки.
Після того, як глибока нейронна мережа навчена, її можна використовувати для логічних висновків, що передбачає створення прогнозів на основі нових, невідомих даних. TensorFlow підтримує різні варіанти розгортання для висновків залежно від конкретного випадку використання. Наприклад, розробники можуть розгорнути навчену модель як окрему програму, веб-службу або навіть як частину більшої системи. TensorFlow надає API для завантаження навченої моделі, подачі вхідних даних і отримання прогнозів моделі. Ці API можна інтегрувати в різні мови програмування та фреймворки, що полегшує інтеграцію моделей TensorFlow в існуючі системи програмного забезпечення.
TensorFlow справді здатний як навчати, так і виводити глибокі нейронні мережі. Широкий набір функцій, включаючи Keras для створення високорівневої моделі, підтримку розподіленого навчання та параметри розгортання, роблять його потужним інструментом для розробки та розгортання моделей машинного навчання. Використовуючи можливості TensorFlow, розробники та дослідники можуть ефективно навчати та розгортати глибокі нейронні мережі для різних завдань, починаючи від класифікації зображень до обробки природної мови.
Інші останні запитання та відповіді щодо Прогрес у машинному навчанні:
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Чи заважає режим eager функціональності розподіленого обчислення TensorFlow?
- Чи можна використовувати хмарні рішення Google для відокремлення обчислень від сховища для більш ефективного навчання моделі ML із великими даними?
- Чи пропонує Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) автоматичне отримання та конфігурацію ресурсів і вимикає ресурс після завершення навчання моделі?
- Чи можна навчити моделі машинного навчання на довільно великих наборах даних без збоїв?
- Чи вимагає створення версії вказувати джерело експортованої моделі під час використання CMLE?
- Чи може CMLE зчитувати дані з хмарного сховища Google і використовувати вказану навчену модель для висновків?
- Що таке алгоритм посилення градієнта?
Більше запитань і відповідей див. у розділі Просування машинного навчання