Michael Cain
0 
4396
475
Makine öğrenimi şu anda hesaplamada en sıcak şey. Bu teknolojinin neden otomobil süren araçlardan kolluk kuvvetlerine, borsa tahminlerine kadar her yerde kullanıldığını görmek kolaydır..
TensorFlow, Google'ın makine öğrenmeye ve sinir ağlarına dayanan projesidir. Ne olduğunu, kullanımlarını ve nasıl kullanılacağını öğrenelim..
TensorFlow Nedir??
Makine öğrenmenin ne olduğunu anlamadan önce TensorFlow'un ne olduğunu tam olarak açıklamak mümkün değildir. Makine öğrenimi ve sinir ağları zaten hayatımızı etkiliyor 4 Hayatınızı Şekillendiren Makine Öğrenmesi Algoritmaları 4 Hayatınızı Şekillendiren Makine Öğrenimi Algoritmaları Bunu fark etmiyor olabilirsiniz, ancak makine öğrenimi zaten etrafınızda, ve sizin üzerinde şaşırtıcı bir etki bırakabilir. hayat. Bana inanma Şaşırmış olabilirsin. düşündüğünden daha fazla şekilde.
Makine öğrenmesi, en basitine, bilgisayarlara doğrudan programlamaya gerek kalmadan verileri analiz etmeyi ve bu konuda bilinçli kararlar vermeyi öğretme sürecidir. Bunu başarmak için, sinir ağlarını belirli görevleri yerine getirmek üzere eğitiriz..
TensorFlow, Google'ın çok çeşitli kullanımlar için Google Brain ekibi tarafından geliştirilen açık kaynaklı sinir ağı kütüphanesidir. Temelde, TensorFlow sıfırdan bir sinir ağı oluşturma ihtiyacını ortadan kaldırıyor. Bunun yerine, TensorFlow'u veri kümenizle eğitebilir ve sonuçları istediğiniz gibi kullanabilirsiniz.
Şimdiye kadar, çok soyut. Bir sinir ağı ile neler yapabilirsiniz? Anlaşıldı, neredeyse her şey!
Önemli TensorFlow Örnekleri
Görüntü sınıflandırma
Birçok yeni başlayanlar için makine öğrenme dersleri 6 Faydalı Makine Öğrenimi Dersleri ve Temel Kavramları Anlamak için Kurslar 6 Faydalı Makine Öğrenimi Dersleri ve Temel Programları Öğrenmek için Dersler Makine öğrenmesine dalmak için daha iyi bir zaman olmamıştı. Makine öğrenimi hakkında bilgi edinmenize yardımcı olacak altı faydalı kaynak: Anlayışınıza yardımcı olmak için görüntü sınıflandırma sistemini örnek bir proje olarak kullanın. Referans görüntüleri bir sinir ağına besleyerek, bir görüntünün benzer nesneler içerip içermediğini tahmin etmeyi öğrenebilir.
Bu işlemi çalışırken görmek için Siraj Raval'ın 5 dakikalık Darth Vader sınıflandırıcısına bir göz atın.
Bu tür bilgisayar destekli veri eleme sadece vahşi Darth Vaders bulmak için inanılmaz derecede güçlü. TensorFlow, Biyomedikal görüntü analizinde zaten kullanılıyor.
Neredeyse büyük miktarlarda görüntü verilerinin analizine dayanan her alan teknolojiden yararlanabilir. Resmi TensorFlow tanıtım videosunda yer aldığı gibi, nesli tükenmiş Dugong için koruma çabalarını kolaylaştırmak için kullanılıyor.
Derin Fotoğraf Stili Aktarımı
Resim Kredisi: luanfujun @ github.com
Resim sınıflandırmasının yanı sıra, görüntüleri dinamik olarak değiştirmek için TensorFlow da kullanılabilir. Deep Photo Style Transfer Cornell Üniversitesi'nde bir grup tarafından bir araya getirildi. Proje, bu stili orijinal görüntüye uygulamadan önce bir giriş görüntüsü ve şekillendirme görüntüsü alır - çarpıcı sonuçlarla.
Örnekler otomatik ve el ile elde edilen görüntü katmanlarının bir karışımını kullanır, bu nedenle el ele almak istiyorsanız, kitaplığa girmeden önce Photoshop becerilerinizi geliştirmeye değer olabilir.
Kırmızı AI Müzik
Güzel sanat eserleri yaratmak için bilgisayarları kullanmaya yabancı değiliz. Yaratıcılığı tanınabilir bulduğumuz bir biçimde sergileyen bilgisayar fikri, uzun zamandır bir Bilim Kurgu hayali olmuştur. TensorFlow gibi sinir ağı kütüphaneleri sayesinde, her zamankinden daha da yakınlaşıyor.
Magenta, TensorFlow'u müzisyenler için araçlar oluşturmak için kullanıyor. Magenta, derin öğrenmeyi kullanarak, müzisyenlerin yeni tür ses karışımları ve hatta makine destekli doğaçlama çağrılar ve yanıtlar açmak için kullanabileceği araçları genişletmektedir..
Macenta aynı zamanda kendi başına akıllı bir düzenleyici olarak da kullanılabilir. Dışarıdaki kütüphaneleri kullanabilme yeteneği, CodePen'in fantastik özelliklerinden biridir. Tero Parviainen, güzel Latent Cycles kalemini oluşturmak için magenta.js kütüphanesini kullandı..
Yapay sinir ağının yan yana doğaçlama döngüler oluşturmasıyla Latent Cycles, önceden müzik bilgisi olmadan herkesin eşsiz ve güzel sesler yaratmasına izin verir..
TensorFlow Nasıl Öğrenilir
Makine öğrenmesi inanılmaz derecede yoğun bir konudur. İstatistiği, matematiği, programlamayı ve genel veri bilimini iyi bir şekilde kavramak ana kavramdır. Bununla birlikte, TensorFlow yeni başlayanlar için bile pratik deneyim elde etmeyi kolaylaştırıyor. Resmi TensorFlow dersi, kurulum ve kullanım için adım adım yaklaşıyor.
TensorFlow projelerinin çoğu Python programlama dilini kullanır. Dil konusunda yeniyseniz, Python'u öğrenmek için çok sayıda harika yer var. Zaten JavaScript konusunda daha bilgili iseniz, TensorFlow'un TensorFlow.js kütüphanesini kapsayan eğitici videoları var.
Bu eğitimler, Google'ın ücretsiz makine öğrenim kursu ile birlikte Makine Öğrenmesi Nedir? Google'ın Ücretsiz Kursu Sizin İçin Yıkıyor Makine Öğrenmesi Nedir? Google'ın Ücretsiz Kursu Sizin İçin Ayrılıyor Google, makine öğrenmenin temellerini öğretmek için ücretsiz bir çevrimiçi kurs tasarladı. , kütüphanenin sağlayıcılarından çok değerli bir kaynaktır..
Diğer TensorFlow Rehberleri
TensorFlow ve resim sınıflandırıcılarına hızlı, bilgilendirici bir giriş için, Siraj Raval 5 bilgilendirici (ve meme ağırlıklı) bir bilgilendirici girişine sahiptir..
Bu, Siraj’ın YouTube kanalındaki makine öğrenmesi konusundaki birçok videodan biri. Bunun gibi süper hızlı videolar ve adım adım yaklaşan uzun canlı yayınlar arasında, burası TensorFlow'u ve Python'da makine öğrenmeyi öğrenmek için harika bir yer.
JavaScript ve Tensorflow.js'ye odaklanan Kodlama Treni, başka bir tam ölçekli yaklaşım sunar:
Ev sahibi Daniel Shiffman, TensorFlow için çeşitli kullanım durumlarını kapsar ve bir bütün olarak makine öğrenmesi konusundaki serisi, konuyla ilgili en iyi şekilde sunulan kurslardan biridir.
Başlangıç Projesi: Canlı Nesne Tespiti
Bu proje, otomatik bir atık ayırıcıyı kontrol etmek için canlı nesne tanıma özelliğini kullanır. Donanım, bir Ahududu Pi alternatifi gibi görünüyor, ancak teoride herhangi bir mikrodenetleyici kullanılabilir. Gerçek iş OpenCV ve TensorFlow karışımı kullanılarak yapılıyor.
Videodaki projenin ekli bir öğreticisi yok. Dat Tran'ın mükemmel OpenCV ve TensorFlow makalesi, aynı öğeleri kullanarak her bir öğeyi net bir şekilde açıklıyor. TensorFlow kütüphanesini kullanan basit bir küçük ölçekli fikir olarak, bu ölçeğin bir proje başlamak için mükemmel bir yoldur.
Makine Öğrenimi İle Daha İleriye Gitmek
TensorFlow, internetin en önemli şirketlerinden biri olduğu iddia edilen inanılmaz güçlü bir araçtır. Açık kaynak yapma kararı, hepimize açıldığı için çok önemliydi..
Bununla birlikte, makine öğrenmesi inanılmaz derecede yoğun bir konudur. Makine öğrenimi çevrimiçi kursları ile biraz zaman harcamakta fayda var Bu Makine Öğrenimi Kursları Sizin İçin Bir Kariyer Yolu Hazırlayacak Bu Makine Öğrenimi Kursları Sizin İçin Bir Kariyer Yolu Hazırlayacak Bu mükemmel çevrimiçi makine öğrenimi kursları bir kariyer başlatmak için gereken becerileri anlamanıza yardımcı olacak Makine öğrenmesi ve yapay zeka alanında. TensorFlow’un en iyi şekilde kullanılmasını sağlamak.