TensorFlow - гэта шырока распаўсюджаная платформа з адкрытым зыходным кодам для машыннага навучання, распрацаваная Google. Ён забяспечвае комплексную экасістэму інструментаў, бібліятэк і рэсурсаў, якія дазваляюць распрацоўшчыкам і даследчыкам эфектыўна ствараць і разгортваць мадэлі машыннага навучання. У кантэксце глыбокіх нейронавых сетак (DNN) TensorFlow здольны не толькі навучаць гэтыя мадэлі, але і садзейнічаць іх вываду.
Навучанне глыбокіх нейронавых сетак прадугледжвае ітэрацыйную карэкціроўку параметраў мадэлі, каб мінімізаваць розніцу паміж прадказанымі і фактычнымі вынікамі. TensorFlow прапануе багаты набор функцый, якія робяць навучанне DNN больш даступным. Ён забяспечвае API высокага ўзроўню пад назвай Keras, які спрашчае працэс вызначэння і навучання нейронных сетак. З дапамогай Keras распрацоўшчыкі могуць хутка будаваць складаныя мадэлі, складаючы слаі, задаючы функцыі актывацыі і наладжваючы алгарытмы аптымізацыі. TensorFlow таксама падтрымлівае размеркаванае навучанне, дазваляючы выкарыстоўваць некалькі графічных працэсараў або нават размеркаваныя кластары для паскарэння працэсу навучання.
Для ілюстрацыі давайце разгледзім прыклад навучання глыбокай нейроннай сеткі класіфікацыі малюнкаў з дапамогай TensorFlow. Па-першае, нам трэба вызначыць архітэктуру нашай мадэлі, якая можа ўключаць у сябе згорткавыя пласты, пласты аб'яднання і цалкам звязаныя пласты. Затым мы можам выкарыстоўваць убудаваныя функцыі TensorFlow для загрузкі і папярэдняй апрацоўкі набору даных, такіх як змяненне памеру малюнкаў, нармалізацыя значэнняў пікселяў і раздзяленне даных на наборы для навучання і праверкі. Пасля гэтага мы можам скампіляваць мадэль, задаўшы функцыю страт, аптымізатар і паказчыкі ацэнкі. Нарэшце, мы можам навучыць мадэль з дапамогай навучальных даных і кантраляваць яе прадукцыйнасць у наборы праверкі. TensorFlow забяспечвае розныя зваротныя выклікі і ўтыліты для адсочвання ходу навучання, захавання кантрольных кропак і выканання ранняй прыпынку.
Пасля навучання глыбокай нейронавай сеткі яе можна выкарыстоўваць для вываду, што прадугледжвае стварэнне прагнозаў на новых, нябачных дадзеных. TensorFlow падтрымлівае розныя варыянты разгортвання для высновы ў залежнасці ад канкрэтнага выпадку выкарыстання. Напрыклад, распрацоўшчыкі могуць разгарнуць падрыхтаваную мадэль як асобнае прыкладанне, вэб-сэрвіс ці нават як частку большай сістэмы. TensorFlow забяспечвае API для загрузкі навучанай мадэлі, падачы ўваходных даных і атрымання прагнозаў мадэлі. Гэтыя API можна інтэграваць у розныя мовы праграмавання і фрэймворкі, што палягчае ўключэнне мадэляў TensorFlow у існуючыя праграмныя сістэмы.
TensorFlow сапраўды здольны як навучаць, так і выводзіць глыбокія нейронавыя сеткі. Яго шырокі набор функцый, у тым ліку Keras для стварэння мадэляў высокага ўзроўню, падтрымка размеркаванага навучання і варыянты разгортвання, робяць яго магутным інструментам для распрацоўкі і разгортвання мадэляў машыннага навучання. Выкарыстоўваючы магчымасці TensorFlow, распрацоўшчыкі і даследчыкі могуць эфектыўна навучаць і разгортваць глыбокія нейронавыя сеткі для розных задач, пачынаючы ад класіфікацыі малюнкаў і заканчваючы апрацоўкай натуральнай мовы.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Поспехі ў машынным навучанні:
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Ці перашкаджае рэжым Eager функцыянальнасці размеркаваных вылічэнняў TensorFlow?
- Ці можна выкарыстоўваць воблачныя рашэнні Google для аддзялення вылічэнняў ад сховішча для больш эфектыўнага навучання мадэлі ML з вялікімі дадзенымі?
- Ці забяспечвае Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) аўтаматычнае атрыманне і канфігурацыю рэсурсаў і апрацоўвае іх адключэнне пасля завяршэння навучання мадэлі?
- Ці можна навучыць мадэлі машыннага навучання на як заўгодна вялікіх наборах даных без збояў?
- Ці патрабуе пры выкарыстанні CMLE стварэнне версіі ўказання крыніцы экспартаванай мадэлі?
- Ці можа CMLE счытваць дадзеныя з воблачнага сховішча Google і выкарыстоўваць для вываду вызначаную падрыхтаваную мадэль?
- Што такое алгарытм Gradient Boosting?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў раздзеле "Пашырэнне машыннага навучання".