டென்சர்ஃப்ளோ என்பது ஒரு திறந்த மூல நூலகமாகும், இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை திறம்பட உருவாக்க மற்றும் பயிற்சியளிக்கும் திறனுக்காக ஆழமான கற்றல் துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது Google Brain குழுவால் உருவாக்கப்பட்டது மற்றும் இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகளுக்கு நெகிழ்வான மற்றும் அளவிடக்கூடிய தளத்தை வழங்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. ஆழமான கற்றலில் TensorFlow இன் நோக்கம் சிக்கலான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குதல் மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல் செயல்முறையை எளிதாக்குவதாகும், ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் தங்கள் மாதிரிகளின் வடிவமைப்பு மற்றும் செயல்படுத்தலில் கவனம் செலுத்துவதற்கு குறைந்த அளவிலான செயலாக்க விவரங்களைக் காட்டிலும் கவனம் செலுத்துகிறது.
TensorFlow இன் முக்கிய நோக்கங்களில் ஒன்று, கணக்கீட்டு வரைபடங்களை வரையறுப்பதற்கும் செயல்படுத்துவதற்கும் உயர்நிலை இடைமுகத்தை வழங்குவதாகும். ஆழமான கற்றலில், ஒரு கணக்கீட்டு வரைபடம் என்பது டென்சர்களில் செய்யப்படும் கணித செயல்பாடுகளின் வரிசையைக் குறிக்கிறது, அவை தரவுகளின் பல பரிமாண வரிசைகளாகும். TensorFlow பயனர்கள் இந்த செயல்பாடுகளை உண்மையில் செயல்படுத்தாமல், குறியீடாக வரையறுக்க அனுமதிக்கிறது, பின்னர் வரைபடத்தின் செயல்பாட்டை தானாகவே மேம்படுத்துவதன் மூலம் முடிவுகளை திறமையாக கணக்கிடுகிறது. இந்த அணுகுமுறை சிக்கலான கணித மாதிரிகள் மற்றும் வழிமுறைகளை வெளிப்படுத்துவதை எளிதாக்கும் சுருக்கத்தின் அளவை வழங்குகிறது.
TensorFlow இன் மற்றொரு முக்கிய நோக்கம் ஆழமான கற்றல் பணிகளுக்கு விநியோகிக்கப்பட்ட கணினியை இயக்குவதாகும். ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளுக்கு பெரும்பாலும் குறிப்பிடத்தக்க கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள் தேவைப்படுகின்றன, மேலும் GPUகள் அல்லது பல இயந்திரங்கள் போன்ற பல சாதனங்களில் கணக்கீடுகளை விநியோகிக்க பயனர்களை TensorFlow அனுமதிக்கிறது. பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் பெரிய அளவிலான மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு இந்த விநியோகிக்கப்பட்ட கணினித் திறன் முக்கியமானது, ஏனெனில் இது பயிற்சி நேரத்தை கணிசமாகக் குறைக்கும். அளவுரு சேவையகங்கள் மற்றும் விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி வழிமுறைகள் போன்ற விநியோகிக்கப்பட்ட கணக்கீடுகளை நிர்வகிப்பதற்கான கருவிகள் மற்றும் APIகளின் தொகுப்பை TensorFlow வழங்குகிறது.
மேலும், TensorFlow பொதுவான ஆழமான கற்றல் பணிகளுக்கான பரந்த அளவிலான முன்-கட்டமைக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள் மற்றும் கருவிகளை வழங்குகிறது. பல்வேறு வகையான நரம்பியல் நெட்வொர்க் அடுக்குகளை உருவாக்குவதற்கான செயல்பாடுகள், செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள், இழப்பு செயல்பாடுகள் மற்றும் மேம்படுத்திகள் ஆகியவை இதில் அடங்கும். TensorFlow தானியங்கு வேறுபாட்டிற்கான ஆதரவையும் வழங்குகிறது, இது சாய்வு அடிப்படையிலான தேர்வுமுறை அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு அவசியம். கூடுதலாக, டென்சர்ஃப்ளோ, கெராஸ் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோ எக்ஸ்டெண்டட் (டிஎஃப்எக்ஸ்) போன்ற ஆழமான கற்றல் சுற்றுச்சூழலில் உள்ள பிற பிரபலமான நூலகங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைக்கிறது, அதன் திறன்கள் மற்றும் பயன்பாட்டினை மேலும் மேம்படுத்துகிறது.
ஆழ்ந்த கற்றலில் டென்சர்ஃப்ளோவின் நோக்கத்தை விளக்க, பட வகைப்பாட்டின் உதாரணத்தைக் கவனியுங்கள். TensorFlow இந்த பணிக்கான ஆழமான கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளை (CNNs) வரையறுக்கவும் பயிற்சி செய்யவும் வசதியான வழியை வழங்குகிறது. பயனர்கள் நெட்வொர்க் கட்டமைப்பை வரையறுக்கலாம், அடுக்குகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் வகை, செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் மற்றும் பிற அளவுருக்களைக் குறிப்பிடலாம். முன்னோக்கி மற்றும் பின்தங்கிய பரப்புதல், எடை மேம்படுத்தல்கள் மற்றும் சாய்வு கணக்கீடுகள் போன்ற அடிப்படைக் கணக்கீடுகளை டென்சர்ஃப்ளோ கவனித்துக்கொள்கிறது, இது சிஎன்என் பயிற்சி செயல்முறையை மிகவும் எளிமையாகவும் திறமையாகவும் செய்கிறது.
ஆழமான கற்றலில் டென்சர்ஃப்ளோவின் நோக்கம் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் சக்திவாய்ந்த மற்றும் நெகிழ்வான கட்டமைப்பை வழங்குவதாகும். இது சிக்கலான மாதிரிகளை செயல்படுத்தும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது, பெரிய அளவிலான பணிகளுக்கு விநியோகிக்கப்பட்ட கம்ப்யூட்டிங்கை செயல்படுத்துகிறது, மேலும் பரந்த அளவிலான முன்-கட்டமைக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள் மற்றும் கருவிகளை வழங்குகிறது. குறைந்த அளவிலான செயலாக்க விவரங்களை சுருக்கி, டென்சர்ஃப்ளோ ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளின் வடிவமைப்பு மற்றும் பரிசோதனையில் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது, இது செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் முன்னேற்றத்தை துரிதப்படுத்துகிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல்:
- TFlearn ஐ விட Keras சிறந்த ஆழமான கற்றல் TensorFlow நூலகமா?
- TensorFlow 2.0 மற்றும் அதற்குப் பிறகு, அமர்வுகள் நேரடியாகப் பயன்படுத்தப்படாது. அவற்றைப் பயன்படுத்த ஏதேனும் காரணம் உள்ளதா?
- ஒரு சூடான குறியாக்கம் என்றால் என்ன?
- SQLite தரவுத்தளத்துடன் இணைப்பை நிறுவி கர்சர் பொருளை உருவாக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
- சாட்போட்டின் தரவுத்தள அமைப்பை உருவாக்குவதற்காக வழங்கப்பட்ட பைதான் குறியீடு துணுக்கில் என்ன தொகுதிகள் இறக்குமதி செய்யப்படுகின்றன?
- சாட்போட்டுக்கான தரவுத்தளத்தில் சேமிக்கும் போது, தரவுகளிலிருந்து விலக்கக்கூடிய சில முக்கிய-மதிப்பு ஜோடிகள் யாவை?
- தரவுத்தளத்தில் தொடர்புடைய தகவலைச் சேமிப்பது பெரிய அளவிலான தரவை எவ்வாறு நிர்வகிக்க உதவுகிறது?
- chatbotக்கான தரவுத்தளத்தை உருவாக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
- சாட்போட்டின் அனுமானச் செயல்பாட்டில் சோதனைச் சாவடிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கும் போது மற்றும் பீம் அகலம் மற்றும் உள்ளீடு ஒன்றின் மொழிபெயர்ப்புகளின் எண்ணிக்கையை சரிசெய்யும்போது சில கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை என்ன?
- சாட்போட்டின் செயல்திறனில் உள்ள பலவீனங்களை தொடர்ந்து சோதித்து அடையாளம் காண்பது ஏன் முக்கியம்?
டென்சர்ஃப்ளோ மூலம் EITC/AI/DLTF ஆழ்ந்த கற்றலில் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க