TensorFlow என்பது Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட இயந்திரக் கற்றலுக்கான பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் திறந்த மூலக் கட்டமைப்பாகும். இது கருவிகள், நூலகங்கள் மற்றும் வளங்களின் விரிவான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை வழங்குகிறது, இது டெவலப்பர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை திறமையாக உருவாக்க மற்றும் பயன்படுத்த உதவுகிறது. ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் (DNNs) சூழலில், TensorFlow இந்த மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பது மட்டுமல்லாமல், அவற்றின் அனுமானத்தையும் எளிதாக்குகிறது.
ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பது, முன்னறிவிக்கப்பட்ட மற்றும் உண்மையான வெளியீடுகளுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டைக் குறைக்க மாதிரியின் அளவுருக்களை மீண்டும் மீண்டும் சரிசெய்வதை உள்ளடக்குகிறது. TensorFlow பயிற்சி DNNகளை இன்னும் அணுகக்கூடியதாக மாற்றும் சிறப்பான செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. இது கெராஸ் எனப்படும் உயர்-நிலை API ஐ வழங்குகிறது, இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை வரையறுக்கும் மற்றும் பயிற்சியளிக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. Keras மூலம், டெவலப்பர்கள் அடுக்குகளை அடுக்கி, செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளைக் குறிப்பிடுவதன் மூலம் மற்றும் மேம்படுத்தல் வழிமுறைகளை உள்ளமைப்பதன் மூலம் சிக்கலான மாதிரிகளை விரைவாக உருவாக்க முடியும். TensorFlow விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியை ஆதரிக்கிறது, பயிற்சி செயல்முறையை துரிதப்படுத்த பல GPUகள் அல்லது விநியோகிக்கப்பட்ட கிளஸ்டர்களைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது.
விளக்குவதற்கு, TensorFlow ஐப் பயன்படுத்தி பட வகைப்படுத்தலுக்கான ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான ஒரு உதாரணத்தைக் கருத்தில் கொள்வோம். முதலில், கன்வல்யூஷனல் லேயர், பூலிங் லேயர்கள் மற்றும் முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட லேயர்களை உள்ளடக்கிய நமது மாதிரிக் கட்டமைப்பை நாம் வரையறுக்க வேண்டும். பின்னர், படங்களின் அளவை மாற்றுதல், பிக்சல் மதிப்புகளை இயல்பாக்குதல் மற்றும் தரவைப் பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்புத் தொகுப்புகளாகப் பிரித்தல் போன்ற தரவுத்தொகுப்பை ஏற்றுவதற்கும் முன் செயலாக்குவதற்கும் டென்சர்ஃப்ளோவின் உள்ளமைக்கப்பட்ட செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்தலாம். அதன் பிறகு, இழப்பு செயல்பாடு, உகப்பாக்கி மற்றும் மதிப்பீட்டு அளவீடுகளைக் குறிப்பிடுவதன் மூலம் மாதிரியைத் தொகுக்கலாம். இறுதியாக, பயிற்சி தரவைப் பயன்படுத்தி மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கலாம் மற்றும் சரிபார்ப்பு தொகுப்பில் அதன் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கலாம். TensorFlow பயிற்சியின் முன்னேற்றத்தைக் கண்காணிக்கவும், சோதனைச் சாவடிகளைச் சேமிக்கவும் மற்றும் முன்கூட்டியே நிறுத்துவதற்கும் பல்வேறு அழைப்புகள் மற்றும் பயன்பாடுகளை வழங்குகிறது.
ஒரு ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்பு பயிற்சி பெற்றவுடன், அது புதிய, காணப்படாத தரவுகளில் கணிப்புகளைச் செய்வதை உள்ளடக்கிய அனுமானத்திற்குப் பயன்படுத்தப்படலாம். டென்சர்ஃப்ளோ குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டு வழக்கைப் பொறுத்து அனுமானத்திற்கான வெவ்வேறு வரிசைப்படுத்தல் விருப்பங்களை ஆதரிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, டெவலப்பர்கள் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை ஒரு தனித்த பயன்பாடு, ஒரு இணைய சேவை அல்லது ஒரு பெரிய அமைப்பின் ஒரு பகுதியாக பயன்படுத்தலாம். TensorFlow பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியை ஏற்றுவதற்கும், உள்ளீட்டுத் தரவை ஊட்டுவதற்கும் மற்றும் மாதிரியின் கணிப்புகளைப் பெறுவதற்கும் APIகளை வழங்குகிறது. இந்த ஏபிஐகள் பல்வேறு நிரலாக்க மொழிகள் மற்றும் கட்டமைப்புகளில் ஒருங்கிணைக்கப்படலாம், இது டென்சர்ஃப்ளோ மாடல்களை ஏற்கனவே உள்ள மென்பொருள் அமைப்புகளில் இணைப்பதை எளிதாக்குகிறது.
TensorFlow ஆழ்ந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் பயிற்சி மற்றும் அனுமானம் ஆகிய இரண்டிற்கும் உண்மையில் திறன் கொண்டது. அதன் விரிவான அம்சங்களின் தொகுப்பு, உயர்நிலை மாதிரி உருவாக்கத்திற்கான கெராஸ், விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி ஆதரவு மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் விருப்பங்கள், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் இது ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக அமைகிறது. டென்சர்ஃப்ளோவின் திறன்களை மேம்படுத்துவதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்கள் பட வகைப்பாடு முதல் இயற்கையான மொழி செயலாக்கம் வரை பல்வேறு பணிகளுக்கு ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை திறமையாகப் பயிற்றுவிக்கலாம் மற்றும் வரிசைப்படுத்தலாம்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல்:
- இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள வரம்புகள் என்ன?
- இயந்திர கற்றல் சில உரையாடல் உதவிகளை செய்ய முடியுமா?
- டென்சர்ஃப்ளோ விளையாட்டு மைதானம் என்றால் என்ன?
- TensorFlow இன் விநியோகிக்கப்பட்ட கம்ப்யூட்டிங் செயல்பாட்டை ஆர்வமுள்ள பயன்முறை தடுக்கிறதா?
- பெரிய தரவுகளுடன் கூடிய ML மாடலின் திறமையான பயிற்சிக்காக சேமிப்பகத்திலிருந்து கணினியை துண்டிக்க Google கிளவுட் தீர்வுகளைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) தானியங்கு வளம் கையகப்படுத்துதல் மற்றும் உள்ளமைவு மற்றும் மாதிரியின் பயிற்சி முடிந்ததும் வளத்தை நிறுத்துவதைக் கையாள்கிறதா?
- எந்த விக்கல்களும் இல்லாமல் தன்னிச்சையாக பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க முடியுமா?
- CMLE ஐப் பயன்படுத்தும் போது, ஒரு பதிப்பை உருவாக்க, ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியின் மூலத்தைக் குறிப்பிட வேண்டுமா?
- கூகுள் கிளவுட் ஸ்டோரேஜ் தரவிலிருந்து CMLE படித்து, அனுமானத்திற்காக ஒரு குறிப்பிட்ட பயிற்சி பெற்ற மாதிரியைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
- கிரேடியண்ட் பூஸ்டிங் அல்காரிதம் என்றால் என்ன?
மெஷின் லேர்னிங்கில் முன்னேறுவதில் மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க