பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடனான ஈ.ஐ.டி.சி/ஏ.ஐ/டி.எல்.பி.டி.எஃப்.கே ஆழமான கற்றல் என்பது பைத்தானில் டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸ் இயந்திர கற்றல் நூலகங்களுடன் ஆழ்ந்த கற்றலை நிரலாக்கத்தின் அடிப்படைகள் குறித்த ஐரோப்பிய தகவல் தொழில்நுட்ப சான்றிதழ் திட்டமாகும்.
பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடனான ஈ.ஐ.டி.சி/ஏ.ஐ/டி.எல்.பி.டி.எஃப்.கே ஆழமான கற்றல் பாடத்திட்டம் ஆழமான கற்றலில் நடைமுறை திறன்களை மையமாகக் கொண்டுள்ளது, பின்வரும் கட்டமைப்பிற்குள் ஏற்பாடு செய்யப்பட்டுள்ள டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸ் நூலகங்களுடன் பைத்தான் நிரலாக்கமானது, இந்த ஈ.ஐ.டி.சி சான்றிதழுக்கான குறிப்பாக விரிவான வீடியோ செயற்கையான உள்ளடக்கத்தை உள்ளடக்கியது.
ஆழ்ந்த கற்றல் (ஆழ்ந்த கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றல் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது) என்பது பிரதிநிதித்துவக் கற்றலுடன் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட இயந்திர கற்றல் முறைகளின் பரந்த குடும்பத்தின் ஒரு பகுதியாகும். கற்றல் மேற்பார்வை, அரை மேற்பார்வை அல்லது மேற்பார்வை செய்யப்படலாம். ஆழ்ந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், ஆழ்ந்த நம்பிக்கை நெட்வொர்க்குகள், தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மாற்றத்தக்க நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் போன்ற ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகள் கணினி பார்வை, இயந்திர பார்வை, பேச்சு அங்கீகாரம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம், ஆடியோ அங்கீகாரம், சமூக வலைப்பின்னல் வடிகட்டுதல், இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு, உயிர் தகவலியல் உள்ளிட்ட துறைகளுக்கு பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன. , மருந்து வடிவமைப்பு, மருத்துவ பட பகுப்பாய்வு, பொருள் ஆய்வு மற்றும் பலகை விளையாட்டு திட்டங்கள், அவை ஒப்பிடக்கூடிய முடிவுகளை உருவாக்கியுள்ளன மற்றும் சில சந்தர்ப்பங்களில் மனித நிபுணர் செயல்திறனை மிஞ்சும்.
பைதான் என்பது ஒரு விளக்கம், உயர்-நிலை மற்றும் பொது-நோக்க நிரலாக்க மொழி. பைத்தானின் வடிவமைப்பு தத்துவம் குறிப்பிடத்தக்க இடைவெளியை அதன் குறிப்பிடத்தக்க பயன்பாட்டுடன் குறியீடு வாசிப்பை வலியுறுத்துகிறது. சிறிய மற்றும் பெரிய அளவிலான திட்டங்களுக்கு தெளிவான, தர்க்கரீதியான குறியீட்டை எழுத புரோகிராமர்களுக்கு உதவுவதை அதன் மொழி கட்டமைப்புகள் மற்றும் பொருள் சார்ந்த அணுகுமுறை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. பைத்தான் பெரும்பாலும் அதன் விரிவான தரமான நூலகத்தின் காரணமாக “பேட்டரிகள் சேர்க்கப்பட்ட” மொழியாக விவரிக்கப்படுகிறது. பைத்தான் பொதுவாக செயற்கை நுண்ணறிவு திட்டங்கள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் திட்டங்களில் டென்சர்ஃப்ளோ, கெராஸ், பைட்டோர்ச் மற்றும் ஸ்கிக்கிட்-லர்ன் போன்ற நூலகங்களின் உதவியுடன் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
பைதான் மாறும்-தட்டச்சு செய்யப்படுகிறது (இயக்க நேரத்தில் நிலையான நிரலாக்க மொழிகள் தொகுப்பின் போது நிகழ்த்தும் பல பொதுவான நிரலாக்க நடத்தைகளை இயக்குகிறது) மற்றும் குப்பை சேகரிக்கப்பட்டவை (தானியங்கி நினைவக நிர்வாகத்துடன்). கட்டமைக்கப்பட்ட (குறிப்பாக, நடைமுறை), பொருள் சார்ந்த மற்றும் செயல்பாட்டு நிரலாக்கங்கள் உட்பட பல நிரலாக்க முன்னுதாரணங்களை இது ஆதரிக்கிறது. இது 1980 களின் பிற்பகுதியில் உருவாக்கப்பட்டது, முதன்முதலில் 1991 இல் கைடோ வான் ரோஸம் ஏபிசி நிரலாக்க மொழியின் வாரிசாக வெளியிடப்பட்டது. 2.0 ஆம் ஆண்டில் வெளியிடப்பட்ட பைதான் 2000, பட்டியல் புரிதல்கள் மற்றும் குறிப்பு எண்ணிக்கையுடன் ஒரு குப்பை சேகரிப்பு முறை போன்ற புதிய அம்சங்களை அறிமுகப்படுத்தியது, மேலும் 2.7 ஆம் ஆண்டில் பதிப்பு 2020 உடன் நிறுத்தப்பட்டது. 3.0 இல் வெளியிடப்பட்ட பைதான் 2008, மொழியின் முக்கிய திருத்தமாகும் பைதான் 2 இல் முற்றிலும் பின்தங்கிய-இணக்கமான மற்றும் அதிக பைதான் 3 குறியீடு மாற்றப்படாமல் இயங்குகிறது. எ.கா. விண்டோஸ் 2 ஐ ஆதரிக்கிறது (மற்றும் பழைய நிறுவிகள் 2021-பிட் விண்டோஸுடன் கட்டுப்படுத்தப்படவில்லை).
பைத்தான் உரைபெயர்ப்பாளர்கள் பிரதான இயக்க முறைமைகளுக்கு துணைபுரிகிறார்கள், மேலும் சிலவற்றிற்குக் கிடைக்கின்றனர் (கடந்த காலத்தில் இன்னும் பலவற்றை ஆதரித்தனர்). புரோகிராமர்களின் உலகளாவிய சமூகம் ஒரு இலவச மற்றும் திறந்த-மூல குறிப்பு செயலாக்கமான CPython ஐ உருவாக்கி பராமரிக்கிறது. ஒரு இலாப நோக்கற்ற அமைப்பு, பைதான் மென்பொருள் அறக்கட்டளை, பைதான் மற்றும் சிபிதான் மேம்பாட்டுக்கான வளங்களை நிர்வகிக்கிறது மற்றும் இயக்குகிறது.
ஜனவரி 2021 நிலவரப்படி, சி மற்றும் ஜாவாவுக்குப் பின்னால், TIOBE இன் மிகவும் பிரபலமான நிரலாக்க மொழிகளின் குறியீட்டில் பைதான் மூன்றாவது இடத்தில் உள்ளது, இதற்கு முன்னர் இரண்டாம் இடத்தையும், 2020 ஆம் ஆண்டிற்கான மிகவும் பிரபலமான லாபத்திற்கான விருதையும் பெற்றது. இது 2007, 2010 இல் ஆண்டின் நிரலாக்க மொழியாகத் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டது , மற்றும் 2018.
ஒரு அனுபவ ஆய்வில், பைதான் போன்ற ஸ்கிரிப்டிங் மொழிகள் வழக்கமான மொழிகளான சி மற்றும் ஜாவா போன்றவற்றை விட அதிக உற்பத்தி திறன் கொண்டவை என்பதைக் கண்டறிந்தன, சரம் கையாளுதல் மற்றும் ஒரு அகராதியில் தேடல் சம்பந்தப்பட்ட நிரலாக்க சிக்கல்களுக்கு, மற்றும் நினைவக நுகர்வு பெரும்பாலும் “ஜாவாவை விட சிறந்தது மற்றும் இல்லை சி அல்லது சி ++ ஐ விட மோசமானது ”. பைத்தானைப் பயன்படுத்தும் பெரிய நிறுவனங்களில் ia விக்கிபீடியா, கூகிள், யாகூ !, செர்ன், நாசா, பேஸ்புக், அமேசான், இன்ஸ்டாகிராம் ஆகியவை அடங்கும்.
அதன் செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகளுக்கு அப்பால், பைதான், மட்டு கட்டமைப்பு, எளிய தொடரியல் மற்றும் பணக்கார உரை செயலாக்க கருவிகளைக் கொண்ட ஸ்கிரிப்டிங் மொழியாக பெரும்பாலும் இயற்கை மொழி செயலாக்கத்திற்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது.
டென்சர்ஃப்ளோ என்பது இயந்திர கற்றலுக்கான இலவச மற்றும் திறந்த மூல மென்பொருள் நூலகமாகும். இது பலவிதமான பணிகளில் பயன்படுத்தப்படலாம், ஆனால் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்தில் ஒரு குறிப்பிட்ட கவனம் செலுத்துகிறது. இது தரவு ஓட்டம் மற்றும் வேறுபடுத்தக்கூடிய நிரலாக்கத்தின் அடிப்படையில் ஒரு குறியீட்டு கணித நூலகமாகும். இது கூகிளில் ஆராய்ச்சி மற்றும் உற்பத்தி ஆகிய இரண்டிற்கும் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
2011 ஆம் ஆண்டு தொடங்கி, கூகிள் மூளை ஆழ்ந்த கற்றல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் அடிப்படையில் தனியுரிம இயந்திர கற்றல் அமைப்பாக டிஸ்ட்பீலீப்பை உருவாக்கியது. ஆராய்ச்சி மற்றும் வணிக பயன்பாடுகளில் பல்வேறு ஆல்பாபெட் நிறுவனங்களில் அதன் பயன்பாடு வேகமாக வளர்ந்தது. டிஸ்ட் பெலீப்பின் குறியீட்டு தளத்தை வேகமான, வலுவான பயன்பாட்டு-தர நூலகமாக எளிமைப்படுத்தவும், மறுசீரமைக்கவும் ஜெஃப் டீன் உட்பட பல கணினி விஞ்ஞானிகளை கூகிள் நியமித்தது, இது டென்சர்ஃப்ளோவாக மாறியது. 2009 ஆம் ஆண்டில், ஜெஃப்ரி ஹிண்டன் தலைமையிலான குழு, பொதுவான பின்னடைவு மற்றும் பிற மேம்பாடுகளைச் செயல்படுத்தியது, இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை கணிசமாக அதிக துல்லியத்துடன் உருவாக்க அனுமதித்தது, உதாரணமாக பேச்சு அங்கீகாரத்தில் பிழைகள் 25% குறைப்பு.
டென்சர்ஃப்ளோ என்பது கூகிள் மூளையின் இரண்டாம் தலைமுறை அமைப்பு. பதிப்பு 1.0.0 பிப்ரவரி 11, 2017 அன்று வெளியிடப்பட்டது. குறிப்பு செயல்படுத்தல் ஒற்றை சாதனங்களில் இயங்கும்போது, டென்சர்ஃப்ளோ பல சிபியுக்கள் மற்றும் ஜி.பீ.யுகளில் இயங்க முடியும் (கிராபிக்ஸ் செயலாக்க அலகுகளில் பொது நோக்கம் கொண்ட கணிப்பீட்டிற்கான விருப்பமான CUDA மற்றும் SYCL நீட்டிப்புகளுடன்). டென்சர்ஃப்ளோ 64 பிட் லினக்ஸ், மேகோஸ், விண்டோஸ் மற்றும் ஆண்ட்ராய்டு மற்றும் iOS உள்ளிட்ட மொபைல் கம்ப்யூட்டிங் தளங்களில் கிடைக்கிறது. அதன் நெகிழ்வான கட்டமைப்பு பல்வேறு தளங்களில் (CPU கள், GPU கள், TPU கள்), மற்றும் டெஸ்க்டாப்புகளிலிருந்து சேவையகங்களின் கொத்துகள் வரை மொபைல் மற்றும் விளிம்பு சாதனங்களுக்கு எளிதாக கணக்கீடு செய்ய அனுமதிக்கிறது. டென்சர்ஃப்ளோ கணக்கீடுகள் மாநில தரவு வரைபடங்களாக வெளிப்படுத்தப்படுகின்றன. டென்சர்ஃப்ளோ என்ற பெயர், அத்தகைய நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பல பரிமாண தரவு வரிசைகளில் நிகழ்த்தும் செயல்பாடுகளிலிருந்து உருவாகின்றன, அவை டென்சர்கள் என குறிப்பிடப்படுகின்றன. ஜூன் 2016 இல் கூகிள் ஐ/ஓ மாநாட்டின் போது, கிட்ஹப்பில் 1,500 களஞ்சியங்கள் டென்சர்ஃப்ளோவைக் குறிப்பிட்டுள்ளதாக ஜெஃப் டீன் கூறினார், அவற்றில் 5 மட்டுமே கூகிளைச் சேர்ந்தவை. டிசம்பர் 2017 இல், கூகிள், சிஸ்கோ, ரெட்ஹாட், கோரியோஸ் மற்றும் கெய்க்ளவுட் ஆகியவற்றின் டெவலப்பர்கள் ஒரு மாநாட்டில் குபேஃப்ளோவை அறிமுகப்படுத்தினர். குபேர்னெட்டில் டென்சர்ஃப்ளோவின் செயல்பாட்டையும் வரிசைப்படுத்தலையும் குபேஃப்ளோ அனுமதிக்கிறது. ஜாவாஸ்கிரிப்டில் இயந்திர கற்றலுக்காக டென்சர்ஃப்ளோ.ஜெஸ் பதிப்பு 2018 ஐ மார்ச் 1.0 இல் கூகிள் அறிவித்தது. ஜனவரி 2019 இல் கூகிள் டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 ஐ அறிவித்தது. இது அதிகாரப்பூர்வமாக செப்டம்பர் 2019 இல் கிடைத்தது. மே 2019 இல் கூகிள் கணினி கிராபிக்ஸ் ஆழ்ந்த கற்றலுக்காக டென்சர்ஃப்ளோ கிராபிக்ஸ் அறிவித்தது.
கெராஸ் என்பது ஒரு திறந்த மூல மென்பொருள் நூலகமாகும், இது செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கு பைதான் இடைமுகத்தை வழங்குகிறது. கெரஸ் டென்சர்ஃப்ளோ நூலகத்திற்கான இடைமுகமாக செயல்படுகிறது.
ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க் குறியீட்டை எழுதுவதற்குத் தேவையான குறியீட்டை எளிதாக்குவதற்கு படங்கள் மற்றும் உரை தரவுகளுடன் பணிபுரிவதை எளிதாக்குவதற்கு அடுக்குகள், குறிக்கோள்கள், செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள், உகப்பாக்கிகள் மற்றும் பல கருவிகள் போன்ற பொதுவாக பயன்படுத்தப்படும் நரம்பியல்-நெட்வொர்க் கட்டுமானத் தொகுதிகளின் பல செயலாக்கங்களை கெராஸ் கொண்டுள்ளது. குறியீடு GitHub இல் ஹோஸ்ட் செய்யப்பட்டுள்ளது, மேலும் சமூக ஆதரவு மன்றங்களில் GitHub சிக்கல்கள் பக்கம் மற்றும் ஸ்லாக் சேனல் ஆகியவை அடங்கும்.
நிலையான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கு மேலதிகமாக, கெராஸ் மாற்றத்தக்க மற்றும் தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கு ஆதரவைக் கொண்டுள்ளது. டிராப்அவுட், தொகுதி இயல்பாக்கம் மற்றும் பூலிங் போன்ற பிற பொதுவான பயன்பாட்டு அடுக்குகளை இது ஆதரிக்கிறது. ஸ்மார்ட்போன்களில் (iOS மற்றும் Android), வலையில் அல்லது ஜாவா மெய்நிகர் இயந்திரத்தில் ஆழமான மாடல்களை உருவாக்க பயனர்களை கெராஸ் அனுமதிக்கிறது. கிராபிக்ஸ் செயலாக்க அலகுகள் (ஜி.பீ.யூ) மற்றும் டென்சர் செயலாக்க அலகுகள் (டி.பீ.யூ) ஆகியவற்றின் ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளின் விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியையும் பயன்படுத்த இது அனுமதிக்கிறது. பைதான் (நிரலாக்க மொழி) மற்றும் அதன் சொந்த பயன்பாடு மற்றும் நிறுவலின் காரணமாக அறிவியல் ஆராய்ச்சியில் பயன்படுத்த கெராஸ் ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டுள்ளது. KDnuggets 10 மென்பொருள் வாக்கெடுப்பில் மிகவும் குறிப்பிடப்பட்ட 2018 வது கருவியாக கெராஸ் இருந்தது மற்றும் 22% பயன்பாட்டை பதிவு செய்தது.
சான்றிதழ் பாடத்திட்டத்துடன் உங்களைப் பற்றி விரிவாக அறிந்துகொள்ள, கீழே உள்ள அட்டவணையை விரிவுபடுத்தி பகுப்பாய்வு செய்யலாம்.
EITC/AI/DLPTFK டீப் லேர்னிங் வித் பைதான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸ் சான்றளிப்பு பாடத்திட்டம் ஹாரிசன் கின்ஸ்லியின் வீடியோ வடிவத்தில் திறந்த-அணுகல் டிடாக்டிக் பொருட்களைக் குறிப்பிடுகிறது. கற்றல் செயல்முறை ஒரு படிப்படியான கட்டமைப்பாக (நிரல்கள் -> பாடங்கள் -> தலைப்புகள்) தொடர்புடைய பாடத்திட்ட பகுதிகளை உள்ளடக்கியது.
டொமைன் நிபுணர்களுடன் வரம்பற்ற ஆலோசனையும் வழங்கப்படுகிறது.
சான்றிதழின் செயல்முறை பற்றிய விவரங்களுக்கு சரிபார்க்கவும் எப்படி இது செயல்படுகிறது.
பாடத்திட்ட குறிப்பு வளங்கள்
கூகிள் டென்சர்ஃப்ளோ
https://www.tensorflow.org/
Google TensorFlow கற்றல் வளங்கள்
https://www.tensorflow.org/learn/
டென்சர்ஃப்ளோ ஏபிஐ ஆவணம்
https://www.tensorflow.org/api_docs/
டென்சர்ஃப்ளோ மாதிரிகள் மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகள்
https://www.tensorflow.org/resources/models-datasets/
டென்சர்ஃப்ளோ சமூகம்
https://www.tensorflow.org/community/
டென்சர்ஃப்ளோவுடன் கூகிள் கிளவுட் ஏஐ இயங்குதள பயிற்சி
https://cloud.google.com/ai-platform/training/docs/tensorflow-2/
பைதான் ஆவணங்கள்
https://www.python.org/doc/
பைதான் பதிவிறக்கங்களை வெளியிடுகிறது
https://www.python.org/downloads/
தொடக்க வழிகாட்டிக்கான பைதான்
https://www.python.org/about/gettingstarted/
பைதான் விக்கி தொடக்க வழிகாட்டி
https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide
W3 பள்ளிகள் பைதான் இயந்திர கற்றல் பயிற்சி
https://www.w3schools.com/python/python_ml_getting_started.asp
EITC/AI/DLPTFK டீப் லேர்னிங்கிற்கான முழுமையான ஆஃப்லைன் சுய-கற்றல் பொருட்களை PDF கோப்பில் பதிவிறக்கவும்.
EITC/AI/DLPTFK தயாரிப்பு பொருட்கள் - நிலையான பதிப்பு
EITC/AI/DLPTFK ஆயத்த பொருட்கள் - மறுஆய்வு கேள்விகளுடன் விரிவாக்கப்பட்ட பதிப்பு