டென்சர்ஃப்ளோ என்பது கூகிள் உருவாக்கிய திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் நூலகமாகும், இது செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை திறமையாக உருவாக்க மற்றும் வரிசைப்படுத்த அனுமதிக்கும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. டென்சர்ஃப்ளோ குறிப்பாக அதன் நெகிழ்வுத்தன்மை, அளவிடுதல் மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமை ஆகியவற்றிற்காக அறியப்படுகிறது, இது இந்த துறையில் ஆரம்ப மற்றும் நிபுணர்களுக்கு பிரபலமான தேர்வாக அமைகிறது.
அதன் மையத்தில், டென்சர்ஃப்ளோ என்பது டென்சர்களின் கருத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டது, அவை பல பரிமாண வரிசைகளாகும். இந்த டென்சர்கள் ஒரு கணக்கீட்டு வரைபடத்தின் வழியாக பாய்கின்றன, இது டென்சர்களுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் கணித செயல்பாடுகளின் தொடர் ஆகும். இந்த வரைபடம் மாதிரியின் கட்டமைப்பைக் குறிக்கிறது மற்றும் கணினி மூலம் தரவு எவ்வாறு நகர்கிறது என்பதை வரையறுக்கிறது.
TensorFlow இன் முக்கிய அம்சங்களில் ஒன்று, தானியங்கி வேறுபாட்டைச் செய்யும் திறன் ஆகும். இதன் பொருள் சாய்வுகளை திறமையாக கணக்கிட முடியும், இது சாய்வு வம்சாவளி போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு முக்கியமானது. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், பின்னடைவு, வகைப்பாடு, கிளஸ்டரிங் மற்றும் பல போன்ற பொதுவான இயந்திர கற்றல் பணிகளுக்கு டென்சர்ஃப்ளோ பரந்த அளவிலான உள்ளமைக்கப்பட்ட செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது.
டென்சர்ஃப்ளோ CPU மற்றும் GPU கணக்கீடு இரண்டையும் ஆதரிக்கிறது, இது பயனர்கள் வேகமான பயிற்சி நேரங்களுக்கு கிராபிக்ஸ் செயலாக்க அலகுகளின் சக்தியைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. இது கெராஸ் எனப்படும் உயர்நிலை API ஐ வழங்குகிறது, இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்கி பயிற்சியளிக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. Keras மூலம், பயனர்கள் குறைந்த அளவிலான செயலாக்க விவரங்களைப் பற்றி கவலைப்படாமல், வெவ்வேறு மாதிரி கட்டமைப்புகளை விரைவாக முன்மாதிரி செய்து பரிசோதனை செய்யலாம்.
அதன் முக்கிய செயல்பாடுகளுக்கு கூடுதலாக, TensorFlow காட்சிப்படுத்தலுக்கான கருவிகளை வழங்குகிறது, அதாவது TensorBoard, இது பயனர்களை பயிற்சி செயல்முறையை கண்காணிக்கவும், மாதிரி செயல்திறனைக் காட்சிப்படுத்தவும் மற்றும் சாத்தியமான சிக்கல்களைப் பிழைத்திருத்தவும் அனுமதிக்கிறது. டென்சர்ஃப்ளோ சர்விங் என்பது பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாடல்களை உற்பத்திச் சூழல்களில் பயன்படுத்துவதைச் செயல்படுத்தும் மற்றொரு அங்கமாகும், இது கணிப்புகளை அளவில் வழங்குவதை எளிதாக்குகிறது.
Python, C++ மற்றும் Java உள்ளிட்ட பல்வேறு நிரலாக்க மொழிகளுடன் TensorFlow இணக்கமானது, இது பரந்த அளவிலான டெவலப்பர்களுக்கு அணுகக்கூடியதாக உள்ளது. இது மற்ற பிரபலமான இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்புகள் மற்றும் ஸ்கிகிட்-லெர்ன், பைடார்ச் மற்றும் ஓபன்சிவி போன்ற நூலகங்களுடனும் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கிறது, இது பயனர்கள் மிகவும் சிக்கலான இயந்திர கற்றல் பைப்லைன்களை உருவாக்க பல்வேறு கருவிகளை இணைக்க அனுமதிக்கிறது.
டென்சர்ஃப்ளோ என்பது எளிய பின்னடைவு பணிகள் முதல் சிக்கலான ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகள் வரை இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கான சக்திவாய்ந்த மற்றும் பல்துறை கருவியாகும். அதன் வளமான அம்சங்கள், வலுவான சமூக ஆதரவு மற்றும் தொடர்ச்சியான வளர்ச்சி ஆகியவை செயற்கை நுண்ணறிவின் ஆற்றலைப் பயன்படுத்த விரும்பும் ஆராய்ச்சியாளர்கள், தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் பயிற்சியாளர்களுக்கு சிறந்த தேர்வாக அமைகிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல்:
- டெக்ஸ்ட் டு ஸ்பீச் (TTS) என்றால் என்ன, அது AI உடன் எவ்வாறு செயல்படுகிறது?
- இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள வரம்புகள் என்ன?
- இயந்திர கற்றல் சில உரையாடல் உதவிகளை செய்ய முடியுமா?
- டென்சர்ஃப்ளோ விளையாட்டு மைதானம் என்றால் என்ன?
- பெரிய தரவுத்தொகுப்பு உண்மையில் என்ன அர்த்தம்?
- அல்காரிதத்தின் ஹைபர்பாராமீட்டர்களின் சில எடுத்துக்காட்டுகள் யாவை?
- இசையமைத்தல் கற்றல் என்றால் என்ன?
- தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம் பொருத்தமானதாக இல்லாவிட்டால் என்ன செய்வது மற்றும் சரியானதைத் தேர்ந்தெடுப்பதை எவ்வாறு உறுதிப்படுத்துவது?
- ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரி அதன் பயிற்சியின் போது மேற்பார்வை தேவையா?
- நியூரல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான அல்காரிதம்களில் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய அளவுருக்கள் யாவை?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க