TensorFlow.js என்றால் என்ன, உலாவியில் என்ன செய்ய இது உங்களை அனுமதிக்கிறது?
TensorFlow.js என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த நூலகமாகும், இது டெவலப்பர்கள் பிரபலமான திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பான TensorFlow இன் திறன்களை இணைய உலாவியில் கொண்டு வர அனுமதிக்கிறது. இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை நேரடியாக உலாவியில் செயல்படுத்த உதவுகிறது, சேவையக பக்க செயலாக்கத்தின் தேவையின்றி கிளையண்டின் சாதனத்தின் கணக்கீட்டு சக்தியை மேம்படுத்துகிறது. TensorFlow.js ஆனது ஜாவாஸ்கிரிப்ட்டின் நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் எங்கும் பரவும் தன்மையை டென்சர்ஃப்ளோவின் வலிமை மற்றும் செயல்திறனுடன் ஒருங்கிணைக்கிறது, இது இணையத்தில் AI- இயங்கும் பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் தடையற்ற அனுபவத்தை வழங்குகிறது.
TensorFlow.js இன் முக்கிய அம்சங்களில் ஒன்று, எந்த சர்வர் பக்க உள்கட்டமைப்பும் தேவையில்லாமல், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை முழுவதுமாக உலாவியில் பயிற்றுவித்து இயக்கும் திறன் ஆகும். GPU இல் கிராபிக்ஸ் ரெண்டரிங் செய்வதற்கான இணைய தரமான WebGLஐப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் இது சாத்தியமாகிறது. GPU இன் இணையான செயலாக்கத் திறன்களை மேம்படுத்துவதன் மூலம், TensorFlow.js ஆனது, ஆழ்ந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பது போன்ற கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமான பணிகளை மிகவும் திறமையான முறையில் செய்ய முடியும். குறைந்த ஆற்றல் கொண்ட சாதனங்களில் கூட நிகழ்நேரத்தில் இயங்கக்கூடிய AI பயன்பாடுகளை உருவாக்க டெவலப்பர்களை இது அனுமதிக்கிறது.
TensorFlow.js, TensorFlow மற்றும் பிற பிரபலமான கட்டமைப்புகளிலிருந்து முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் உட்பட, பரந்த அளவிலான இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை ஆதரிக்கிறது. இந்த மாதிரிகள் உலாவியில் ஏற்றப்பட்டு, பட வகைப்பாடு, பொருள் கண்டறிதல், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் பல போன்ற பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படலாம். TensorFlow.js ஆனது JavaScript இல் நேரடியாக தனிப்பயன் மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் பயிற்சி செய்யும் செயல்முறையை எளிதாக்கும் உயர்-நிலை API ஐ வழங்குகிறது. இது பல்வேறு அளவிலான இயந்திர கற்றல் நிபுணத்துவம் கொண்ட டெவலப்பர்களுக்கு அணுகக்கூடியதாக ஆக்குகிறது, புதிய நிரலாக்க மொழிகள் அல்லது கட்டமைப்பைக் கற்காமல் அதிநவீன AI பயன்பாடுகளை உருவாக்க அவர்களுக்கு உதவுகிறது.
மாதிரி பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்துடன் கூடுதலாக, TensorFlow.js தரவு முன் செயலாக்கம், காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் செயல்திறன் மேம்படுத்தல் ஆகியவற்றிற்கான கருவிகள் மற்றும் பயன்பாடுகளின் தொகுப்பை வழங்குகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, இது தரவுத்தொகுப்புகளை ஏற்றுவதற்கும் கையாளுவதற்கும் செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது, அத்துடன் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் வெளியீட்டைக் காட்சிப்படுத்துவதற்கான கருவிகளையும் வழங்குகிறது. TensorFlow.js ஆனது உலாவியில் உள்ள இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கான நுட்பங்களையும் உள்ளடக்கியது, அதாவது மாதிரி அளவீடு மற்றும் சுருக்கம் போன்றவை. இந்த நுட்பங்கள் நினைவக தடத்தை குறைக்க உதவுகின்றன மற்றும் மாடல்களின் அனுமான வேகத்தை மேம்படுத்துகின்றன, மேலும் அவை வளம்-கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சாதனங்களில் பயன்படுத்துவதற்கு மிகவும் பொருத்தமானவை.
மேலும், TensorFlow.js ஆனது, தற்போதுள்ள இணைய தொழில்நுட்பங்களுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, டெவலப்பர்கள் பிற வலை APIகள் மற்றும் கட்டமைப்புகளுடன் தொடர்பு கொள்ளக்கூடிய AI- இயங்கும் வலை பயன்பாடுகளை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகளுக்கான ஊடாடும் பயனர் இடைமுகங்களை உருவாக்க, ரியாக்ட் அல்லது ஆங்குலர் போன்ற நூலகங்களுடன் இணைந்து TensorFlow.js ஐப் பயன்படுத்தலாம். இது WebGL-அடிப்படையிலான காட்சிப்படுத்தல் நூலகங்களுடன் இணைந்து பணக்கார மற்றும் அதிவேக தரவு காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்கலாம். இந்த வளைந்து கொடுக்கும் தன்மை மற்றும் இயங்குதன்மை TensorFlow.jsஐ வலை அபிவிருத்தி பணிப்பாய்வுகளில் இயந்திர கற்றலை ஒருங்கிணைப்பதற்கான பல்துறை கருவியாக ஆக்குகிறது.
TensorFlow.js ஆனது TensorFlow இன் ஆற்றலை இணைய உலாவிக்குக் கொண்டுவருகிறது, டெவலப்பர்கள் நேரடியாக ஜாவாஸ்கிரிப்டில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கவும் பயன்படுத்தவும் உதவுகிறது. இது முற்றிலும் கிளையன்ட் பக்கத்தில் மாடல்களைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் இயக்குவதற்கும் அனுமதிக்கிறது, பரந்த அளவிலான முன்-பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளை ஆதரிக்கிறது, தரவு முன் செயலாக்கம் மற்றும் காட்சிப்படுத்தல் கருவிகளை வழங்குகிறது, மேலும் பிற இணைய தொழில்நுட்பங்களுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கிறது. TensorFlow.js மூலம், டெவலப்பர்கள் AI-இயங்கும் இணையப் பயன்பாடுகளை உருவாக்க முடியும், அவை உலாவியில் திறமையாகவும் ஊடாடத்தக்கதாகவும் இயங்கும்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள்:
- AI பார்வை மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் படங்களின் எண்ணிக்கையை எவ்வாறு தீர்மானிப்பது?
- AI பார்வை மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கும் போது ஒவ்வொரு பயிற்சி சகாப்தத்திற்கும் வெவ்வேறு படங்களைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
- மறைந்துபோகும் கிரேடியன்ட் சிக்கலைத் தவிர்த்து, RNN மனப்பாடம் செய்யக்கூடிய அதிகபட்ச படிகள் மற்றும் LSTM மனப்பாடம் செய்யக்கூடிய அதிகபட்ச படிகள் என்ன?
- மீண்டும் மீண்டும் நிகழும் நரம்பியல் வலையமைப்பைப் போன்று பேக் ப்ரோபேகேஷன் நியூரல் நெட்வொர்க் உள்ளதா?
- திசையன்களாக வார்த்தைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கு சரியான அச்சுகளை தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
- CNNல் அதிகபட்சமாக பூலிங் செய்வதன் நோக்கம் என்ன?
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை பட அங்கீகாரத்திற்கு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
- TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
- TensorFlow Keras Tokenizer API அதிகபட்ச சொற்களின் அளவுரு என்ன?
- TensorFlow Keras Tokenizer APIஐ அடிக்கடி வார்த்தைகளைக் கண்டறிய பயன்படுத்த முடியுமா?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க