TensorFlow pirtûkxaneyek nermalava çavkaniyek vekirî ye ku ji hêla tîmê Google Brain ve ji bo hesabên hejmarî û karên fêrbûna makîneyê hatî pêşve xistin. Ew di warê fêrbûna kûr de ji ber pirrengî, berbelavbûn û karanîna wê hêsan populerbûnek girîng bi dest xistiye. TensorFlow ji bo çêkirin û bicihkirina modelên fêrbûna makîneyê, bi taybetî li ser torên neuralî yên kûr, ekosîstemek berfireh peyda dike.
Di bingeha xwe de, TensorFlow li ser bingeha têgîna grafiyek hesabkerî ye, ku rêzek operasyonên matematîkî an veguheztinên ku li daneyên têketinê têne sepandin da ku hilberek hilberîne nîşan bide. Grafîk ji girêkên ku operasyonan temsîl dikin û ji qiraxên ku daneyên ku di navbera operasyonan de diherikin temsîl dikin pêk tê. Vê nêzîkatiya-based grafîkê dihêle TensorFlow bi bandor li ser gelek cîhazên, wek CPU an GPU, û tewra li ser gelek makîneyan di hawîrdorek hesabkerî ya belavbûyî de hesaban belav bike.
Yek ji taybetmendiyên sereke yên TensorFlow piştgiriya wê ya ji bo cihêrengiya otomatîkî ye, ku ji bo perwerdekirina torgilokên neuralî yên kûr bi karanîna teknîkên wekî paşveberdanê, hesabkirina bikêr a gradientan dike. Ev ji bo xweşbînkirina parametreyên torgilokek neuralî di nav pêvajoya daketina gradientê de girîng e, ku tê de bi rêkûpêk verastkirina parametreyan ji bo kêmkirina fonksiyonek windabûnê ya ku cûdahiya di navbera derketinên pêşbînîkirî û derketinên rastîn de dipîve.
TensorFlow API-a asta bilind a bi navê Keras peyda dike, ku pêvajoya avakirin û perwerdekirina torên neuralî yên kûr hêsan dike. Keras destûrê dide bikarhêneran ku mîmariya torgilokek neuralî bi karanîna hevoksaziyek sade û xwerû diyar bikin, û cûrbecûr qat û fonksiyonên aktîvkirinê yên pêşwextkirî peyda dike ku bi hêsanî têne hev kirin da ku modelên tevlihev biafirînin. Keras di heman demê de cûrbecûr algorîtmayên xweşbîniyê yên çêkirî jî vedihewîne, yên wekî daketina gradientê ya stochastic û Adam, ku dikare ji bo perwerdekirina torê were bikar anîn.
Digel fonksiyona xweya bingehîn, TensorFlow di heman demê de cûrbecûr amûr û pirtûkxane jî pêşkêşî dike ku hêsantir dike ku bi modelên fêrbûna kûr re bixebite. Mînakî, lûleya têketina daneyê ya TensorFlow dihêle bikarhêneran bi karîgerî danûstendinên mezin barkirin û pêşdebirin, û amûrên dîtbarîkirina wê vekolîn û şîrovekirina nûnertiyên fêrbûyî di tora neuralî de dihêle. TensorFlow di heman demê de ji bo perwerdehiya belavkirî piştgirî peyda dike, û dihêle bikarhêner modelên xwe li komên mezin ên makîneyan ji bo perwerdehiya li ser danehevên girseyî pîvandin.
TensorFlow di fêrbûna kûr de bi peydakirina çarçoveyek hêzdar û maqûl ji bo avakirin û perwerdekirina torên neuralî rolek girîng dilîze. Nêzîkatiya wê ya bingehîn a grafîkî ya hesabker, piştgirî ji bo cihêrengiya otomatîkî, û API-a-asta bilind wê ji bo lêkolîner û bijîjkan di warê îstîxbarata sûnî de bijarek îdeal dike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow:
- Ma Keras ji TFlearn pirtûkxaneyek fêrbûna kûr a TensorFlow çêtir e?
- Di TensorFlow 2.0 û paşê de, danişîn êdî rasterast nayên bikar anîn. Ma sedemek ji bo karanîna wan heye?
- Yek kodkirina germ çi ye?
- Armanca damezrandina pêwendiyek bi databasa SQLite û afirandina hêmanek kursor çi ye?
- Ji bo afirandina avahiyek databasê ya chatbot-ê kîjan modul di perçeya koda Python a peydakirî de têne şandin?
- Hin cotên nirx-kilît çi ne ku dikarin ji daneyan werin derxistin dema ku ew di databasek ji bo chatbotê de hilînin?
- Meriv çawa agahdariya têkildar di databasê de hilanîn di rêvebirina mîqdarên mezin ên daneyê de dibe alîkar?
- Armanca afirandina databasek ji bo chatbot çi ye?
- Dema hilbijartina nuqteyên kontrolê û sererastkirina firehiya tîrêjê û hejmara wergeran li ser têketinê di pêvajoya encamdana chatbotê de hin hûrgulî çi ne?
- Çima girîng e ku meriv bi domdarî qelsiyên di performansa chatbotê de ceribandin û nas bike?
Pir pirs û bersivan li EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr bi TensorFlow re bibînin