TensorFlow pirtûkxaneyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ye ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin ku bi berfirehî di warê îstîxbarata sûnî de tê bikar anîn. Ew hatiye sêwirandin ku rê bide lêkolîner û pêşdebiran ku modelên fêrbûna makîneyê bi bandor ava bikin û bicîh bikin. TensorFlow bi taybetî ji ber nermbûn, pîvanbûn û karanîna wê hêsan tê zanîn, ku ew hem ji bo destpêk û hem jî ji pisporên di warê de bijarek populer dike.
Di bingeha xwe de, TensorFlow li ser bingeha têgeha tensoran e, ku rêzikên piralî ne. Ev tensor di nav grafek hesabkerî de diherikin, ku rêzek tevgerên matematîkî ye ku li ser tensoran têne sepandin. Ev graf mîmariya modelê temsîl dike û diyar dike ka dane çawa di pergalê de diherike.
Yek ji taybetmendiyên sereke yên TensorFlow şiyana wê ya pêkanîna cihêrengiya otomatîkî ye. Ev tê vê wateyê ku ew dikare gradientan bi bandor bihesibîne, ku ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê bi karanîna teknîkên mîna daketina gradientê girîng e. TensorFlow di heman demê de ji bo peywirên fêrbûna makîneyê yên hevpar, wekî torên neuralî, paşveçûn, dabeşkirin, komkirin, û hêj bêtir fonksiyonên çêkirî yên berfireh peyda dike.
TensorFlow hem hesabkirina CPU û hem jî GPU piştgirî dike, rê dide bikarhêneran ku hêza yekîneyên hilberandina grafîkê ji bo demên perwerdehiya zûtir bikar bînin. Di heman demê de ew API-a asta bilind a bi navê Keras jî pêşkêşî dike, ku pêvajoya avakirin û perwerdekirina torên neuralî hêsan dike. Bi Keras re, bikarhêner dikarin zû prototîp bikin û bi mîmarên modelên cihêreng biceribînin bêyî ku ji hûrguliyên pêkanîna asta nizm xeman bibin.
Digel fonksiyonên xwe yên bingehîn, TensorFlow amûrên ji bo dîtinê peyda dike, wek TensorBoard, ku destûrê dide bikarhêneran ku çavdêriya pêvajoya perwerdehiyê bikin, performansa modelê xuyang bikin, û pirsgirêkên potansiyel jêbirin. Servîskirina TensorFlow hêmanek din e ku bicîhkirina modelên perwerdekirî di hawîrdorên hilberînê de dihêle, ku ew hêsan dike ku pêşbîniyên di pîvanê de xizmet bike.
TensorFlow bi cûrbecûr zimanên bernamekirinê re hevaheng e, di nav de Python, C++, û Java, ku wê ji gelek pêşdebiran re bigihîne. Di heman demê de ew bi çarçowe û pirtûkxaneyên fêrbûna makîneyê yên populer ên din re, wek scikit-learn, PyTorch, û OpenCV-ê jî bêkêmasî yek dike, ku dihêle bikarhêner amûrên cihêreng berhev bikin da ku boriyên fêrbûna makîneyê tevlihevtir biafirînin.
TensorFlow ji bo avakirina modelên fêrbûna makîneyê, ji peywirên regresyonê yên hêsan heya mîmariyên fêrbûna kûr a tevlihev, amûrek hêzdar û berfereh e. Taybetmendiyên wê yên dewlemend, piştevaniya civakê ya bihêz, û pêşkeftina domdar wê ji bo lêkolîner, zanyarên daneyê, û bijîjkên fêrbûna makîneyê ku dixwazin hêza îstîxbarata sûnî bi kar bînin vebijarkek sereke dike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
- Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
- Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
- Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
- Fêrbûna ensambleyê çi ye?
- Ger algorîtmayek fêrbûna makîneya bijartî ne guncan be û meriv çawa dikare piştrast bike ku ya rast hilbijêrin?
- Ma modelek fêrbûna makîneyê di dema perwerdehiya xwe de hewceyê çavdêriyê ye?
- Parametreyên sereke yên ku di algorîtmayên bingeha tora neuralî de têne bikar anîn çi ne?
- TensorBoard çi ye?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin