ما هو TensorFlow؟ كيف يعمل إطار عمل الذكاء الاصطناعي من Google

عندما يتحدث الناس عن الذكاء الاصطناعي، أو التعلم الآلي، أو التعلم العميق، يظهر اسم واحد مرارًا وتكرارًا. هذا الاسم هو TensorFlow. يسمعها العديد من المطورين مبكرًا. يشعر البعض بالارتباك بسبب ذلك. ويستخدمه آخرون يوميًا لتدريب النماذج وشحن المنتجات.

TensorFlow يأتي من جوجل. لقد بدأت كأداة داخلية، ثم أصبحت مفتوحة المصدر. اليوم، يستخدمه الطلاب والباحثون والشركات الناشئة والشركات الكبيرة لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي. تشرح هذه المقالة ماهية TensorFlow، وكيف تعمل، وأين تناسب عالم الذكاء الاصطناعي.

ما هو TensorFlow بعبارات بسيطة؟

TensorFlow هو إطار عمل برمجي يساعد أجهزة الكمبيوتر على التعلم من البيانات. فهو يتيح للمطورين إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها وتشغيلها.

على المستوى الأساسي، يساعدك TensorFlow على:

• تغذية البيانات في نموذج
• تعليم النموذج للعثور على الأنماط
• اختبر مدى جودة النموذج
• استخدم النموذج لعمل تنبؤات

يستخدم الأشخاص TensorFlow لمهام مثل التعرف على الصور، وتحليل النص، ومعالجة الكلام، والتنبؤ بالأرقام. وهو يدعم كلاً من التجارب البحثية والمنتجات الحقيقية.

لماذا أنشأت جوجل TensorFlow؟

قبل TensorFlow، قامت فرق Google ببناء العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي، لكن كل فريق استخدم أدواته الخاصة. أدى ذلك إلى تباطؤ التقدم. كان من الصعب مشاركة النماذج. كان القياس مؤلمًا.

كانت جوجل بحاجة إلى نظام مشترك واحد للتعامل مع الشبكات العصبية الكبيرة، وتشغيل أجهزة قوية، ونقل النماذج من البحث إلى الإنتاج. حل TensorFlow هذه المشكلة الداخلية.

وفي وقت لاحق، أصدرت جوجل TensorFlow كبرنامج مفتوح المصدر. سمح ذلك لمجتمع الذكاء الاصطناعي الأوسع بفحص الكود وتحسينه والبناء عليه. ساعدت هذه الخطوة TensorFlow على الانتشار بسرعة في الجامعات والصناعة.

كيف يعمل TensorFlow (عرض عالي المستوى)

يعمل TensorFlow مع البيانات في شكل موترات. الموتر هو مجرد مصفوفة متعددة الأبعاد. يمكن أن يكون رقمًا أو قائمة أو جدولًا أو بنية ذات مستوى أعلى.

عادةً ما يبدو سير العمل كما يلي:

1. تدخل البيانات إلى النظام كموترات
2. يطبق النموذج العمليات الحسابية على الموترات
3. يقارن النموذج التوقعات بالإجابات الحقيقية
4. يقوم TensorFlow بضبط النموذج لتقليل الأخطاء
5. النموذج المدرب يقدم تنبؤات جديدة

يفصل TensorFlow بين التدريب والاستدلال. التدريب يعلم النموذج. يستخدم الاستدلال النموذج المدرب للإجابة على الأسئلة الحقيقية. يساعد هذا الفصل عند نقل النماذج إلى التطبيقات أو الخوادم.

المكونات الأساسية داخل TensorFlow

يتضمن TensorFlow العديد من الأجزاء التي تعمل معًا. كل جزء يلعب دورا واضحا.

• Tensors، التي تقوم بتخزين البيانات
• النماذج التي تحدد كيفية تدفق البيانات
• الطبقات، التي تحول المدخلات خطوة بخطوة
• وظائف الخسارة، والتي تقيس الأخطاء
• المُحسِّنات، التي تعمل على تحديث أوزان النماذج
• Keras، الذي يبسط بناء النماذج

يعمل Keras كواجهة عالية المستوى داخل TensorFlow. يبدأ العديد من المبتدئين باستخدام Keras لأنه يقلل من خطوات الإعداد ويبقي التعليمات البرمجية قابلة للقراءة.

ما الذي يمكنك بناءه باستخدام TensorFlow؟

يدعم TensorFlow مجموعة واسعة من مهام الذكاء الاصطناعي. هذه ليست حالات استخدام نظرية فقط. تنشر الشركات هذه الأنظمة في منتجات حقيقية.

تشمل الأمثلة الشائعة ما يلي:

• تصنيف الصور والكشف عن الكائنات
• تصنيف النص وتحليل المشاعر
• أنظمة التعرف على الكلام
• محركات التوصية
• التنبؤ والتنبؤ الرقمي

تعتمد حالات الاستخدام هذه على التعلم الآلي وتقنيات التعلم العميق. يدعم TensorFlow كلاً من الشبكات العصبية التقليدية والبنى الأكثر تعقيدًا.

النظام البيئي وأدوات TensorFlow

TensorFlow ليست مكتبة واحدة تقوم بكل شيء بمفردها. إنه يعمل بشكل أشبه بنظام متصل من الأدوات، كل منها مصمم لبيئة معينة أو نوع معين من الأجهزة. يساعد هذا التصميم المطورين على تدريب النماذج في مكان واحد وتشغيلها في أي مكان تقريبًا.

يركز TensorFlow Lite على الأجهزة المحمولة وأجهزة الحافة حيث تكون الذاكرة والطاقة محدودة. يستخدمه المطورون على هواتف Android واللوحات المدمجة وأنظمة الأجهزة الصغيرة. يتم ضغط النماذج وتحسينها بحيث تعمل بشكل أسرع دون استخدام موارد كبيرة. وهذا يجعل TensorFlow عمليًا خارج الخوادم الكبيرة.

يوفر TensorFlow.js التعلم الآلي للمتصفح. مع دعم JavaScript، يمكن تشغيل النماذج مباشرة داخل صفحات الويب. يتيح ذلك التفاعل في الوقت الفعلي دون إرسال البيانات إلى الخادم، مما يساعد في السرعة والخصوصية في كثير من الحالات.

يساعد TensorBoard المطورين على فهم ما يحدث أثناء التدريب. يُظهر الرسوم البيانية وتغييرات الخسارة وبنية النموذج بطريقة مرئية. عندما يتصرف النموذج بشكل غريب، غالبًا ما يُظهر TensorBoard أين تسوء الأمور. وهذا يوفر الوقت أثناء الاختبار.

يدعم TensorFlow أيضًا تسريع الأجهزة من خلال وحدات معالجة الرسومات ووحدات TPU. تتعامل هذه المعالجات مع العمليات الحسابية الكبيرة بشكل أسرع من وحدات المعالجة المركزية العادية. مع هذا الدعم، يصبح تدريب الشبكات العصبية العميقة أكثر واقعية لمجموعات البيانات الكبيرة والنماذج المعقدة.

TensorFlow vs PyTorch (المقارنة الأساسية)

كثير من الناس يقارنون TensorFlow مع PyTorch. كلا الإطارين يحلان مشاكل مماثلة، لكنهما مختلفان.

يركز TensorFlow بقوة على الإنتاج والنشر. يوفر العديد من الأدوات لنقل النماذج إلى أنظمة حقيقية.

تشعر PyTorch بمزيد من المرونة في البحث والتجارب. يفضل العديد من الباحثين أسلوب الترميز الخاص به.

يدعم كلا الإطارين لغة Python والشبكات العصبية وسير عمل الذكاء الاصطناعي الحديث. ويعتمد الاختيار بينهما على الأهداف، وليس على أي منها "الأفضل".

هل يصعب تعلم TensorFlow؟

TensorFlow لديه منحنى التعلم. غالبًا ما يشعر المبتدئون بالضياع في البداية. يحدث هذا عادةً لأن التعلم الآلي بحد ذاته جديد، وليس بسبب تعطل TensorFlow.

يتعلم الأشخاص الذين لديهم معرفة أساسية ببايثون بشكل أسرع. يقوم Keras أيضًا بخفض الحاجز. تساعد الوثائق والبرامج التعليمية، لكن الممارسة أكثر أهمية.

تبدو بعض الأجزاء معقدة في وقت مبكر. ومع مرور الوقت، تصبح الأنماط مألوفة. يعاني معظم المتعلمين في البداية، ثم يتقدمون بشكل مطرد.

عندما يكون TensorFlow خيارًا جيدًا (وعندما لا يكون كذلك)

يعمل TensorFlow بشكل جيد عندما:

• أنت تخطط لنشر النماذج على نطاق واسع
• أنت تستهدف منصات الهاتف المحمول أو الويب أو السحابية
• أنت بحاجة إلى دعم وأدوات على المدى الطويل

قد لا يكون TensorFlow مناسبًا عندما:

• تريد تجارب سريعة فقط
• أنت لا تحب الأطر المنظمة
• أنت تعمل على نماذج أولية صغيرة جدًا

لا توجد أداة تناسب كل المواقف. يناسب TensorFlow الكثير، ولكن ليس الكل.

الأفكار النهائية: هل يجب أن تتعلم TensorFlow اليوم؟

يظل TensorFlow إطارًا قويًا ومستخدمًا للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. فهو يربط البحث والتدريب والنشر في نظام واحد. جوجل لا تزال تدعم ذلك. يبقى المجتمع نشطا.

إذا كنت تريد فهم كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة وكيفية وصولها إلى المستخدمين، فإن TensorFlow يستحق التعلم. إنه ليس الطريق الوحيد، لكنه طريق قوي.

إذا كنت تستخدم TensorFlow أو تخطط لتعلمه، شارك تجربتك. اترك تعليقًا أو اطرح أسئلة أو أرسل هذه المقالة إلى شخص يبدأ رحلة الذكاء الاصطناعي الخاصة به.