Что такое TensorFlow? Как работает AI Framework от Google

Когда люди говорят об искусственном интеллекте, машинном обучении или глубоком обучении, одно и то же имя появляется снова и снова. Это имя TensorFlow. Многие разработчики слышат об этом рано. Некоторых это сбивает с толку. Другие используют его ежедневно для обучения моделей и отправки продуктов.

TensorFlow разработан Google. Сначала он был внутренним инструментом, а затем стал открытым исходным кодом. Сегодня студенты, исследователи, стартапы и крупные компании используют его для создания систем искусственного интеллекта. В этой статье объясняется, что такое TensorFlow, как он работает и какое место он занимает в мире искусственного интеллекта.

Что такое TensorFlow простыми словами?

TensorFlow — это программная платформа, которая помогает компьютерам учиться на данных. Он позволяет разработчикам создавать, обучать и запускать модели машинного обучения.

На базовом уровне TensorFlow помогает вам:

• Подача данных в модель
• Научите модель находить закономерности
• Проверьте, насколько хороша модель
• Используйте модель для прогнозирования

Люди используют TensorFlow для таких задач, как распознавание изображений, анализ текста, обработка речи и предсказание чисел. Он поддерживает как исследовательские эксперименты, так и реальные продукты.

Почему Google создал TensorFlow?

До TensorFlow команды Google создали множество систем искусственного интеллекта, но каждая команда использовала свои собственные инструменты. Это замедлило прогресс. Модели было трудно разделить. Масштабирование было болезненным.

Google нужна была одна общая система для работы с большими нейронными сетями, работающая на мощном оборудовании и переводящая модели от исследования к производству. TensorFlow решил эту внутреннюю проблему.

Позже Google выпустила TensorFlow как программное обеспечение с открытым исходным кодом. Это позволило более широкому сообществу ИИ проверить код, улучшить его и использовать его. Этот шаг помог TensorFlow быстро распространиться в университетах и ​​промышленности.

Как работает TensorFlow (высокоуровневый просмотр)

TensorFlow работает с данными в виде тензоров. Тензор — это просто многомерный массив. Это может быть число, список, таблица или структура более высокого уровня.

Обычно рабочий процесс выглядит так:

1. Данные поступают в систему в виде тензоров
2. Модель применяет математические операции к тензорам
3. Модель сравнивает прогнозы с реальными ответами
4. TensorFlow настраивает модель, чтобы уменьшить количество ошибок
5. Обученная модель делает новые прогнозы

TensorFlow разделяет обучение и вывод. Обучение учит модель. Вывод использует обученную модель для ответа на реальные вопросы. Такое разделение помогает при перемещении моделей в приложения или серверы.

Основные компоненты внутри TensorFlow

TensorFlow включает в себя множество частей, которые работают вместе. Каждая часть играет определённую роль.

• Тензоры, хранящие данные
• Модели, определяющие потоки данных
• Слои, которые шаг за шагом преобразуют входные данные
• Функции потерь, которые измеряют ошибки
• Оптимизаторы, обновляющие веса моделей.
• Keras, который упрощает построение моделей.

Keras действует как высокоуровневый интерфейс внутри TensorFlow. Многие новички начинают с Keras, потому что он сокращает количество шагов по настройке и делает код читабельным.

Что вы можете создать с помощью TensorFlow?

TensorFlow поддерживает широкий спектр задач искусственного интеллекта. Это не только теоретические варианты использования. Компании внедряют эти системы в реальные продукты.

Общие примеры включают в себя:

• Классификация изображений и обнаружение объектов
• Классификация текста и анализ настроений
• Системы распознавания речи
• Рекомендательные системы
• Прогнозирование и числовое предсказание

Эти варианты использования основаны на методах машинного обучения и глубокого обучения. TensorFlow поддерживает как традиционные нейронные сети, так и более сложные архитектуры.

Экосистема и инструменты TensorFlow

TensorFlow — это не одна библиотека, которая делает все в одиночку. Он работает скорее как взаимосвязанная система инструментов, каждый из которых создан для определенной среды или типа устройства. Такая конструкция помогает разработчикам обучать модели в одном месте и запускать их практически где угодно.

TensorFlow Lite ориентирован на мобильные и периферийные устройства, где память и мощность ограничены. Разработчики используют его на телефонах Android, встроенных платах и ​​небольших аппаратных системах. Модели сжимаются и оптимизируются, поэтому они работают быстрее без интенсивного использования ресурсов. Это делает TensorFlow практичным за пределами больших серверов.

TensorFlow.js переносит машинное обучение в браузер. Благодаря поддержке JavaScript модели могут запускаться непосредственно внутри веб-страниц. Это позволяет взаимодействовать в режиме реального времени без отправки данных на сервер, что во многих случаях помогает повысить скорость и конфиденциальность.

TensorBoard помогает разработчикам понять, что происходит во время обучения. Он наглядно показывает графики, изменения потерь и структуру модели. Когда модель ведет себя странно, TensorBoard часто показывает, где что-то идет не так. Это экономит время во время тестирования.

TensorFlow также поддерживает аппаратное ускорение с помощью графических процессоров и TPU. Эти процессоры выполняют большие математические операции быстрее, чем обычные процессоры. Благодаря этой поддержке обучение глубоких нейронных сетей становится более реалистичным для больших наборов данных и сложных моделей.

TensorFlow против PyTorch (базовое сравнение)

Многие сравнивают TensorFlow с PyTorch. Обе платформы решают схожие проблемы, но ощущаются по-разному.

TensorFlow уделяет особое внимание производству и развертыванию. Он предоставляет множество инструментов для перемещения моделей в реальные системы.

PyTorch кажется более гибким для исследований и экспериментов. Многие исследователи предпочитают его стиль кодирования.

Обе платформы поддерживают Python, нейронные сети и современные рабочие процессы искусственного интеллекта. Выбор между ними зависит от целей, а не от того, какой из них «лучше».

Трудно ли изучить TensorFlow?

TensorFlow требует обучения. Новички часто поначалу чувствуют себя потерянными. Обычно это происходит потому, что машинное обучение само по себе является новым, а не потому, что TensorFlow не работает.

Люди с базовыми знаниями Python учатся быстрее. Керас также снижает барьер. Документация и учебные пособия помогают, но практика важнее.

Некоторые части кажутся сложными на раннем этапе. Со временем закономерности становятся привычными. Большинству учащихся вначале трудно, но затем постепенно прогрессирует.

Когда TensorFlow — хороший выбор (а когда нет)

TensorFlow хорошо работает, когда:

• Вы планируете развертывать модели в большом масштабе.
• Вы ориентируетесь на мобильные, веб- или облачные платформы.
• Вам нужна долгосрочная поддержка и инструменты

TensorFlow может не подойти, если:

• Вам нужны только быстрые эксперименты
• Вам не нравятся структурированные рамки
• Вы работаете над очень маленькими прототипами

Ни один инструмент не подходит для каждой ситуации. TensorFlow подходит многим, но не всем.

Заключительные мысли: стоит ли изучать TensorFlow сегодня?

TensorFlow остается мощной и широко используемой средой искусственного интеллекта. Он объединяет исследования, обучение и внедрение в одной системе. Google по-прежнему поддерживает его. Сообщество остается активным.

Если вы хотите понять, как работают современные системы искусственного интеллекта и как они достигают пользователей, стоит изучить TensorFlow. Это не единственный путь, но он надежный.

Если вы используете TensorFlow или планируете его изучить, поделитесь своим опытом. Оставьте комментарий, задайте вопросы или отправьте эту статью тому, кто начинает свое путешествие в области искусственного интеллекта.