TensorFlow คืออะไร? AI Framework ของ Google ทำงานอย่างไร

เมื่อผู้คนพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง หรือการเรียนรู้เชิงลึก ชื่อหนึ่งก็ปรากฏขึ้นครั้งแล้วครั้งเล่า ชื่อนั้นคือ TensorFlow นักพัฒนาหลายคนได้ยินมันตั้งแต่เนิ่นๆ บางคนรู้สึกสับสนกับมัน บางคนใช้มันทุกวันเพื่อฝึกโมเดลและจัดส่งสินค้า

TensorFlow มาจาก Google เริ่มต้นจากการเป็นเครื่องมือภายใน จากนั้นก็กลายเป็นโอเพ่นซอร์ส ปัจจุบัน นักศึกษา นักวิจัย สตาร์ทอัพ และบริษัทขนาดใหญ่ใช้มันเพื่อสร้างระบบ AI บทความนี้จะอธิบายว่า TensorFlow คืออะไร ทำงานอย่างไร และเหมาะสมกับโลก AI อย่างไร

TensorFlow ในแง่ง่าย ๆ คืออะไร?

TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูล ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้าง ฝึกอบรม และเรียกใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้

ในระดับพื้นฐาน TensorFlow ช่วยคุณ:

• ป้อนข้อมูลลงในโมเดล
• สอนโมเดลให้หารูปแบบ
• ทดสอบว่ารุ่นไหนดี
• ใช้แบบจำลองในการทำนาย

ผู้คนใช้ TensorFlow สำหรับงานต่างๆ เช่น การจดจำรูปภาพ การวิเคราะห์ข้อความ การประมวลผลคำพูด และการทำนายตัวเลข รองรับทั้งการทดลองวิจัยและผลิตภัณฑ์จริง

เหตุใด Google จึงสร้าง TensorFlow

ก่อน TensorFlow ทีม Google ได้สร้างระบบ AI มากมาย แต่แต่ละทีมก็ใช้เครื่องมือของตัวเอง นั่นทำให้ความคืบหน้าช้าลง โมเดลยากที่จะแบ่งปัน การปรับขนาดนั้นเจ็บปวด

Google ต้องการระบบที่ใช้ร่วมกันเพียงระบบเดียวเพื่อจัดการโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ ทำงานบนฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพ และย้ายแบบจำลองจากการวิจัยไปสู่การใช้งานจริง TensorFlow แก้ไขปัญหาภายในนั้น

ต่อมา Google เปิดตัว TensorFlow เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส สิ่งนี้ทำให้ชุมชน AI ในวงกว้างสามารถตรวจสอบโค้ด ปรับปรุง และสร้างต่อยอดได้ ความเคลื่อนไหวดังกล่าวช่วยให้ TensorFlow แพร่กระจายอย่างรวดเร็วในมหาวิทยาลัยและอุตสาหกรรม

TensorFlow ทำงานอย่างไร (มุมมองระดับสูง)

TensorFlow ทำงานร่วมกับข้อมูลในรูปแบบของเทนเซอร์ เทนเซอร์เป็นเพียงอาร์เรย์หลายมิติ อาจเป็นตัวเลข รายการ ตาราง หรือโครงสร้างระดับที่สูงกว่าก็ได้

เวิร์กโฟลว์มักจะมีลักษณะดังนี้:

1. ข้อมูลเข้าสู่ระบบเป็นเทนเซอร์
2. แบบจำลองใช้การดำเนินการทางคณิตศาสตร์กับเทนเซอร์
3. แบบจำลองจะเปรียบเทียบการทำนายกับคำตอบจริง
4. TensorFlow ปรับโมเดลเพื่อลดข้อผิดพลาด
5. โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมทำให้การคาดการณ์ใหม่

TensorFlow แยกการฝึกอบรมและการอนุมานออกจากกัน การฝึกอบรมสอนแบบจำลอง การอนุมานใช้แบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมเพื่อตอบคำถามจริง การแยกนี้จะช่วยเมื่อย้ายโมเดลไปยังแอปหรือเซิร์ฟเวอร์

ส่วนประกอบหลักภายใน TensorFlow

TensorFlow มีหลายส่วนที่ทำงานร่วมกัน แต่ละส่วนมีบทบาทที่ชัดเจน

• เทนเซอร์ซึ่งเก็บข้อมูล
• โมเดลซึ่งกำหนดวิธีการไหลของข้อมูล
• เลเยอร์ซึ่งแปลงอินพุตทีละขั้นตอน
• ฟังก์ชันการสูญเสียซึ่งวัดข้อผิดพลาด
• เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพซึ่งอัปเดตน้ำหนักโมเดล
• Keras ซึ่งช่วยให้การสร้างแบบจำลองง่ายขึ้น

Keras ทำหน้าที่เป็นอินเทอร์เฟซระดับสูงภายใน TensorFlow ผู้เริ่มต้นหลายคนเริ่มต้นด้วย Keras เนื่องจากจะช่วยลดขั้นตอนการตั้งค่าและทำให้โค้ดสามารถอ่านได้

คุณสามารถสร้างอะไรได้บ้างด้วย TensorFlow

TensorFlow รองรับงาน AI ที่หลากหลาย กรณีเหล่านี้ไม่ใช่กรณีการใช้งานเฉพาะทางทฤษฎีเท่านั้น บริษัทต่างๆ ปรับใช้ระบบเหล่านี้ในผลิตภัณฑ์จริง

ตัวอย่างทั่วไป ได้แก่:

• การจำแนกภาพและการตรวจจับวัตถุ
• การจำแนกข้อความและการวิเคราะห์ความรู้สึก
• ระบบรู้จำเสียงพูด
• เครื่องยนต์แนะนำ
• การพยากรณ์และการทำนายเชิงตัวเลข

กรณีการใช้งานเหล่านี้อาศัยการเรียนรู้ของเครื่องและเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก TensorFlow รองรับทั้งโครงข่ายประสาทเทียมแบบดั้งเดิมและสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนมากขึ้น

ระบบนิเวศและเครื่องมือ TensorFlow

TensorFlow ไม่ใช่ไลบรารีเดียวที่ทำทุกอย่างเพียงลำพัง มันทำงานเหมือนระบบเครื่องมือที่เชื่อมต่อกันมากขึ้น ซึ่งแต่ละอันสร้างขึ้นสำหรับสภาพแวดล้อมหรือประเภทของอุปกรณ์เฉพาะ การออกแบบนี้ช่วยให้นักพัฒนาฝึกฝนโมเดลได้ในที่เดียวและเรียกใช้ได้เกือบทุกที่

TensorFlow Lite มุ่งเน้นไปที่อุปกรณ์พกพาและอุปกรณ์ Edge ที่หน่วยความจำและพลังงานมีจำกัด นักพัฒนาใช้งานบนโทรศัพท์ Android บอร์ดแบบฝัง และระบบฮาร์ดแวร์ขนาดเล็ก โมเดลได้รับการบีบอัดและปรับให้เหมาะสมเพื่อให้ทำงานได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมาก สิ่งนี้ทำให้ TensorFlow ใช้งานได้จริงนอกเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่

TensorFlow.js นำการเรียนรู้ของระบบมาสู่เบราว์เซอร์ ด้วยการรองรับ JavaScript โมเดลสามารถทำงานได้โดยตรงภายในหน้าเว็บ ช่วยให้สามารถโต้ตอบแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งจะช่วยให้เกิดความรวดเร็วและความเป็นส่วนตัวในหลายกรณี

TensorBoard ช่วยให้นักพัฒนาเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นระหว่างการฝึกอบรม โดยจะแสดงกราฟ การเปลี่ยนแปลงที่สูญเสียไป และโครงสร้างแบบจำลองในรูปแบบภาพ เมื่อโมเดลมีพฤติกรรมผิดปกติ TensorBoard มักจะแสดงให้เห็นว่ามีข้อผิดพลาดเกิดขึ้นที่ใดบ้าง ซึ่งช่วยประหยัดเวลาในระหว่างการทดสอบ

TensorFlow ยังรองรับการเร่งด้วยฮาร์ดแวร์ผ่าน GPU และ TPU โปรเซสเซอร์เหล่านี้จัดการการคำนวณทางคณิตศาสตร์ขนาดใหญ่ได้เร็วกว่า CPU ทั่วไป ด้วยการสนับสนุนนี้ การฝึกโครงข่ายประสาทเชิงลึกจะสมจริงยิ่งขึ้นสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และโมเดลที่ซับซ้อน

TensorFlow กับ PyTorch (การเปรียบเทียบพื้นฐาน)

หลายๆ คนเปรียบเทียบ TensorFlow กับ PyTorch กรอบงานทั้งสองแก้ไขปัญหาคล้ายกัน แต่ให้ความรู้สึกแตกต่าง

TensorFlow มุ่งเน้นอย่างยิ่งที่การผลิตและการปรับใช้ มีเครื่องมือมากมายสำหรับการย้ายโมเดลไปสู่ระบบจริง

PyTorch รู้สึกยืดหยุ่นมากขึ้นสำหรับการวิจัยและการทดลอง นักวิจัยหลายคนชอบสไตล์การเขียนโค้ดของมัน

เฟรมเวิร์กทั้งสองรองรับ Python, โครงข่ายประสาทเทียม และเวิร์กโฟลว์ AI สมัยใหม่ การเลือกระหว่างพวกเขาขึ้นอยู่กับเป้าหมาย ไม่ใช่ว่าอันไหน "ดีกว่า"

TensorFlow ยากที่จะเรียนรู้หรือไม่?

TensorFlow มีช่วงการเรียนรู้ ผู้เริ่มต้นมักจะรู้สึกหลงทางในตอนแรก ซึ่งมักจะเกิดขึ้นเพราะการเรียนรู้ของเครื่องนั้นเป็นสิ่งใหม่ ไม่ใช่เพราะ TensorFlow ใช้งานไม่ได้

ผู้มีความรู้พื้นฐาน Python จะเรียนรู้ได้เร็วยิ่งขึ้น Keras ยังลดบาเรียลงอีกด้วย เอกสารและบทช่วยสอนช่วยได้ แต่การฝึกฝนมีความสำคัญมากกว่า

บางส่วนรู้สึกซับซ้อนในช่วงแรกๆ เมื่อเวลาผ่านไป รูปแบบต่างๆ ก็เริ่มคุ้นเคย ผู้เรียนส่วนใหญ่ต้องดิ้นรนตั้งแต่เริ่มต้น จากนั้นจึงก้าวหน้าอย่างมั่นคง

เมื่อ TensorFlow เป็นตัวเลือกที่ดี (และเมื่อไม่ใช่)

TensorFlow ทำงานได้ดีเมื่อ:

• คุณวางแผนที่จะปรับใช้โมเดลในวงกว้าง
• คุณกำหนดเป้าหมายแพลตฟอร์มมือถือ เว็บ หรือคลาวด์
• คุณต้องการการสนับสนุนและเครื่องมือในระยะยาว

TensorFlow อาจไม่พอดีเมื่อ:

• คุณต้องการทดลองอย่างรวดเร็วเท่านั้น
• คุณไม่ชอบกรอบโครงสร้างที่มีโครงสร้าง
• คุณทำงานกับต้นแบบที่มีขนาดเล็กมาก

ไม่มีเครื่องมือใดที่เหมาะกับทุกสถานการณ์ TensorFlow เหมาะกับหลาย ๆ คน แต่ไม่ใช่ทั้งหมด

ความคิดสุดท้าย: คุณควรเรียนรู้ TensorFlow วันนี้หรือไม่

TensorFlow ยังคงเป็นเฟรมเวิร์ก AI ที่แข็งแกร่งและใช้กันอย่างแพร่หลาย โดยเชื่อมโยงการวิจัย การฝึกอบรม และการใช้งานไว้ในระบบเดียว Google ยังคงสนับสนุนมัน ชุมชนยังคงกระตือรือร้น

หากคุณต้องการเข้าใจว่าระบบ AI สมัยใหม่ทำงานอย่างไรและเข้าถึงผู้ใช้อย่างไร TensorFlow ก็คุ้มค่าที่จะเรียนรู้ ไม่ใช่เส้นทางเดียว แต่เป็นเส้นทางที่มั่นคง

หากคุณใช้ TensorFlow หรือวางแผนที่จะเรียนรู้ โปรดแบ่งปันประสบการณ์ของคุณ แสดงความคิดเห็น ถามคำถาม หรือส่งบทความนี้ให้กับบุคคลที่เริ่มต้นการเดินทางด้วย AI