ما هو TensorFlow؟ كيف تعمل؟ المكونات والفوائد
نشرت: 2021-07-20سواء كنت تدرس التعلم الآلي أو كنت متحمسًا للذكاء الاصطناعي ، فلا بد أنك سمعت عن TensorFlow. إنه من بين الحلول الأكثر شيوعًا للتعلم الآلي ومحترفي التعلم العميق وأصبح عنصرًا أساسيًا في الصناعة.
هذا يعني أنك إذا كنت ترغب في ممارسة مهنة في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، فيجب أن تكون على دراية جيدة بهذه التكنولوجيا. إذا كنت تتساءل عن أسئلة مثل ماهية TensorFlow وكيف يعمل ، فقد وصلت إلى المكان الصحيح حيث ستمنحك المقالة التالية نظرة عامة مفصلة عن هذه التقنية.
جدول المحتويات
ما هو TensorFlow؟
TensorFlow هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم العميق. قام الأشخاص في Google Brain Team بإنشائه في البداية لإجراء عمليات حسابية كبيرة. لم يتم إنشاؤه بشكل خاص للتعلم العميق. ومع ذلك ، سرعان ما أدركوا أن TensorFlow كان مفيدًا لتطبيقات التعلم العميق ، ومنذ ذلك الحين ، جعلوه حلاً مفتوح المصدر.
يجمع TensorFlow العديد من خوارزميات ونماذج التعلم الآلي والتعلم العميق. يتيح لك استخدام Python للتعلم الآلي ويوفر واجهة برمجة تطبيقات أمامية لإنشاء التطبيقات. يمكنك استخدام C ++ مع TensorFlow لتنفيذ تلك التطبيقات والاستمتاع بأداء عالٍ.
مع TensorFlow ، يمكنك بسهولة تدريب وتشغيل شبكات عصبية عميقة لتطبيقات ML المختلفة. وتشمل هذه تضمين الكلمات ، وتصنيف الأرقام المكتوبة بخط اليد ، والشبكات العصبية المتكررة ، والتعرف على الصور ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، ومحاكاة المعادلات التفاضلية الجزئية.
إلى جانب هذه التطبيقات متعددة الاستخدامات ، يتيح لك TensorFlow أيضًا إجراء تنبؤات الإنتاج على نطاق واسع حيث يمكنك استخدام نفس النماذج للتدريب.
يقبل الموترات ، وهي عبارة عن مصفوفات متعددة الأبعاد ذات أبعاد أعلى. إنها مفيدة جدًا في إدارة واستخدام كميات كبيرة من البيانات.
ما هي مكونات TensorFlow؟
لفهم ما هو TensorFlow ، يجب أن تكون على دراية بمكونات هذه التقنية:
1. موتر
العنصر الأكثر أهمية في TensorFlow يسمى موتر. إنها مصفوفة أو متجه متعدد الأبعاد يمثل جميع أنواع البيانات. تحتوي جميع القيم في الموتر على أنواع بيانات متطابقة ذات شكل معروف جزئيًا أو كليًا. يشير شكل البيانات إلى أبعاد المصفوفة أو المصفوفة. تستخدم جميع حسابات TensorFlow الموترات. هم اللبنات الأساسية للبرنامج.
يمكن أن ينشأ الموتر من الحساب كنتيجة أو كبيانات إدخال لنفسه. تتم جميع العمليات في TensorFlow في رسم بياني. في TensorFlow ، يمثل الرسم البياني مجموعة من الحسابات المتتالية.
كل عملية في TensorFlow تسمى عقدة العمليات ، وهي مرتبطة ببعضها البعض. يوضح الرسم البياني الروابط بين العقد المختلفة والعمليات. ضع في اعتبارك أنه لا يظهر القيم. كل حافة العقدة هي موتر. بمعنى آخر ، تسمح لك حافة العقدة بتعبئتها بالبيانات.
2. إطار الرسم البياني
تستخدم العمليات في Tensorflow إطار عمل الرسم البياني. سيجمع الرسم البياني ويصف الحسابات المختلفة التي تحدث أثناء التدريب. يقدم العديد من الفوائد.
تتيح الرسوم البيانية في Tensorflow إمكانية استخدام البرنامج على العديد من وحدات معالجة الرسومات أو وحدات المعالجة المركزية. كما يسمح لك باستخدام البرنامج على نظام تشغيل محمول. تمكنك قابلية نقله من الحفاظ على الحسابات لاستخدامها لاحقًا. يمكنك حفظ الرسم البياني حتى تتمكن من تشغيله في المستقبل ، مما يجعل مهامك أكثر قابلية للإدارة.
تتم الحسابات في الرسوم البيانية عن طريق ربط الموترات. كل موتر له حافة وعقدة. العقدة تحمل العملية وتقوم بإنشاء مخرجات نقطة النهاية. تشرح الحافة علاقة المدخلات والمخرجات بين العقد.
كيف يعمل؟
يمكنك إنشاء رسوم بيانية لتدفق البيانات باستخدام TensorFlow. الرسم البياني لتدفق البيانات عبارة عن هيكل يشرح كيفية انتقال البيانات عبر سلسلة من عقد المعالجة أو الرسم البياني. كل عقدة في الرسم البياني تعني عملية حسابية.
يمنحك TensorFlow كل هذه المعلومات إلى البرمجة من خلال لغة Python. لغة بايثون سهلة التعلم والاستخدام. علاوة على ذلك ، من السهل جدًا شرح كيف يمكنك التجريد عالي المستوى معًا من خلال Python. في Python ، تعتبر العقد والموترات الخاصة بـ TensorFlow كائنات Python ، وجميع تطبيقات TensorFlow هي تطبيقات Python.
ومع ذلك ، لا يمكنك إجراء العمليات الحسابية الفعلية في بايثون. مكتبات التحويل المتوفرة في TensorFlow هي ثنائيات C ++ عالية الأداء. تقوم Python ببساطة بتوجيه حركة المرور بين تلك القطع وتمنحك تجريدات برمجية عالية المستوى حتى تتمكن من توصيلها.
نظرًا لأنه يمكنك تشغيل تطبيقات TensorFlow على أي هدف مثل أجهزة Android أو iOS ، والأجهزة المحلية ، والمجموعات في السحابة ، وما إلى ذلك ، يمكنك تشغيل النماذج الناتجة على أجهزة مختلفة أيضًا.
لقد غير الإصدار الأخير من TensorFlow ، المسمى TensorFlow 2.0 ، كيفية استخدام هذه التقنية بشكل كبير. لقد قدمت واجهة برمجة تطبيقات Keras ، مما يجعل استخدام TensorFlow أسهل بكثير ويوفر دعمًا لـ TensorFlow Lite الذي يسمح لك بنشر النماذج على مجموعة أكبر من الأنظمة الأساسية.
الصيد الوحيد هو أنك ستضطر إلى إعادة كتابة الكود المعاد كتابته لإصدار TensorFlow السابق.
فوائد استخدام TensorFlow
يعد TensorFlow من أشهر تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق. السبب الرئيسي وراء شعبيتها الواسعة هو المزايا المختلفة التي تقدمها للشركات. فيما يلي الفوائد الأساسية لاستخدام TensorFlow:
1. المصدر المفتوح
TensorFlow هو حل مفتوح المصدر. هذا يعني أنه مجاني للاستخدام ، مما عزز إمكانية الوصول إليه بشكل كبير حيث لا يتعين على الشركات استثمار الكثير لبدء استخدام TensorFlow.
2. استخدام حساب الرسم البياني
يسمح لك حساب الرسم البياني بتصور بناء الشبكة العصبية من خلال Tensorboard. من خلال التصور ، يمكنك فحص الرسم البياني وتوليد الأفكار المطلوبة.
3. مرنة
TensorFlow متوافق مع العديد من الأجهزة. علاوة على ذلك ، أدى إدخال TensorFlow lite إلى جعله أكثر مرونة حيث أصبح متوافقًا مع المزيد من الأجهزة. يمكنك استخدام TensorFlow من أي مكان طالما لديك جهاز متوافق (كمبيوتر محمول ، كمبيوتر شخصي ، سحابة ، إلخ).
4. تنوعا
يحتوي TensorFlow على العديد من واجهات برمجة التطبيقات لبناء بنيات التعلم العميق على نطاق واسع. علاوة على ذلك ، فهو أحد منتجات Google ، مما يمنحه إمكانية الوصول إلى موارد Google الهائلة. يمكن أن يتكامل TensorFlow بسهولة مع العديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، مما يجعله متعدد الاستخدامات للغاية. يمكنك استخدام TensorFlow للعديد من تطبيقات التعلم العميق نظرًا لميزاته المتعددة.
تعرف على المزيد حول TensorFlow وموضوعات الذكاء الاصطناعي الأخرى
هناك العديد من تطبيقات TensorFlow. إن فهم كيفية عملها وكيف يمكنك استخدامها في التعلم العميق هي مفاهيم متقدمة. علاوة على ذلك ، يجب أن تعرف أيضًا أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاستخدام هذا البرنامج بشكل صحيح.
ومن ثم ، فإن الطريقة الأكثر فاعلية لتعلم TensorFlow والمفاهيم ذات الصلة بها هي أخذ دورة تعلم الآلة. سيمنحك أخذ مثل هذه الدورة التدريبية إمكانية الوصول إلى منهج مفصل والتعلم من الخبراء.
تقدم upGrad برنامج PG التنفيذي في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي مع IIIT-B لمساعدتك بشكل كبير في تعلم وفهم TensorFlow.
إنها دورة مدتها 12 شهرًا وتتطلب منك الحصول على درجة البكالوريوس بنسبة 50 ٪ مع الرياضيات أو الخلفية الإحصائية وسنة واحدة من الخبرة المهنية في البرمجة أو التحليلات. يقدم البرنامج 40+ جلسة مباشرة و 25+ جلسة خبراء لتبسيط تجربة التعلم الخاصة بك.
أثناء الدورة ، ستعمل على 14 مهمة ومشروعًا ستساعدك على اختبار معرفتك بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والموضوعات الأخرى ذات الصلة. ستحصل على فرص التواصل من نظير إلى نظير أثناء البرنامج. تمتلك upGrad قاعدة متعلمين في أكثر من 85 دولة. من خلال هذه المنصة ، يمكنك التواصل على مستوى العالم وتسريع نمو حياتك المهنية بشكل ملحوظ.
إلى جانب هذه المزايا ، ستتلقى أيضًا تدريبًا مهنيًا ، وإرشادًا فرديًا في الصناعة ، ومقابلات في الوقت المناسب حتى تتمكن من ممارسة مهنة واعدة في هذا المجال.
خاتمة
TensorFlow هي تقنية شائعة للذكاء الاصطناعي ، وإذا كنت مهتمًا بأن تصبح محترفًا في الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة ، فيجب أن تكون على دراية بهذا البرنامج.
يستخدم TensorFlow الموترات ويسمح لك بإجراء حسابات الرسم البياني. إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن TensorFlow ، فإننا نوصي بمراجعة الدورة التدريبية التي شاركناها أعلاه.
