TensorFlowとは何ですか？ 使い方？ コンポーネントと利点
公開: 2021-07-20機械学習を勉強している場合でも、AI愛好家である場合でも、TensorFlowについて聞いたことがあるはずです。 これは、機械学習とディープラーニングの専門家に最も人気のあるソリューションの1つであり、業界の定番となっています。
つまり、AIとMLの分野でキャリアを積みたいのであれば、このテクノロジーに精通している必要があります。 TensorFlowとは何か、どのように機能するかなどの質問がある場合は、次の記事でこのテクノロジーの詳細な概要を説明しているので、適切な場所に来ました。
目次
TensorFlowとは何ですか？
TensorFlowは、ディープラーニング用のオープンソースライブラリです。 グーグルブレインチームの人々は当初、大規模な計算を実行するためにそれを作成しました。 特にディープラーニング用に作成されたものではありません。 しかし、彼らはすぐにTensorFlowがディープラーニングの実装に有益であることに気づき、それ以来、TensorFlowをオープンソースソリューションにしました。
TensorFlowには、複数の機械学習と深層学習のアルゴリズムとモデルがバンドルされています。 機械学習にPythonを使用できるようにし、アプリケーションを構築するためのフロントエンドAPIを提供します。 C ++とTensorFlowを使用して、これらのアプリケーションを実行し、高いパフォーマンスを楽しむことができます。
TensorFlowを使用すると、さまざまなMLアプリケーション用のディープニューラルネットワークを簡単にトレーニングして実行できます。 これらには、単語の埋め込み、手書きの数字分類、リカレントニューラルネットワーク、画像認識、自然言語処理、偏微分方程式のシミュレーションが含まれます。
このような用途の広いアプリケーションに加えて、TensorFlowでは、トレーニングに同じモデルを使用できるため、大規模な生産予測を実行することもできます。
高次元の多次元配列であるテンソルを受け入れます。 これらは、大量のデータの管理と利用に非常に役立ちます。
TensorFlowのコンポーネントは何ですか？
TensorFlowとは何かを理解するには、まずこのテクノロジーのコンポーネントに精通している必要があります。
1.テンソル
TensorFlowの最も重要なコンポーネントは、テンソルと呼ばれます。 これは、すべてのデータ型を表す複数の次元の行列またはベクトルです。 テンソルのすべての値は、部分的または完全に既知の形状の同一のデータ型を持っています。 データの形状は、配列または行列の次元を指します。 すべてのTensorFlow計算はテンソルを使用します。 これらは、ソフトウェアの構成要素です。
テンソルは、結果として、またはその入力データとして、計算から発生する可能性があります。 TensorFlowのすべての操作はグラフで行われます。 TensorFlowでは、グラフは一連の連続した計算です。
TensorFlowのすべての操作はopノードと呼ばれ、相互にリンクされています。 グラフは、さまざまなノードとopsの間の接続の概要を示しています。 値は表示されないことに注意してください。 ノードのすべてのエッジがテンソルです。 つまり、ノードのエッジを使用すると、ノードにデータを入力できます。
2.グラフフレームワーク
Tensorflowの操作は、グラフフレームワークを使用します。 グラフは、トレーニング中に行われるさまざまな計算を収集して説明します。 さまざまなメリットがあります。
Tensorflowのグラフにより、複数のGPUまたはCPUでソフトウェアを使用できます。 また、モバイルオペレーティングシステムでソフトウェアを使用することもできます。 その移植性により、後で使用するために計算を保存することができます。 グラフを保存して、将来実行できるようにして、タスクをより管理しやすくすることができます。
グラフの計算は、テンソルを接続することによって行われます。 すべてのテンソルにはエッジとノードがあります。 ノードは操作を実行し、エンドポイント出力を生成します。 エッジは、ノード間の入出力関係を説明します。
それはどのように機能しますか？
TensorFlowを使用してデータフローグラフを作成できます。 データフローグラフは、データが一連の処理ノードまたはグラフをどのように移動するかを説明する構造です。 グラフ内のすべてのノードは、数学演算を表します。
TensorFlowは、Python言語を介して、このすべての情報をプログラミングに提供します。 Pythonは、言語の習得と使用が簡単です。 さらに、Pythonを介して高レベルの抽象化を一緒に行う方法を説明するのは非常に簡単です。 Pythonでは、TensorFlowのノードとテンソルはPythonオブジェクトであり、すべてのTensorFlowアプリケーションはPythonアプリケーションです。
ただし、Pythonで実際の数学演算を実行することはありません。 TensorFlowで利用できる変換ライブラリは、高性能のC++バイナリです。 Pythonは単にこれらの部分の間のトラフィックを転送し、それらを接続できるように高水準プログラミングの抽象化を提供します。
TensorFlowアプリケーションは、AndroidまたはiOSデバイス、ローカルマシン、クラウド内のクラスターなど、任意のターゲットで実行できるため、結果のモデルをさまざまなデバイスで実行することもできます。
TensorFlow 2.0と呼ばれる最近のバージョンのTensorFlowは、このテクノロジーの使用方法を大幅に変更しました。 Keras APIが導入されました。これにより、TensorFlowの使用がはるかに簡単になり、TensorFlow Liteがサポートされ、より広範囲のプラットフォームにモデルをデプロイできるようになります。
唯一の問題は、以前のTensorFlowバージョン用に書き直されたコードを書き直さなければならないことです。
TensorFlowを使用する利点
TensorFlowは、最も人気のある機械学習およびディープラーニングテクノロジーの1つです。 その広範な人気の背後にある主な理由は、それがビジネスに提供するさまざまな利点です。 TensorFlowを使用する主なメリットは次のとおりです。
1.オープンソース
TensorFlowはオープンソースソリューションです。 これは、無料で使用できることを意味します。これにより、企業はTensorFlowの使用を開始するために多くの投資を行う必要がなくなるため、アクセス性が大幅に向上します。
2.グラフ計算の使用
グラフ計算により、テンソルボードを介してニューラルネットワークの構築を視覚化できます。 視覚化を通じて、グラフを調べ、必要な洞察を生成できます。
3.柔軟
TensorFlowはさまざまなデバイスと互換性があります。 さらに、TensorFlow liteの導入により、より多くのデバイスとの互換性が増したため、柔軟性が大幅に向上しました。 互換性のあるデバイス（ラップトップ、PC、クラウドなど）があれば、どこからでもTensorFlowを使用できます。
4.多用途
TensorFlowには、大規模なディープラーニングアーキテクチャを構築するための多くのAPIがあります。 さらに、これはGoogleの製品であり、Googleの膨大なリソースにアクセスできます。 TensorFlowは、多くのAIおよびMLテクノロジーと簡単に統合できるため、非常に用途が広くなっています。 TensorFlowは複数の機能を備えているため、さまざまなディープラーニングアプリケーションに使用できます。
TensorFlowおよびその他のAIトピックの詳細
TensorFlowには多くのアプリケーションがあります。 それがどのように動作し、ディープラーニングでどのように使用できるかを理解することは、高度な概念です。 さらに、このソフトウェアを正しく使用するには、人工知能と機械学習の基礎も知っている必要があります。
したがって、TensorFlowとその関連概念を学習する最も効率的な方法は、機械学習コースを受講することです。 このようなコースを受講すると、詳細なカリキュラムにアクセスし、専門家から学ぶことができます。
upGradは、機械学習とIIIT-Bを使用したAIのエグゼクティブPGプログラムを提供し、TensorFlowの学習と理解を大幅に支援します。
これは12か月のコースであり、数学または統計のバックグラウンドを持つ50％の学士号と、プログラミングまたは分析における1年間の専門的な実務経験が必要です。 このプログラムでは、40以上のライブセッションと25以上のエキスパートセッションを提供して、学習体験を合理化します。
コースでは、AI、ML、およびその他の関連する科目の知識をテストするのに役立つ14の課題とプロジェクトに取り組みます。 プログラム中にピアツーピアのネットワーキングの機会が得られます。 upGradは、85か国以上に学習者ベースを持っています。 このプラットフォームを通じて、グローバルにネットワークを構築し、キャリアの成長を大幅に加速することができます。
これらの利点に加えて、キャリアコーチング、1対1の業界メンターシップ、ジャストインタイムの面接も受けられるため、この分野で有望なキャリアを追求することができます。
結論
TensorFlowは人気のあるAIテクノロジーであり、AIまたはMLの専門家になることに興味がある場合は、このソフトウェアに精通している必要があります。
TensorFlowはテンソルを使用し、グラフ計算を実行できるようにします。 TensorFlowについて詳しく知りたい場合は、上記で共有したコースを確認することをお勧めします。
