O que é TensorFlow? Como funciona? Componentes e Benefícios
Publicados: 2021-07-20Se você está estudando aprendizado de máquina ou é um entusiasta da IA, já deve ter ouvido falar do TensorFlow. Está entre as soluções mais populares para profissionais de aprendizado de máquina e aprendizado profundo e se tornou um item básico do setor.
Isso significa que, se você deseja seguir uma carreira na área de IA e ML, deve estar bem familiarizado com essa tecnologia. Se você está se perguntando sobre questões como o que é o TensorFlow e como ele funciona, você veio ao lugar certo, pois o artigo a seguir fornecerá uma visão geral detalhada dessa tecnologia.
Índice
O que é TensorFlow?
O TensorFlow é uma biblioteca de código aberto para aprendizado profundo. As pessoas do Google Brain Team o criaram inicialmente para realizar grandes cálculos. Ele não foi criado especificamente para aprendizado profundo. No entanto, eles logo perceberam que o TensorFlow era benéfico para implementações de aprendizado profundo e, desde então, o tornaram uma solução de código aberto.
O TensorFlow agrupa vários algoritmos e modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Ele permite que você use Python para aprendizado de máquina e oferece uma API de front-end para criar aplicativos. Você pode usar C++ com TensorFlow para executar esses aplicativos e desfrutar de alto desempenho.
Com o TensorFlow, você pode treinar e executar facilmente redes neurais profundas para vários aplicativos de ML. Isso inclui incorporação de palavras, classificação de dígitos manuscritos, redes neurais recorrentes, reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e simulações de equações diferenciais parciais.
Junto com esses aplicativos versáteis, o TensorFlow também permite realizar a previsão de produção em escala, pois você pode usar os mesmos modelos para treinamento.
Ele aceita tensores, que são matrizes multidimensionais de dimensões superiores. Eles são bastante úteis no gerenciamento e utilização de grandes quantidades de dados.
Quais são os componentes do TensorFlow?
Para entender o que é o TensorFlow, primeiro você deve estar familiarizado com os componentes dessa tecnologia:
1. Tensor
O componente mais importante no TensorFlow é chamado de tensor. É uma matriz ou vetor de múltiplas dimensões que representam todos os tipos de dados. Todos os valores em um tensor têm tipos de dados idênticos com uma forma parcialmente ou completamente conhecida. A forma dos dados refere-se à dimensionalidade do array ou matriz. Todos os cálculos do TensorFlow usam tensores. Eles são os blocos de construção para o software.
Um tensor pode se originar da computação como resultado ou como dados de entrada para o mesmo. Todas as operações no TensorFlow ocorrem em um gráfico. No TensorFlow, um gráfico é um conjunto de cálculos sucessivos.
Cada operação no TensorFlow é chamada de nó operacional e eles são interligados. Um gráfico descreve as conexões entre os vários nós e as operações. Tenha em mente que ele não mostra os valores. Cada aresta de um nó é o tensor. Em outras palavras, uma borda de um nó permite preenchê-lo com dados.
2. Estrutura do gráfico
As operações no Tensorflow usam uma estrutura gráfica. O gráfico coletaria e descreveria os diferentes cálculos que ocorrem durante o treinamento. Oferece vários benefícios.
Os gráficos no Tensorflow possibilitam o uso do software em várias GPUs ou CPUs. Ele também permite que você use o software em um sistema operacional móvel. Sua portabilidade permite que você preserve os cálculos para uso posterior. Você pode salvar um gráfico para poder executá-lo no futuro, tornando suas tarefas muito mais gerenciáveis.
Cálculos em grafos ocorrem conectando tensores. Todo tensor tem uma aresta e um nó. O nó carrega a operação e gera uma saída de terminal. A borda explica a relação de entrada-saída entre os nós.
Como funciona?
Você pode criar gráficos de fluxo de dados usando o TensorFlow. Um gráfico de fluxo de dados é uma estrutura que explica como os dados se movem por uma série de nós de processamento ou um gráfico. Cada nó em um gráfico representa uma operação matemática.
O TensorFlow fornece todas essas informações para a programação por meio da linguagem Python. Python é uma linguagem fácil de aprender e usar. Além disso, é muito fácil explicar como você pode juntar abstrações de alto nível por meio do Python. Em Python, os nós e tensores do TensorFlow são objetos Python e todos os aplicativos TensorFlow são aplicativos Python.
No entanto, você não executa as operações matemáticas reais em Python. As bibliotecas de transformação disponíveis no TensorFlow são binários C++ de alto desempenho. Python simplesmente direciona o tráfego entre essas partes e fornece abstrações de programação de alto nível para que você possa conectá-las.
Como você pode executar aplicativos do TensorFlow em qualquer destino, como dispositivos Android ou iOS, máquinas locais, clusters na nuvem etc., você também pode executar os modelos resultantes em dispositivos diferentes.
A versão recente do TensorFlow, chamada TensorFlow 2.0, mudou substancialmente a forma como você pode usar essa tecnologia. Ele introduziu a API Keras, que simplifica muito o uso do TensorFlow e oferece suporte ao TensorFlow Lite, que permite implantar modelos em um espectro maior de plataformas.
O único problema é que você terá que reescrever o código reescrito para a versão anterior do TensorFlow.
Benefícios de usar o TensorFlow
O TensorFlow está entre as tecnologias de aprendizado de máquina e aprendizado profundo mais populares. A principal razão por trás de sua ampla popularidade são as várias vantagens que oferece às empresas. Veja a seguir os principais benefícios do uso do TensorFlow:
1. Código aberto
O TensorFlow é uma solução de código aberto. Isso significa que é gratuito, o que melhorou substancialmente sua acessibilidade, pois as empresas não precisam investir muito para começar a usar o TensorFlow.
2. Uso de computação gráfica
A computação gráfica permite visualizar a construção de uma rede neural por meio do Tensorboard. Por meio da visualização, você pode examinar o gráfico e gerar os insights necessários.
3. Flexível
O TensorFlow é compatível com vários dispositivos. Além disso, a introdução do TensorFlow lite o tornou muito mais flexível, pois se tornou compatível com mais dispositivos. Você pode usar o TensorFlow de qualquer lugar, desde que tenha um dispositivo compatível (laptop, PC, nuvem etc.).
4. Versátil
O TensorFlow tem muitas APIs para criar arquiteturas de aprendizado profundo em escala. Além disso, é um produto do Google, dando acesso aos vastos recursos do Google. O TensorFlow pode se integrar facilmente a muitas tecnologias de IA e ML, tornando-o altamente versátil. Você pode usar o TensorFlow para vários aplicativos de aprendizado profundo devido aos seus vários recursos.
Saiba mais sobre o TensorFlow e outros tópicos de IA
Existem muitas aplicações do TensorFlow. Entender como ele funciona e como você pode usá-lo no aprendizado profundo são conceitos avançados. Além disso, você também deve conhecer os fundamentos de inteligência artificial e aprendizado de máquina para usar este software corretamente.
Portanto, a maneira mais eficiente de aprender o TensorFlow e seus conceitos relevantes é fazendo um curso de aprendizado de máquina. Fazer esse curso lhe dará acesso a um currículo detalhado e aprenderá com especialistas.
O upGrad oferece o Executive PG Program in Machine Learning and AI with IIIT-B para ajudá-lo significativamente no aprendizado e na compreensão do TensorFlow.
É um curso de 12 meses e exige que você tenha um diploma de bacharel com 50% de pontuação em matemática ou estatística e um ano de experiência profissional em programação ou análise. O programa oferece mais de 40 sessões ao vivo e mais de 25 sessões de especialistas para otimizar sua experiência de aprendizado.
Durante o curso, você trabalhará em 14 tarefas e projetos que o ajudarão a testar seus conhecimentos de IA, ML e outros assuntos relacionados. Você terá oportunidades de networking peer-to-peer durante o programa. O upGrad tem uma base de alunos em mais de 85 países. Por meio dessa plataforma, você pode se conectar globalmente e acelerar significativamente o crescimento de sua carreira.
Juntamente com essas vantagens, você também receberá coaching de carreira, orientação individual no setor e entrevistas just-in-time para que possa seguir uma carreira promissora nesse campo.
Conclusão
O TensorFlow é uma tecnologia de IA popular e, se você estiver interessado em se tornar um profissional de IA ou ML, deve estar familiarizado com esse software.
O TensorFlow usa tensores e permite realizar cálculos gráficos. Se você estiver interessado em saber mais sobre o TensorFlow, recomendamos conferir o curso que compartilhamos acima.
