TensorFlow คืออะไร? มันทำงานอย่างไร? ส่วนประกอบและประโยชน์
เผยแพร่แล้ว: 2021-07-20ไม่ว่าคุณจะกำลังศึกษาแมชชีนเลิร์นนิงหรือเป็นผู้คลั่งไคล้ AI คุณต้องเคยได้ยิน TensorFlow เป็นหนึ่งในโซลูชั่นยอดนิยมสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงและมืออาชีพด้านการเรียนรู้เชิงลึก และได้กลายเป็นส่วนสำคัญของอุตสาหกรรม
ซึ่งหมายความว่าหากคุณต้องการประกอบอาชีพในด้าน AI และ ML คุณต้องคุ้นเคยกับเทคโนโลยีนี้เป็นอย่างดี หากคุณสงสัยเกี่ยวกับคำถามต่างๆ เช่น TensorFlow คืออะไรและทำงานอย่างไร คุณมาถูกที่แล้ว เพราะบทความต่อไปนี้จะให้ภาพรวมโดยละเอียดของเทคโนโลยีนี้
สารบัญ
TensorFlow คืออะไร?
TensorFlow เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก ผู้คนในทีม Google Brain เริ่มแรกสร้างมันขึ้นมาเพื่อดำเนินการคำนวณจำนวนมาก ไม่ได้สร้างขึ้นเพื่อการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งโดยเฉพาะ อย่างไรก็ตาม ในไม่ช้าพวกเขาก็ตระหนักว่า TensorFlow มีประโยชน์สำหรับการใช้งานการเรียนรู้เชิงลึก และตั้งแต่นั้นมา พวกเขาก็ได้ทำให้มันเป็นโซลูชันโอเพนซอร์ซ
TensorFlow รวมกลุ่มการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกและแบบจำลองต่างๆ ช่วยให้คุณใช้ Python สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและเสนอ front-end API เพื่อสร้างแอปพลิเคชัน คุณสามารถใช้ C++ กับ TensorFlow เพื่อใช้งานแอปพลิเคชันเหล่านั้นและเพลิดเพลินกับประสิทธิภาพสูง
ด้วย TensorFlow คุณสามารถฝึกอบรมและเรียกใช้เครือข่ายประสาทเทียมระดับลึกสำหรับแอปพลิเคชัน ML ต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย สิ่งเหล่านี้รวมถึงการฝังคำ การจำแนกตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือ โครงข่ายประสาทเทียม การจดจำภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการจำลองสมการเชิงอนุพันธ์ย่อยบางส่วน
นอกจากการใช้งานที่หลากหลายแล้ว TensorFlow ยังให้คุณดำเนินการคาดการณ์การผลิตในวงกว้างได้ เนื่องจากคุณสามารถใช้แบบจำลองเดียวกันสำหรับการฝึกอบรมได้
ยอมรับเทนเซอร์ซึ่งเป็นอาร์เรย์หลายมิติที่มีมิติสูงกว่า มีประโยชน์มากในการจัดการและใช้ข้อมูลปริมาณมาก
องค์ประกอบของ TensorFlow คืออะไร?
เพื่อทำความเข้าใจว่า TensorFlow คืออะไร อันดับแรก คุณควรทำความคุ้นเคยกับส่วนประกอบของเทคโนโลยีนี้:
1. เทนเซอร์
องค์ประกอบที่สำคัญที่สุดใน TensorFlow เรียกว่า เทนเซอร์ เป็นเมทริกซ์หรือเวกเตอร์ของหลายมิติที่แสดงประเภทข้อมูลทั้งหมด ค่าทั้งหมดในเทนเซอร์มีชนิดข้อมูลที่เหมือนกันโดยมีรูปร่างที่รู้จักเพียงบางส่วนหรือทั้งหมด รูปร่างของข้อมูลหมายถึงมิติของอาร์เรย์หรือเมทริกซ์ การคำนวณ TensorFlow ทั้งหมดใช้เมตริกซ์ พวกเขาเป็นหน่วยการสร้างสำหรับซอฟต์แวร์
เทนเซอร์สามารถเกิดขึ้นจากการคำนวณเป็นผลหรือเป็นข้อมูลที่ป้อนสำหรับสิ่งเดียวกัน การดำเนินการทั้งหมดใน TensorFlow เกิดขึ้นในกราฟ ใน TensorFlow กราฟคือชุดของการคำนวณที่ต่อเนื่องกัน
ทุกการดำเนินการใน TensorFlow เรียกว่า op node และเชื่อมโยงถึงกัน กราฟแสดงการเชื่อมต่อระหว่างโหนดต่างๆ และ ops โปรดทราบว่าจะไม่แสดงค่า ทุกขอบของโหนดคือเทนเซอร์ กล่าวอีกนัยหนึ่งขอบของโหนดช่วยให้คุณสามารถเติมข้อมูลได้
2. กรอบกราฟ
การดำเนินการใน Tensorflow ใช้กรอบงานกราฟ กราฟจะรวบรวมและอธิบายการคำนวณต่างๆ ที่เกิดขึ้นระหว่างการฝึก ให้ประโยชน์หลากหลาย
กราฟใน Tensorflow ทำให้สามารถใช้ซอฟต์แวร์กับ GPU หรือ CPU หลายตัวได้ นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณใช้ซอฟต์แวร์บนระบบปฏิบัติการมือถือได้ การพกพาช่วยให้คุณเก็บการคำนวณไว้ใช้ในภายหลัง คุณสามารถบันทึกกราฟเพื่อเรียกใช้ในอนาคต ทำให้งานของคุณสามารถจัดการได้มากขึ้น
การคำนวณในกราฟเกิดขึ้นจากการเชื่อมต่อเทนเซอร์ เทนเซอร์ทุกตัวมีขอบและโหนด โหนดดำเนินการและสร้างเอาต์พุตปลายทาง ขอบอธิบายความสัมพันธ์อินพุต-เอาท์พุตระหว่างโหนด
มันทำงานอย่างไร?
คุณสามารถสร้างกราฟการไหลของข้อมูลโดยใช้ TensorFlow กราฟการไหลของข้อมูลเป็นโครงสร้างที่อธิบายว่าข้อมูลเคลื่อนผ่านชุดของโหนดการประมวลผลหรือกราฟอย่างไร ทุกโหนดในกราฟหมายถึงการดำเนินการทางคณิตศาสตร์
TensorFlow ให้ข้อมูลทั้งหมดนี้แก่คุณในการเขียนโปรแกรมผ่านภาษา Python Python ง่ายต่อการเรียนรู้และใช้ภาษา ยิ่งไปกว่านั้น มันค่อนข้างง่ายที่จะอธิบายว่าคุณสามารถทำ abstractions ระดับสูงร่วมกันผ่าน Python ได้อย่างไร ใน Python โหนดและเทนเซอร์ของ TensorFlow เป็นวัตถุ Python และแอปพลิเคชัน TensorFlow ทั้งหมดเป็นแอปพลิเคชัน Python
อย่างไรก็ตาม คุณไม่ได้ดำเนินการทางคณิตศาสตร์จริงใน Python ไลบรารีการแปลงที่มีอยู่ใน TensorFlow เป็นไบนารี C++ ที่มีประสิทธิภาพสูง Python ควบคุมทราฟฟิกระหว่างชิ้นส่วนเหล่านั้นและให้นามธรรมการเขียนโปรแกรมระดับสูงเพื่อให้คุณสามารถเชื่อมต่อได้
เนื่องจากคุณสามารถเรียกใช้แอปพลิเคชัน TensorFlow บนเป้าหมายใดก็ได้ เช่น อุปกรณ์ Android หรือ iOS, เครื่องในเครื่อง, คลัสเตอร์ในคลาวด์ เป็นต้น คุณจึงสามารถเรียกใช้โมเดลผลลัพธ์บนอุปกรณ์ต่างๆ ได้เช่นกัน
TensorFlow เวอร์ชันล่าสุดที่เรียกว่า TensorFlow 2.0 ได้เปลี่ยนวิธีการใช้เทคโนโลยีนี้อย่างมาก เปิดตัว Keras API ซึ่งทำให้ใช้ TensorFlow ได้ง่ายขึ้นมาก และให้การสนับสนุน TensorFlow Lite ที่ช่วยให้คุณปรับใช้โมเดลบนแพลตฟอร์มที่หลากหลาย
สิ่งเดียวที่จับได้คือคุณจะต้องเขียนโค้ดที่เขียนใหม่สำหรับ TensorFlow เวอร์ชันก่อนหน้า
ประโยชน์ของการใช้ TensorFlow
TensorFlow เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับความนิยมมากที่สุด สาเหตุหลักที่อยู่เบื้องหลังความนิยมอย่างแพร่หลายคือข้อดีหลายประการที่บริษัทเสนอให้กับธุรกิจ ต่อไปนี้เป็นประโยชน์หลักของการใช้ TensorFlow:
1. โอเพ่นซอร์ส
TensorFlow เป็นโซลูชันโอเพ่นซอร์ส ซึ่งหมายความว่าใช้งานได้ฟรี ซึ่งได้ปรับปรุงความสามารถในการเข้าถึงได้อย่างมาก เนื่องจากบริษัทต่างๆ ไม่ต้องลงทุนมากเพื่อเริ่มใช้ TensorFlow
2. การใช้การคำนวณกราฟ
การคำนวณกราฟช่วยให้คุณเห็นภาพการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมผ่าน Tensorboard คุณสามารถตรวจสอบกราฟและสร้างข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นผ่านการแสดงภาพได้
3. ยืดหยุ่นได้
TensorFlow เข้ากันได้กับอุปกรณ์ต่างๆ นอกจากนี้ การเปิดตัว TensorFlow lite ยังทำให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้น เนื่องจากสามารถใช้งานร่วมกับอุปกรณ์ต่างๆ ได้มากขึ้น คุณสามารถใช้ TensorFlow ได้จากทุกที่ ตราบใดที่คุณมีอุปกรณ์ที่เข้ากันได้ (แล็ปท็อป พีซี คลาวด์ ฯลฯ)
4. อเนกประสงค์
TensorFlow มี API มากมายสำหรับสร้างสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกในระดับสเกล นอกจากนี้ยังเป็นผลิตภัณฑ์ของ Google ทำให้สามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลมากมายของ Google TensorFlow สามารถผสานรวมกับเทคโนโลยี AI และ ML จำนวนมากได้อย่างง่ายดาย ทำให้ใช้งานได้หลากหลาย คุณสามารถใช้ TensorFlow สำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึกต่างๆ ได้ เนื่องจากมีคุณสมบัติหลายอย่าง
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ TensorFlow และหัวข้อ AI อื่นๆ
มีแอพพลิเคชั่นมากมายของ TensorFlow การทำความเข้าใจวิธีดำเนินการและวิธีใช้งานในการเรียนรู้เชิงลึกนั้นเป็นแนวคิดขั้นสูง นอกจากนี้ คุณต้องรู้พื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อใช้ซอฟต์แวร์นี้อย่างถูกต้อง
ดังนั้น วิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการเรียนรู้ TensorFlow และแนวคิดที่เกี่ยวข้องคือการเรียนหลักสูตรแมชชีนเลิร์นนิง การเรียนหลักสูตรดังกล่าวจะทำให้คุณเข้าถึงหลักสูตรที่มีรายละเอียดและเรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญ
upGrad เสนอโปรแกรม Executive PG ในการเรียนรู้ของเครื่องและ AI ด้วย IIIT-B เพื่อช่วยให้คุณเรียนรู้และทำความเข้าใจ TensorFlow ได้อย่างมีนัยสำคัญ
เป็นหลักสูตร 12 เดือนและกำหนดให้คุณต้องสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีด้วยคะแนน 50% โดยมีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์หรือสถิติและประสบการณ์การทำงานระดับมืออาชีพหนึ่งปีในการเขียนโปรแกรมหรือการวิเคราะห์ โปรแกรมมี 40 เซสชันสดและ 25 + เซสชันผู้เชี่ยวชาญเพื่อปรับปรุงประสบการณ์การเรียนรู้ของคุณ
ในระหว่างหลักสูตร คุณจะทำงาน 14 งานและโครงการที่จะช่วยคุณทดสอบความรู้เกี่ยวกับ AI, ML และวิชาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง คุณจะได้รับโอกาสในการสร้างเครือข่ายแบบ peer-to-peer ระหว่างโปรแกรม upGrad มีฐานผู้เรียนในกว่า 85 ประเทศ ผ่านแพลตฟอร์มนี้ คุณสามารถสร้างเครือข่ายทั่วโลกและเร่งการเติบโตของอาชีพของคุณอย่างมีนัยสำคัญ
นอกจากข้อได้เปรียบเหล่านี้แล้ว คุณยังจะได้รับการฝึกสอนด้านอาชีพ การให้คำปรึกษาด้านอุตสาหกรรมแบบตัวต่อตัว และการสัมภาษณ์แบบทันท่วงที เพื่อให้คุณสามารถประกอบอาชีพที่มีอนาคตสดใสในสาขานี้
บทสรุป
TensorFlow เป็นเทคโนโลยี AI ยอดนิยม และหากคุณสนใจที่จะเป็นมืออาชีพด้าน AI หรือ ML คุณต้องคุ้นเคยกับซอฟต์แวร์นี้
TensorFlow ใช้เทนเซอร์และให้คุณคำนวณกราฟได้ หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ TensorFlow เราขอแนะนำให้ตรวจสอบหลักสูตรที่เราได้แชร์ไว้ข้างต้น
