TensorFlow nedir? Nasıl çalışır? Bileşenler ve Faydaları
Yayınlanan: 2021-07-20İster makine öğrenimi okuyor olun, ister bir AI meraklısı olun, TensorFlow'u duymuş olmalısınız. Makine öğrenimi ve derin öğrenme uzmanları için en popüler çözümler arasındadır ve bir endüstri elyafı haline gelmiştir.
Bu, AI ve ML alanında bir kariyer yapmak istiyorsanız, bu teknolojiye aşina olmanız gerektiği anlamına gelir. TensorFlow nedir ve nasıl çalışır gibi soruları merak ediyorsanız, aşağıdaki makale size bu teknoloji hakkında ayrıntılı bir genel bakış sunacağı için doğru yere geldiniz.
İçindekiler
TensorFlow nedir?
TensorFlow, derin öğrenme için açık kaynaklı bir kitaplıktır. Google Beyin Ekibindeki kişiler, başlangıçta büyük hesaplamalar yapmak için onu oluşturmuştu. Özellikle derin öğrenme için oluşturulmamıştır. Ancak kısa süre sonra TensorFlow'un derin öğrenme uygulamaları için faydalı olduğunu anladılar ve o zamandan beri bunu açık kaynaklı bir çözüm haline getirdiler.
TensorFlow, çoklu makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları ve modellerini bir araya getirir. Python'u makine öğrenimi için kullanmanıza olanak tanır ve uygulamalar oluşturmak için bir ön uç API sunar. Bu uygulamaları yürütmek ve yüksek performansın keyfini çıkarmak için C++ ile TensorFlow'u kullanabilirsiniz.
TensorFlow ile çeşitli ML uygulamaları için derin sinir ağlarını kolayca eğitebilir ve çalıştırabilirsiniz. Bunlara kelime yerleştirmeleri, el yazısıyla yazılan rakam sınıflandırması, tekrarlayan sinir ağları, görüntü tanıma, doğal dil işleme ve kısmi diferansiyel denklem simülasyonları dahildir.
Bu çok yönlü uygulamaların yanı sıra TensorFlow, aynı modelleri eğitim için kullanabileceğiniz için, üretim tahminini büyük ölçekte gerçekleştirmenize de olanak tanır.
Daha yüksek boyutların çok boyutlu dizileri olan tensörleri kabul eder. Büyük miktarda veriyi yönetmede ve kullanmada oldukça faydalıdırlar.
TensorFlow'un Bileşenleri nelerdir?
TensorFlow'un ne olduğunu anlamak için öncelikle bu teknolojinin bileşenlerine aşina olmalısınız:
1. Tensör
TensorFlow'daki en önemli bileşene tensör denir. Tüm veri türlerini temsil eden çok boyutlu bir matris veya vektördür. Bir tensördeki tüm değerler, kısmen veya tamamen bilinen bir şekle sahip aynı veri türlerine sahiptir. Verinin şekli, dizi veya matrisin boyutsallığını ifade eder. Tüm TensorFlow hesaplamaları tensörleri kullanır. Yazılımın yapı taşlarıdır.
Bir tensör, sonuç olarak veya bunun için giriş verileri olarak hesaplamadan kaynaklanabilir. TensorFlow'daki tüm işlemler bir grafikte gerçekleşir. TensorFlow'da bir grafik, bir dizi ardışık hesaplamadır.
TensorFlow'daki her işleme bir işlem düğümü denir ve bunlar birbirleriyle bağlantılıdır. Bir grafik, çeşitli düğümler ve operasyonlar arasındaki bağlantıları özetlemektedir. Değerleri göstermediğini unutmayın. Bir düğümün her kenarı tensördür. Başka bir deyişle, bir düğümün kenarı, onu verilerle doldurmanıza izin verir.
2. Grafik çerçevesi
Tensorflow'daki işlemler bir grafik çerçevesi kullanır. Grafik, eğitim sırasında gerçekleşen farklı hesaplamaları toplayacak ve açıklayacaktır. Çeşitli faydalar sunar.
Tensorflow'daki grafikler, yazılımı birden fazla GPU veya CPU'da kullanmayı mümkün kılar. Ayrıca yazılımı bir mobil işletim sisteminde kullanmanıza olanak tanır. Taşınabilirliği, hesaplamaları daha sonra kullanmak üzere saklamanızı sağlar. Gelecekte çalıştırabilmek için bir grafiği kaydedebilir ve görevlerinizi çok daha yönetilebilir hale getirebilirsiniz.
Grafiklerdeki hesaplamalar, tensörler bağlanarak gerçekleşir. Her tensörün bir kenarı ve bir düğümü vardır. Düğüm işlemi gerçekleştirir ve bir uç nokta çıktısı üretir. Kenar, düğümler arasındaki girdi-çıktı ilişkisini açıklar.
O nasıl çalışır?
TensorFlow'u kullanarak veri akışı grafikleri oluşturabilirsiniz. Veri akışı grafiği, verilerin bir dizi işlem düğümü veya bir grafik boyunca nasıl hareket ettiğini açıklayan bir yapıdır. Bir grafikteki her düğüm matematiksel bir işlemi temsil eder.
TensorFlow, tüm bu bilgileri Python dili aracılığıyla programlamaya verir. Python dilini öğrenmek ve kullanmak kolaydır. Ayrıca, Python ile üst düzey soyutlamaları nasıl bir arada yapabileceğinizi açıklamak oldukça kolaydır. Python'da, TensorFlow'un düğümleri ve tensörleri Python nesneleridir ve tüm TensorFlow uygulamaları Python uygulamalarıdır.
Ancak, Python'da gerçek matematiksel işlemleri gerçekleştirmezsiniz. TensorFlow'da bulunan dönüştürme kitaplıkları, yüksek performanslı C++ ikili dosyalarıdır. Python sadece bu parçalar arasındaki trafiği yönlendirir ve bunları birbirine bağlayabilmeniz için size üst düzey programlama soyutlamaları verir.
TensorFlow uygulamalarını Android veya iOS cihazları, yerel makineler, buluttaki kümeler vb. herhangi bir hedefte çalıştırabildiğiniz için, ortaya çıkan modelleri farklı cihazlarda da çalıştırabilirsiniz.
TensorFlow 2.0 olarak adlandırılan TensorFlow'un son sürümü, bu teknolojiyi kullanma şeklinizi önemli ölçüde değiştirdi. TensorFlow'u kullanmayı çok daha basit hale getiren ve modelleri daha geniş bir platform yelpazesinde dağıtmanıza olanak tanıyan TensorFlow Lite desteği sunan Keras API'yi tanıttı.
Tek sorun, önceki TensorFlow sürümü için yeniden yazılan kodu yeniden yazmanız gerekecek.
TensorFlow kullanmanın faydaları
TensorFlow, en popüler makine öğrenimi ve derin öğrenme teknolojileri arasındadır. Yaygın popülaritesinin arkasındaki temel neden, işletmelere sunduğu çeşitli avantajlardır. TensorFlow kullanmanın başlıca faydaları şunlardır:
1. Açık kaynak
TensorFlow, açık kaynaklı bir çözümdür. Bu, şirketlerin TensorFlow'u kullanmaya başlamak için çok fazla yatırım yapması gerekmediğinden erişilebilirliğini önemli ölçüde artıran kullanımı ücretsiz olduğu anlamına gelir.
2. Grafik Hesaplamanın Kullanımı
Grafik hesaplama, bir sinir ağının yapısını Tensorboard aracılığıyla görselleştirmenizi sağlar. Görselleştirme aracılığıyla grafiği inceleyebilir ve gerekli içgörüleri oluşturabilirsiniz.
3. Esnek
TensorFlow, çeşitli cihazlarla uyumludur. Ayrıca, TensorFlow lite'ın piyasaya sürülmesi, daha fazla cihazla uyumlu hale geldiğinden onu çok daha esnek hale getirdi. Uyumlu bir cihazınız olduğu sürece (dizüstü bilgisayar, PC, bulut vb.) TensorFlow'u her yerden kullanabilirsiniz.
4. Çok yönlü
TensorFlow, geniş ölçekte derin öğrenme mimarileri oluşturmak için birçok API'ye sahiptir. Ayrıca, Google'ın geniş kaynaklarına erişmesini sağlayan bir Google ürünüdür. TensorFlow, birçok AI ve ML teknolojisiyle kolayca entegre olabilir ve bu da onu çok yönlü hale getirir. Birden çok özelliği sayesinde TensorFlow'u çeşitli derin öğrenme uygulamaları için kullanabilirsiniz.
TensorFlow ve diğer yapay zeka konuları hakkında daha fazla bilgi edinin
TensorFlow'un birçok uygulaması vardır. Nasıl çalıştığını ve derin öğrenmede nasıl kullanabileceğinizi anlamak ileri düzey kavramlardır. Ayrıca bu yazılımı doğru kullanmak için yapay zeka ve makine öğrenmesinin temellerini de bilmeniz gerekir.
Bu nedenle, TensorFlow ve ilgili kavramlarını öğrenmenin en etkili yolu bir makine öğrenimi kursu almaktır. Böyle bir kursu almak, ayrıntılı bir müfredata erişmenizi ve uzmanlardan öğrenmenizi sağlayacaktır.
upGrad, TensorFlow'u öğrenmenize ve anlamanıza önemli ölçüde yardımcı olmak için Makine Öğrenimi ve IIIT-B ile Yapay Zeka alanında Yönetici PG Programını sunar.
Bu 12 aylık bir kurstur ve matematik veya istatistiksel geçmişe sahip %50 notlu bir lisans derecesine ve programlama veya analitikte bir yıllık profesyonel iş deneyimine sahip olmanızı gerektirir. Program, öğrenme deneyiminizi kolaylaştırmak için 40'tan fazla canlı oturum ve 25'ten fazla uzman oturumu sunar.
Kurs boyunca, AI, ML ve diğer ilgili konulardaki bilginizi test etmenize yardımcı olacak 14 ödev ve proje üzerinde çalışacaksınız. Program sırasında eşler arası ağ oluşturma fırsatları elde edeceksiniz. upGrad'ın 85'ten fazla ülkede bir öğrenci tabanı vardır. Bu platform aracılığıyla küresel çapta ağ kurabilir ve kariyer gelişiminizi önemli ölçüde hızlandırabilirsiniz.
Bu avantajların yanı sıra, kariyer koçluğu, bire bir sektör danışmanlığı ve bu alanda gelecek vadeden bir kariyere sahip olabilmeniz için tam zamanında röportajlar alacaksınız.
Çözüm
TensorFlow, popüler bir AI teknolojisidir ve bir AI veya ML uzmanı olmakla ilgileniyorsanız, bu yazılıma aşina olmalısınız.
TensorFlow, tensörleri kullanır ve grafik hesaplamaları yapmanızı sağlar. TensorFlow hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, yukarıda paylaştığımız kursa göz atmanızı öneririz.
