Ar Tensorflow gali būti naudojamas giliųjų neuronų tinklų (DNN) mokymui ir išvadoms?
„TensorFlow“ yra plačiai naudojama atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema, kurią sukūrė „Google“. Jame pateikiama išsami įrankių, bibliotekų ir išteklių ekosistema, leidžianti kūrėjams ir tyrėjams efektyviai kurti ir įdiegti mašininio mokymosi modelius. Giliųjų neuroninių tinklų (DNN) kontekste „TensorFlow“ gali ne tik mokyti šiuos modelius, bet ir palengvinti jų išvadas.
Giliųjų neuroninių tinklų mokymas apima kartotinį modelio parametrų koregavimą, kad būtų sumažintas skirtumas tarp numatomų ir faktinių išėjimų. „TensorFlow“ siūlo platų funkcijų rinkinį, dėl kurio mokymo DNN yra lengviau pasiekiami. Tai suteikia aukšto lygio API, vadinamą Keras, kuri supaprastina neuroninių tinklų apibrėžimo ir mokymo procesą. Naudodami Keras kūrėjai gali greitai sukurti sudėtingus modelius, sudėdami sluoksnius, nurodydami aktyvinimo funkcijas ir konfigūruodami optimizavimo algoritmus. „TensorFlow“ taip pat palaiko paskirstytą mokymą, leidžiantį panaudoti kelis GPU ar net paskirstytas grupes, kad būtų paspartintas mokymo procesas.
Norėdami iliustruoti, panagrinėkime gilaus neuroninio tinklo mokymo vaizdų klasifikavimui naudojant TensorFlow pavyzdį. Pirmiausia turime apibrėžti savo modelio architektūrą, kuri gali apimti konvoliucinius sluoksnius, telkimo sluoksnius ir visiškai sujungtus sluoksnius. Tada galime naudoti „TensorFlow“ integruotas funkcijas duomenų rinkiniui įkelti ir iš anksto apdoroti, pvz., pakeisti vaizdų dydį, normalizuoti pikselių reikšmes ir padalinti duomenis į mokymo ir patvirtinimo rinkinius. Po to galime sudaryti modelį, nurodydami nuostolių funkciją, optimizatorių ir vertinimo metriką. Galiausiai galime mokyti modelį naudodami mokymo duomenis ir stebėti jo veikimą patvirtinimo rinkinyje. „TensorFlow“ teikia įvairius atgalinius skambučius ir priemones, skirtas stebėti treniruočių eigą, išsaugoti kontrolinius taškus ir atlikti ankstyvą sustabdymą.
Kai gilusis neuroninis tinklas yra išmokytas, jis gali būti naudojamas išvadoms daryti, o tai apima naujų, nematytų duomenų prognozes. „TensorFlow“ palaiko įvairias išvadų diegimo parinktis, atsižvelgiant į konkretų naudojimo atvejį. Pavyzdžiui, kūrėjai gali įdiegti parengtą modelį kaip atskirą programą, žiniatinklio paslaugą ar net kaip didesnės sistemos dalį. „TensorFlow“ teikia API, kad būtų galima įkelti išmokytą modelį, tiekti įvesties duomenis ir gauti modelio prognozes. Šios API gali būti integruotos į įvairias programavimo kalbas ir sistemas, todėl TensorFlow modelius lengviau integruoti į esamas programinės įrangos sistemas.
„TensorFlow“ iš tikrųjų gali mokyti ir daryti išvadas apie giliuosius neuroninius tinklus. Platus funkcijų rinkinys, įskaitant „Keras“, skirtą aukšto lygio modelių kūrimui, paskirstytą mokymo palaikymą ir diegimo parinktis, daro jį galingu įrankiu kuriant ir diegiant mašininio mokymosi modelius. Pasitelkę TensorFlow galimybes, kūrėjai ir tyrėjai gali efektyviai apmokyti ir diegti giliuosius neuroninius tinklus įvairioms užduotims, pradedant vaizdų klasifikavimu ir baigiant natūralios kalbos apdorojimu.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie Pažanga mašininio mokymosi srityje:
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ar „eager“ režimas neleidžia paskirstyti „TensorFlow“ skaičiavimo funkcijų?
- Ar „Google“ debesies sprendimus galima naudoti norint atsieti kompiuteriją nuo saugyklos, kad būtų galima efektyviau lavinti ML modelį naudojant didelius duomenis?
- Ar „Google Cloud Machine Learning Engine“ (CMLE) siūlo automatinį išteklių gavimą ir konfigūravimą bei tvarko išteklių išjungimą, kai modelio mokymas baigtas?
- Ar galima treniruoti mašininio mokymosi modelius savavališkai dideliuose duomenų rinkiniuose be jokių trukdžių?
- Ar naudojant CMLE kuriant versiją reikia nurodyti eksportuoto modelio šaltinį?
- Ar CMLE gali nuskaityti iš „Google Cloud“ saugyklos duomenų ir naudoti nurodytą išmokytą modelį išvadoms daryti?
- Kas yra gradiento didinimo algoritmas?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų skyriuje „Mašininio mokymosi tobulinimas“.