TensorFlow เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านการเรียนรู้เชิงลึกเนื่องจากความสามารถในการสร้างและฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมอย่างมีประสิทธิภาพ ได้รับการพัฒนาโดยทีมงาน Google Brain และได้รับการออกแบบมาเพื่อมอบแพลตฟอร์มที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้สำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง วัตถุประสงค์ของ TensorFlow ในการเรียนรู้เชิงลึกคือการลดความซับซ้อนของกระบวนการสร้างและปรับใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อน ช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนามุ่งเน้นไปที่การออกแบบและการนำแบบจำลองไปใช้ แทนที่จะเป็นรายละเอียดการใช้งานในระดับต่ำ
วัตถุประสงค์หลักประการหนึ่งของ TensorFlow คือการจัดหาอินเทอร์เฟซระดับสูงสำหรับการกำหนดและดำเนินการกราฟเชิงคำนวณ ในการเรียนรู้เชิงลึก กราฟการคำนวณแสดงถึงชุดของการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ดำเนินการบนเทนเซอร์ ซึ่งเป็นอาร์เรย์ข้อมูลหลายมิติ TensorFlow ช่วยให้ผู้ใช้สามารถกำหนดการดำเนินการเหล่านี้ในเชิงสัญลักษณ์ โดยไม่ต้องดำเนินการจริง จากนั้นจึงคำนวณผลลัพธ์อย่างมีประสิทธิภาพโดยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการของกราฟโดยอัตโนมัติ แนวทางนี้ให้ระดับของนามธรรมที่ทำให้ง่ายต่อการแสดงแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และอัลกอริธึมที่ซับซ้อน
วัตถุประสงค์ที่สำคัญอีกประการหนึ่งของ TensorFlow คือการเปิดใช้งานการประมวลผลแบบกระจายสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึก โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมักต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก และ TensorFlow ช่วยให้ผู้ใช้สามารถกระจายการคำนวณไปยังอุปกรณ์หลายเครื่อง เช่น GPU หรือแม้แต่เครื่องหลายเครื่อง ความสามารถในการประมวลผลแบบกระจายนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่บนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากสามารถลดเวลาการฝึกอบรมได้อย่างมาก TensorFlow มอบชุดเครื่องมือและ API สำหรับจัดการการคำนวณแบบกระจาย เช่น เซิร์ฟเวอร์พารามิเตอร์และอัลกอริธึมการฝึกอบรมแบบกระจาย
นอกจากนี้ TensorFlow ยังมีฟังก์ชันและเครื่องมือที่สร้างไว้ล่วงหน้ามากมายสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึกทั่วไป ซึ่งรวมถึงฟังก์ชันสำหรับการสร้างเลเยอร์โครงข่ายประสาทเทียมประเภทต่างๆ ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน ฟังก์ชันการสูญเสีย และเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ TensorFlow ยังให้การสนับสนุนการสร้างความแตกต่างโดยอัตโนมัติ ซึ่งจำเป็นสำหรับการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมตามการไล่ระดับสี นอกจากนี้ TensorFlow ยังทำงานร่วมกับไลบรารีและเฟรมเวิร์กยอดนิยมอื่นๆ ในระบบนิเวศการเรียนรู้เชิงลึก เช่น Keras และ TensorFlow Extended (TFX) ซึ่งช่วยเพิ่มขีดความสามารถและการใช้งานให้ดียิ่งขึ้น
เพื่ออธิบายจุดประสงค์ของ TensorFlow ในการเรียนรู้เชิงลึก ให้พิจารณาตัวอย่างการจัดหมวดหมู่รูปภาพ TensorFlow มอบวิธีที่สะดวกในการกำหนดและฝึกโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (CNN) สำหรับงานนี้ ผู้ใช้สามารถกำหนดสถาปัตยกรรมเครือข่าย โดยระบุจำนวนและประเภทของเลเยอร์ ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน และพารามิเตอร์อื่นๆ จากนั้น TensorFlow จะดูแลการคำนวณพื้นฐาน เช่น การแพร่กระจายไปข้างหน้าและข้างหลัง การอัปเดตน้ำหนัก และการคำนวณการไล่ระดับสี ทำให้กระบวนการฝึกอบรม CNN ง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
วัตถุประสงค์ของ TensorFlow ในการเรียนรู้เชิงลึกคือการจัดเตรียมเฟรมเวิร์กที่มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่นสำหรับการสร้างและฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม ช่วยให้กระบวนการปรับใช้โมเดลที่ซับซ้อนง่ายขึ้น ช่วยให้สามารถประมวลผลแบบกระจายสำหรับงานขนาดใหญ่ และมีฟังก์ชันและเครื่องมือที่สร้างไว้ล่วงหน้ามากมาย ด้วยการสรุปรายละเอียดการใช้งานในระดับต่ำ TensorFlow ช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนามุ่งเน้นไปที่การออกแบบและการทดลองโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก เพื่อเร่งความก้าวหน้าในด้านปัญญาประดิษฐ์
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow:
- Keras เป็นห้องสมุด Deep Learning TensorFlow ที่ดีกว่า TFlearn หรือไม่
- ใน TensorFlow 2.0 และใหม่กว่า เซสชันจะไม่ถูกใช้โดยตรงอีกต่อไป มีเหตุผลใดบ้างที่จะใช้มัน?
- การเข้ารหัสแบบร้อนแรงคืออะไร?
- จุดประสงค์ของการสร้างการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล SQLite และสร้างวัตถุเคอร์เซอร์คืออะไร?
- โมดูลใดบ้างที่นำเข้าในข้อมูลโค้ด Python ที่ให้มาสำหรับสร้างโครงสร้างฐานข้อมูลของแชทบอท
- คู่คีย์-ค่าใดบ้างที่สามารถแยกออกจากข้อมูลได้เมื่อจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลสำหรับแชทบอท
- การจัดเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องในฐานข้อมูลช่วยในการจัดการข้อมูลจำนวนมากได้อย่างไร
- จุดประสงค์ของการสร้างฐานข้อมูลสำหรับแชทบอทคืออะไร?
- ข้อควรพิจารณาอะไรบ้างในการเลือกจุดตรวจสอบและปรับความกว้างของลำแสงและจำนวนการแปลต่ออินพุตในกระบวนการอนุมานของแชทบอท
- เหตุใดการทดสอบและระบุจุดอ่อนในประสิทธิภาพของแชทบอทอย่างต่อเนื่องจึงมีความสำคัญ
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/DLTF Deep Learning with TensorFlow