TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องที่พัฒนาโดย Google โดยมอบระบบนิเวศที่ครอบคลุมของเครื่องมือ ไลบรารี และทรัพยากรที่ช่วยให้นักพัฒนาและนักวิจัยสามารถสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในบริบทของเครือข่าย deep neural (DNN) TensorFlow ไม่เพียงแต่สามารถฝึกฝนโมเดลเหล่านี้เท่านั้น แต่ยังอำนวยความสะดวกในการอนุมานอีกด้วย
การฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกเกี่ยวข้องกับการปรับพารามิเตอร์ของโมเดลซ้ำๆ เพื่อลดความแตกต่างระหว่างเอาต์พุตที่คาดการณ์ไว้และเอาต์พุตจริง TensorFlow นำเสนอชุดฟังก์ชันที่หลากหลายซึ่งทำให้การฝึกอบรม DNN เข้าถึงได้ง่ายขึ้น มี API ระดับสูงที่เรียกว่า Keras ซึ่งช่วยให้กระบวนการกำหนดและฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมง่ายขึ้น Keras ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโมเดลที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็วโดยการซ้อนเลเยอร์ ระบุฟังก์ชันการเปิดใช้งาน และกำหนดค่าอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสม TensorFlow ยังรองรับการฝึกอบรมแบบกระจาย ทำให้สามารถใช้ GPU หลายตัวหรือแม้แต่คลัสเตอร์แบบกระจายเพื่อเร่งกระบวนการฝึกอบรมได้
เพื่อแสดงให้เห็น เราจะพิจารณาตัวอย่างการฝึก Deep Neural Network สำหรับการจัดหมวดหมู่รูปภาพโดยใช้ TensorFlow ขั้นแรก เราต้องกำหนดสถาปัตยกรรมโมเดลของเรา ซึ่งอาจรวมถึงเลเยอร์แบบหมุนวน เลเยอร์การรวมกลุ่ม และเลเยอร์ที่เชื่อมต่อกันอย่างสมบูรณ์ จากนั้น เราสามารถใช้ฟังก์ชันในตัวของ TensorFlow เพื่อโหลดและประมวลผลชุดข้อมูลล่วงหน้า เช่น การปรับขนาดรูปภาพ การปรับค่าพิกเซลให้เป็นมาตรฐาน และการแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกและการตรวจสอบความถูกต้อง หลังจากนั้น เราสามารถคอมไพล์โมเดลได้โดยระบุฟังก์ชันการสูญเสีย เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ และเมตริกการประเมินผล สุดท้ายนี้ เราสามารถฝึกโมเดลโดยใช้ข้อมูลการฝึกและตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลในชุดการตรวจสอบความถูกต้อง TensorFlow ให้การโทรกลับและยูทิลิตี้ต่างๆ เพื่อติดตามความคืบหน้าของการฝึกอบรม บันทึกจุดตรวจสอบ และดำเนินการหยุดก่อนเวลา
เมื่อโครงข่ายประสาทเชิงลึกได้รับการฝึกฝนแล้ว ก็จะสามารถนำมาใช้ในการอนุมานได้ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการทำนายข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น TensorFlow รองรับตัวเลือกการใช้งานที่แตกต่างกันสำหรับการอนุมาน ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานเฉพาะ ตัวอย่างเช่น นักพัฒนาสามารถปรับใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมเป็นแอปพลิเคชันแบบสแตนด์อโลน บริการบนเว็บ หรือแม้แต่เป็นส่วนหนึ่งของระบบที่ใหญ่กว่า TensorFlow มี API สำหรับการโหลดโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรม ป้อนข้อมูลอินพุต และรับการคาดการณ์ของโมเดล API เหล่านี้สามารถผสานรวมเข้ากับภาษาการเขียนโปรแกรมและเฟรมเวิร์กต่างๆ ได้ ทำให้ง่ายต่อการรวมโมเดล TensorFlow เข้ากับระบบซอฟต์แวร์ที่มีอยู่
TensorFlow มีความสามารถทั้งการฝึกอบรมและการอนุมานโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก ชุดคุณสมบัติที่กว้างขวาง รวมถึง Keras สำหรับการสร้างแบบจำลองระดับสูง การสนับสนุนการฝึกอบรมแบบกระจาย และตัวเลือกการใช้งาน ทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการพัฒนาและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยการใช้ประโยชน์จากความสามารถของ TensorFlow นักพัฒนาและนักวิจัยสามารถฝึกอบรมและปรับใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกสำหรับงานต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตั้งแต่การจัดหมวดหมู่ภาพไปจนถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง:
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- โหมดกระตือรือร้นป้องกันฟังก์ชันการคำนวณแบบกระจายของ TensorFlow หรือไม่
- โซลูชันระบบคลาวด์ของ Google สามารถใช้เพื่อแยกการประมวลผลออกจากพื้นที่เก็บข้อมูลเพื่อการฝึกอบรมโมเดล ML ที่มีข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้หรือไม่
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) เสนอการรับและกำหนดค่าทรัพยากรอัตโนมัติ และจัดการการปิดระบบทรัพยากรหลังจากการฝึกโมเดลเสร็จสิ้นหรือไม่
- เป็นไปได้ไหมที่จะฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยพลการโดยไม่มีอาการสะดุด
- เมื่อใช้ CMLE การสร้างเวอร์ชันจำเป็นต้องระบุแหล่งที่มาของโมเดลที่ส่งออกหรือไม่
- CMLE สามารถอ่านจากข้อมูลที่เก็บข้อมูล Google Cloud และใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมที่ระบุเพื่อการอนุมานได้หรือไม่
- อัลกอริธึมการไล่ระดับสีเร่งคืออะไร?
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมในความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง