TensorFlow गुगलद्वारा विकसित मेसिन लर्निङका लागि व्यापक रूपमा प्रयोग हुने खुला स्रोत फ्रेमवर्क हो। यसले उपकरणहरू, पुस्तकालयहरू, र स्रोतहरूको एक व्यापक इकोसिस्टम प्रदान गर्दछ जसले विकासकर्ताहरू र अनुसन्धानकर्ताहरूलाई मेसिन लर्निङ मोडेलहरू कुशलतापूर्वक निर्माण गर्न र प्रयोग गर्न सक्षम बनाउँछ। गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू (DNNs) को सन्दर्भमा, TensorFlow ले यी मोडेलहरूलाई तालिम दिन मात्र होइन तिनीहरूको अनुमानलाई सहज बनाउन पनि सक्षम छ।
गहिरो तंत्रिका सञ्जालहरू प्रशिक्षणमा भविष्यवाणी गरिएको र वास्तविक आउटपुटहरू बीचको भिन्नतालाई कम गर्न मोडेलको प्यारामिटरहरू पुनरावृत्ति समायोजन समावेश गर्दछ। TensorFlow ले DNN लाई थप पहुँचयोग्य बनाउने प्रकार्यताहरूको समृद्ध सेट प्रदान गर्दछ। यसले केरास भनिने उच्च-स्तरीय API प्रदान गर्दछ, जसले तंत्रिका सञ्जालहरूलाई परिभाषित र प्रशिक्षण दिने प्रक्रियालाई सरल बनाउँछ। Keras को साथ, विकासकर्ताहरूले तहहरू स्ट्याक गरेर, सक्रियता कार्यहरू निर्दिष्ट गरेर, र अनुकूलन एल्गोरिदमहरू कन्फिगर गरेर द्रुत रूपमा जटिल मोडेलहरू निर्माण गर्न सक्छन्। TensorFlow ले वितरित प्रशिक्षणलाई पनि समर्थन गर्दछ, जसले धेरै GPU हरू वा वितरण गरिएका क्लस्टरहरूलाई प्रशिक्षण प्रक्रियालाई गति दिन अनुमति दिन्छ।
उदाहरणका लागि, टेन्सरफ्लो प्रयोग गरेर छवि वर्गीकरणको लागि गहिरो न्यूरल नेटवर्कलाई प्रशिक्षण दिने उदाहरण विचार गरौं। पहिले, हामीले हाम्रो मोडेल वास्तुकला परिभाषित गर्न आवश्यक छ, जसमा कन्भोलुसनल तहहरू, पूलिङ तहहरू, र पूर्ण रूपमा जडान गरिएका तहहरू समावेश हुन सक्छन्। त्यसपछि, हामी डेटासेट लोड र प्रिप्रोसेस गर्न TensorFlow को निर्मित प्रकार्यहरू प्रयोग गर्न सक्छौं, जस्तै छविहरू रिसाइज गर्ने, पिक्सेल मानहरू सामान्य बनाउने, र डेटालाई प्रशिक्षण र प्रमाणीकरण सेटहरूमा विभाजन गर्ने। त्यस पछि, हामी हानि प्रकार्य, अनुकूलक, र मूल्याङ्कन मेट्रिक्स निर्दिष्ट गरेर मोडेल कम्पाइल गर्न सक्छौं। अन्तमा, हामी प्रशिक्षण डेटा प्रयोग गरेर मोडेललाई प्रशिक्षित गर्न सक्छौं र प्रमाणीकरण सेटमा यसको प्रदर्शन निगरानी गर्न सक्छौं। TensorFlow ले प्रशिक्षण प्रगति ट्र्याक गर्न, चेकपोइन्टहरू बचत गर्न, र प्रारम्भिक स्टपिङ प्रदर्शन गर्न विभिन्न कलब्याकहरू र उपयोगिताहरू प्रदान गर्दछ।
एक पटक गहिरो न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षित भएपछि, यसलाई अनुमानको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ, जसमा नयाँ, नदेखेको डाटामा भविष्यवाणी गर्ने समावेश छ। TensorFlow ले अनुमानको लागि विभिन्न परिनियोजन विकल्पहरूलाई समर्थन गर्दछ, विशिष्ट प्रयोग केसमा निर्भर गर्दछ। उदाहरणका लागि, विकासकर्ताहरूले प्रशिक्षित मोडेललाई स्ट्यान्डअलोन एप्लिकेसन, वेब सेवा, वा ठूलो प्रणालीको भागको रूपमा पनि प्रयोग गर्न सक्छन्। TensorFlow ले प्रशिक्षित मोडेल लोड गर्न, इनपुट डेटा खुवाउन, र मोडेलको भविष्यवाणीहरू प्राप्त गर्न API हरू प्रदान गर्दछ। यी API हरू विभिन्न प्रोग्रामिङ भाषाहरू र फ्रेमवर्कहरूमा एकीकृत गर्न सकिन्छ, यसले TensorFlow मोडेलहरूलाई अवस्थित सफ्टवेयर प्रणालीहरूमा समावेश गर्न सजिलो बनाउँछ।
TensorFlow वास्तवमा गहिरो न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षण र अनुमान दुवै सक्षम छ। उच्च-स्तरको मोडेल निर्माणका लागि केरास, वितरण गरिएको प्रशिक्षण समर्थन, र डिप्लोयमेन्ट विकल्पहरू लगायतका सुविधाहरूको विस्तृत सेटले यसलाई मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास र प्रयोग गर्नको लागि शक्तिशाली उपकरण बनाउँछ। TensorFlow को क्षमताहरू प्रयोग गरेर, विकासकर्ताहरू र अनुसन्धानकर्ताहरूले छवि वर्गीकरणदेखि प्राकृतिक भाषा प्रशोधनसम्मका विभिन्न कार्यहरूका लागि गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरूलाई कुशलतापूर्वक तालिम दिन र प्रयोग गर्न सक्छन्।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै:
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- के उत्सुक मोडले TensorFlow को वितरित कम्प्युटिङ कार्यक्षमतालाई रोक्छ?
- के Google क्लाउड समाधानहरू ठूलो डेटाको साथ ML मोडेलको अधिक कुशल प्रशिक्षणको लागि भण्डारणबाट कम्प्युटिङ डिकपल गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- के गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिन (CMLE) ले मोडेलको प्रशिक्षण समाप्त भएपछि स्वचालित स्रोत अधिग्रहण र कन्फिगरेसन र ह्यान्डल रिसोर्स शटडाउन प्रस्ताव गर्दछ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई स्वेच्छाचारी रूपमा ठूला डाटा सेटहरूमा कुनै हिचकी बिना तालिम दिन सम्भव छ?
- CMLE प्रयोग गर्दा, संस्करण सिर्जना गर्दा निर्यात गरिएको मोडेलको स्रोत निर्दिष्ट गर्न आवश्यक छ?
- के CMLE ले गुगल क्लाउड भण्डारण डाटाबाट पढ्न र अनुमानका लागि निर्दिष्ट प्रशिक्षित मोडेल प्रयोग गर्न सक्छ?
- ग्रेडियन्ट बूस्टिङ एल्गोरिथ्म के हो?
Advancing in Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्