Google TensorFlow क्या है? ओपन-सोर्स उदाहरण और ट्यूटोरियल
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अभी कंप्यूटिंग में मशीन लर्निंग सबसे हॉट चीज है। यह देखना आसान है कि सेल्फ ड्राइविंग कारों से लेकर कानून प्रवर्तन तक, शेयर बाजार की भविष्यवाणी तक हर जगह तकनीक का उपयोग क्यों किया जा रहा है।
TensorFlow मशीन सीखने और तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित Google की परियोजना है। आइए जानें कि यह क्या है, इसके उपयोग, और इसका उपयोग कैसे करना सीखें।
TensorFlow क्या है?
यह पूरी तरह से समझा पाना असंभव है कि TensorFlow पहली समझ के बिना मशीन लर्निंग क्या है। मशीन लर्निंग और तंत्रिका नेटवर्क पहले से ही हमारे जीवन को प्रभावित करते हैं 4 मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जो आपके जीवन को आकार देते हैं 4 मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जो आपके जीवन को आकार देते हैं आप इसे महसूस नहीं कर सकते हैं लेकिन मशीन लर्निंग आपके चारों ओर पहले से ही है, और यह आपके ऊपर एक आश्चर्यजनक प्रभाव डाल सकता है। जिंदगी। मुझे विश्वास नहीं है? आप हैरान हो सकते हैं। जितना आप सोचते हैं उससे अधिक तरीकों से और पढ़ें।
अपने सरलतम तरीके से, मशीन लर्निंग, कंप्यूटर को सिखाने की प्रक्रिया है कि डेटा का विश्लेषण कैसे करें और इसके बारे में सूचित निर्णय लेने के बिना, सीधे प्रोग्राम किए बिना। इसे प्राप्त करने के लिए, हम विशिष्ट कार्यों को करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करते हैं।
TensorFlow Google की ओपन सोर्स न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी है, जिसका उपयोग Google ब्रेन टीम द्वारा विस्तृत उपयोग के लिए किया जाता है। संक्षेप में, TensorFlow खरोंच से एक तंत्रिका नेटवर्क बनाने की आवश्यकता को हटा देता है। इसके बजाय, आप अपने डेटा-सेट के साथ TensorFlow को प्रशिक्षित कर सकते हैं और उन परिणामों का उपयोग कर सकते हैं जो आप चाहते हैं।
अब तक, इतना सार। आप एक तंत्रिका नेटवर्क के साथ क्या कर सकते हैं? यह पता चला है, लगभग कुछ भी!
उल्लेखनीय TensorFlow उदाहरण
छवि वर्गीकरण
कई शुरुआती मशीन लर्निंग ट्यूटोरियल्स 6 हेल्पफुल मशीन लर्निंग ट्यूटोरियल्स एंड कोर्सेस द ग्रेप्स टु द एसस्पेन्स 6 हेल्पफुल मशीन लर्निंग ट्युटोरियल्स एंड कोर्सेस टू ग्रैस्प्स द्स थेन्सेप्स द मशीन लर्निंग में गोता लगाने का इससे बेहतर समय कभी नहीं रहा। मशीन सीखने के बारे में जानने के लिए यहां छह उपयोगी संसाधन दिए गए हैं। समझ के साथ मदद करने के लिए एक प्रारंभिक उदाहरण परियोजना के रूप में अधिक उपयोग छवि वर्गीकरण पढ़ें। एक तंत्रिका नेटवर्क में संदर्भ छवियों को खिलाने से, यह भविष्यवाणी करना सीख सकता है कि क्या एक छवि में समान वस्तुएं हैं।
इस प्रक्रिया को कार्रवाई में देखने के लिए, सिराज रावल के 5 मिनट डार्थ वाडर क्लासिफायर पर एक नज़र डालें।
डेटा की इस तरह की कंप्यूटर-सहायक शिफ्टिंग न केवल जंगली डार्थ वाडर्स का पता लगाने के लिए अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली है। TensorFlow पहले से ही बायोमेडिकल इमेज विश्लेषण में उपयोग में है।
लगभग हर क्षेत्र जो बड़ी मात्रा में छवि डेटा के विश्लेषण पर निर्भर करता है, वह प्रौद्योगिकी से लाभ उठा सकता है। जैसा कि आधिकारिक TensorFlow परिचय वीडियो में दिखाया गया है, इसका उपयोग निकट-विलुप्त डगोंग के संरक्षण प्रयासों को कारगर बनाने के लिए किया जा रहा है।
डीप फोटो स्टाइल ट्रांसफर
छवि वर्गीकरण के साथ-साथ, TensorFlow का उपयोग गतिशील रूप से छवियों को बदलने के लिए किया जा सकता है। डीप फोटो स्टाइल ट्रांसफर को कॉर्नेल यूनिवर्सिटी के एक समूह ने एक साथ रखा था। यह परियोजना मूल छवि के लिए एक इनपुट छवि और एक स्टाइलिंग छवि लेती है - आश्चर्यजनक परिणामों के साथ।
उदाहरण स्वचालित और मैन्युअल रूप से प्राप्त छवि लेयरिंग के मिश्रण का उपयोग करते हैं, इसलिए यदि आप इसे प्राप्त करना चाहते हैं तो लाइब्रेरी में प्रस्तुत करने से पहले अपने फ़ोटोशॉप कौशल पर ब्रश करने लायक हो सकते हैं।
मजेंटा ऐ संगीत
हम कला के सुंदर कार्यों को बनाने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करने के लिए कोई अजनबी नहीं हैं। एक तरह से रचनात्मकता को प्रदर्शित करने वाले कंप्यूटर का विचार हमें पहचानने योग्य है जो लंबे समय से विज्ञान-फाई का सपना है। TensorFlow जैसे तंत्रिका नेटवर्क पुस्तकालयों के साथ, यह पहले से कहीं ज्यादा करीब हो रहा है।
संगीतकारों के लिए उपकरण बनाने के लिए मैजेंटा TensorFlow का उपयोग करता है। मैजेंटा ने गहरी शिक्षा का उपयोग करते हुए, नए प्रकार के ध्वनि सम्मिश्रण को खोलने के लिए संगीतकारों के लिए उपलब्ध उपकरणों का विस्तार किया, और यहां तक कि मशीन ने आशुरचनात्मक कॉल और प्रतिक्रिया की सहायता की।
मजेंटा अपने आप में एक स्मार्ट सीक्वेंसर के रूप में भी प्रयोग करने योग्य है। बाहरी पुस्तकालयों का उपयोग करने की क्षमता कोडपेन की कई शानदार विशेषताओं में से एक है। Tero Parviainen ने अपनी खूबसूरत Latent Cycles कलम बनाने के लिए magenta.js लाइब्रेरी का उपयोग किया।
तंत्रिका नेटवर्क को एक दूसरे के बगल में तात्कालिक छोरों को उत्पन्न करके, अव्यक्त चक्र किसी को भी पूर्व संगीत ज्ञान के बिना अद्वितीय और सुंदर ध्वनियां बनाने की अनुमति देता है।
TensorFlow कैसे जानें
मशीन लर्निंग एक अविश्वसनीय रूप से घने विषय है। सांख्यिकी, गणित, प्रोग्रामिंग और सामान्य डेटा विज्ञान का एक अच्छा समझ सभी समझने के लिए केंद्रीय हैं। उस ने कहा, TensorFlow एक शुरुआत के रूप में भी हाथों पर अनुभव प्राप्त करना आसान बनाता है। आधिकारिक TensorFlow ट्यूटोरियल सेटअप और उपयोग के लिए कदम से कदम उठाता है।
अधिकांश TensorFlow परियोजनाएं पायथन प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करती हैं। यदि आप भाषा के लिए नए हैं, तो पायथन सीखने के लिए महान स्थानों का खजाना हैं। यदि आप पहले से ही जावास्क्रिप्ट से परिचित हैं, तो TensorFlow में TensorFlow.js लाइब्रेरी को कवर करने वाले ट्यूटोरियल वीडियो हैं।
ये ट्यूटोरियल, Google के नि: शुल्क मशीन लर्निंग कोर्स के साथ-साथ मशीन लर्निंग क्या है? Google का नि: शुल्क कोर्स आपके लिए टूटता है मशीन सीखना क्या है? Google का नि: शुल्क पाठ्यक्रम आपके लिए टूट गया है Google ने आपको मशीन सीखने के मूल सिद्धांतों को सिखाने के लिए एक मुफ्त ऑनलाइन पाठ्यक्रम तैयार किया है। और पढ़ें, पुस्तकालय के प्रदाताओं से एक अमूल्य संसाधन हैं।
अन्य TensorFlow ट्यूटोरियल
TensorFlow और छवि वर्गीकरण के लिए एक तेज़, जानकारीपूर्ण परिचय के लिए, सिराज रावल ने 5 मिनट का एक सूचनात्मक (और मेम-हैवी) परिचय दिया है।
मशीन सीखने के विषय पर सिराज के यूट्यूब चैनल पर यह कई वीडियो में से एक है। इस तरह के सुपर फास्ट-वीडियो के बीच, और लंबे समय तक लाइव स्ट्रीम एक कदम से कदम उठाते हुए, यह टेंसोरफ्लो और पायथन में मशीन सीखने के लिए एक शानदार जगह है।
जावास्क्रिप्ट और Tensorflow.js पर ध्यान केंद्रित करते हुए, कोडिंग ट्रेन एक और पूर्ण पैमाने पर दृष्टिकोण प्रदान करती है:
होस्ट डैनियल शिफमैन ने टेंसोरफ्लो के लिए विभिन्न उपयोग मामलों को कवर किया है, और मशीन लर्निंग पर उनकी श्रृंखला पूरे विषय पर सर्वश्रेष्ठ स्वतंत्र रूप से उपलब्ध पाठ्यक्रमों में से एक है।
शुरुआती परियोजना: लाइव ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
यह परियोजना एक स्वचालित अपशिष्ट सॉर्टर को नियंत्रित करने के लिए लाइव ऑब्जेक्ट मान्यता का उपयोग करती है। हार्डवेयर एक रास्पबेरी पाई विकल्प प्रतीत होता है, हालांकि सिद्धांत रूप में किसी भी माइक्रोकंट्रोलर का उपयोग किया जा सकता है। असली काम OpenCV और TensorFlow के मिश्रण का उपयोग करके किया जा रहा है।
वीडियो से प्रोजेक्ट का कोई ट्यूटोरियल नहीं जुड़ा है। Dat Tran का उत्कृष्ट OpenCV और TensorFlow लेख समान रूप से प्रत्येक तत्व की व्याख्या करते हुए एक ही पुस्तकालयों का उपयोग करता है। एक साधारण छोटे पैमाने पर विचार के रूप में जो TensorFlow पुस्तकालय का उपयोग करता है, इस पैमाने की एक परियोजना आरंभ करने का सही तरीका है।
मशीन लर्निंग के साथ आगे बढ़ते हुए
TensorFlow यकीनन इंटरनेट की सबसे महत्वपूर्ण कंपनी से एक अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली उपकरण है। इसे खुला स्रोत बनाने का निर्णय बहुत बड़ी बात थी, क्योंकि यह इसे हम सभी के लिए खोल देता है।
उस ने कहा, मशीन सीखना एक अविश्वसनीय रूप से घने विषय है। यह मशीन सीखने के ऑनलाइन पाठ्यक्रम के साथ कुछ समय बिताने के लायक है। ये मशीन लर्निंग कोर्स आपके लिए एक करियर पथ तैयार करेंगे। ये मशीन लर्निंग कोर्स आपके लिए एक करियर पथ तैयार करेंगे। ये बेहतरीन ऑनलाइन मशीन लर्निंग कोर्स आपको कैरियर शुरू करने के लिए आवश्यक कौशल को समझने में मदद करेंगे। मशीन सीखने और कृत्रिम बुद्धि में। पूरी तरह से TensorFlow का सबसे अच्छा उपयोग करने के लिए और पढ़ें।
इसके बारे में अधिक जानें: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क।
