Главный AI-фреймворк, который используют Coca-Cola и Airbnb. Рассказываем, где и как изучить TensorFlow
Представьте, что вам нужно создать AI-приложение, которое может распознавать объекты на фотографиях, понимать тексты или предсказывать, что случится дальше на основе данных. TensorFlow — инструмент, который поможет сделать это.
Изучение TensorFlow не является строго обязательным для работы с AI и машинного обучения, но его знание даёт вам мощные инструменты создания и развертывания сложных моделей ML. Рассказываем, почему стоит обратить внимание на этот фреймворк и где его можно изучить.
Представьте, что вам нужно создать AI-приложение, которое может распознавать объекты на фотографиях, понимать тексты или предсказывать, что случится дальше на основе данных. TensorFlow — инструмент, который поможет сделать это.
Изучение TensorFlow не является строго обязательным для работы с AI и машинного обучения, но его знание даёт вам мощные инструменты создания и развертывания сложных моделей ML. Рассказываем, почему стоит обратить внимание на этот фреймворк и где его можно изучить.
Примечание Adviser
В этой статье ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
Содержание
TensorFlow — мощный и гибкий open source инструмент, который позволяет реализовать самые смелые идеи в области машинного обучения и глубокого обучения. Благодаря его поддержке и обширной экосистеме, вы сможете быстро начать работу и легко расширять свои навыки, создавая умные и полезные приложения.
Почему стоит обратить внимание на TensorFlow
Легкость использования: у TensorFlow есть высокоуровевая библиотека Keras, с помощью API которой можно быстро построить и протестировать свои идеи.
Масштабируемость: TensorFlow работает на любом оборудовании — от ноутбука до мощных серверов в облаке. Вы можете начать с малого и легко масштабироваться.
Экосистема инструментов: TensorFlow — не просто одна библиотека. Вокруг него собрано множество инструментов, которые помогают вам на каждом этапе — от подготовки данных до развертывания моделей на мобильных устройствах:
TensorFlow Lite: для мобильных приложений;
TensorFlow.js: для запуска моделей прямо в браузере;
TensorFlow Extended (TFX): для построения надежных и масштабируемых конвейеров данных.
Поддержка нескольких языков программирования: TensorFlow изначально разработан для использования с языком программирования Python, и именно на этом языке он наиболее стабилен и функционален. Однако TensorFlow также поддерживает С++, Java, JavaScript, Swift.
Поддержка и ресурсы: TensorFlow поддерживается Google и имеет огромное сообщество. Вы всегда можете найти документацию, примеры кода и форумы, где можно задать вопросы.
Разница между TensorFlow и TensorFlow Lite
TensorFlow и TensorFlow Lite отличаются в основном своей целевой аудиторией и областью применения. TensorFlow — полнофункциональная библиотека машинного обучения, предназначенная для разработки и тренировки сложных моделей на мощных серверах и облачных платформах.
TensorFlow Lite разработан для того, чтобы запускать модели машинного обучения на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, таких как мобильные телефоны и устройства Интернета вещей (IoT). Он оптимизирован для производительности и энергоэффективности, что позволяет выполнять модели ИИ с меньшей задержкой и потреблением энергии. TensorFlow Lite включает инструменты для преобразования и оптимизации моделей TensorFlow, чтобы они могли эффективно работать на целевых платформах.
Таким образом, TensorFlow подходит для разработки и тренировки моделей в мощных вычислительных средах, тогда как TensorFlow Lite фокусируется на эффективном исполнении этих моделей на ограниченных устройствах.
Этот курс входит в специализацию «Машинное обучение на Tensorflow». Здесь можете «пощупать» TensorFlow не подписываясь на полноценное обучение.
За 17 часов вы изучите лучшие практики использования TensorFlow, построите базовую нейронную сеть в TensorFlow, попробуете обучить нейронную сеть для приложения компьютерного зрения, и поймете, как использовать свертки для улучшения вашей нейронной сети.
Coca-Cola использовала TensorFlow для разработки своей платформы распознавания кодов продуктов, позволяющей осуществлять мобильное подтверждение покупки простым сканированием кодов. Это позволило Coca-Cola сэкономить миллионы долларов на производственных расходах.
GE Healthcare использует TensorFlow для разработки сред глубокого обучения, которые позволяют МРТ-сканированию лучше изучать особенности сканирования мозга и получать более надежные результаты.
Airbnb может реализовать модели машинного обучения с использованием TensorFlow для обнаружения объектов на изображениях, а также для их классификации, что в конечном итоге приведет к более положительному опыту гостей.
PayPal выявляет с помощью генеративного моделирования и глубокого обучения в TensorFlow необычные закономерности, чтобы гарантировать легитимность пользователей и предотвращать мошенническое использование продукта.
Этот курс для вас, если вы хотите получить практический опыт работы с платформой TensorFlow.
За 7 часов курса вы узнаете основополагающие концепции TensorFlow, такие как основные функции, операции и конвейеры выполнения. Узнаете, как TensorFlow может быть использован в подгонке кривых, регрессии, классификации и минимизации функций ошибки. Вы также научитесь анализировать различные типы глубоких архитектур, такие как конволюционные сети, рекуррентные сети и автоэнкодеры.
Использование TensorFlow для нужд машинного обучения, несомненно, дает множество преимуществ. Однако существуют и некоторые проблемы.
Плюсы
Мощные инструменты для разработки и тренировки моделей: TensorFlow предоставляет обширный набор инструментов и библиотек, которые позволяют создавать и обучать сложные модели машинного обучения и нейронные сети. Он поддерживает как низкоуровневое, так и высокоуровневое программирование, что делает его гибким для разных типов задач.
Широкая поддержка и сообщество: TensorFlow имеет большую и активную сообщество разработчиков и пользователей. Существует множество учебных материалов, руководств, форумов и готовых решений, которые помогают быстрее находить ответы на вопросы и решать проблемы.
Кроссплатформенность: TensorFlow можно использовать на разных платформах, включая настольные компьютеры, серверы, мобильные устройства и даже веб-браузеры.
Поддержка распределенных вычислений: TensorFlow поддерживает распределенные вычисления, что позволяет тренировать модели на нескольких машинах или GPU, значительно ускоряя процесс обучения и обработки больших объемов данных.
Обширная экосистема: TensorFlow предлагает дополнительные библиотеки и расширения, такие как TensorFlow Lite, TensorFlow.js и TensorFlow Extended (TFX). Это делает его универсальным инструментом для всего жизненного цикла разработки ИИ.
Минусы
Крутая кривая обучения: TensorFlow может быть сложным для начинающих из-за своей обширной функциональности и сложной архитектуры.
Обучение моделей в TensorFlow менее эффективно, чем на сопоставимых платформах: в некоторых сценариях или для некоторых задач другие фреймворки могут обеспечивать более высокую производительность, они проще в использовании и требуют меньше ресурсов. Например, PyTorch часто хвалят за его удобный и интуитивно понятный интерфейс, что упрощает процесс обучения и отладки моделей по сравнению с TensorFlow.
При использовании TensorFlow с другими языками программирования (не с Python) может быть менее надежно: API для таких языков, как C++ или Java, могут быть не такими развитыми и иметь меньше возможностей. Документация для них тоже может быть хуже.
Производительность и ресурсоемкость: TensorFlow может быть ресурсоемким и требовать значительных вычислительных мощностей. Это может быть проблемой для пользователей с ограниченными ресурсами или на устаревшем оборудовании.
Конкуренция с другими фреймворками: Существуют другие популярные фреймворки для машинного обучения, такие как PyTorch, которые предлагают более простой и интуитивно понятный интерфейс. Это может сделать выбор в пользу TensorFlow менее очевидным для некоторых пользователей.
Чтобы научиться создавать системы обработки естественного языка, различные типы нейронных сетей и приложения компьютерного зрения, стоит обратить внимание на эту специализацию.
За 2 месяца вы узнаете лучшие практики TensorFlow для обучения нейронной сети для приложений компьютерного зрения. Будете работать с реальными данными изображений и изучите стратегии предотвращения чрезмерной подгонки, включая наращивание и отсев. Узнаете о построении систем обработки естественного языка с помощью TensorFlow. Научитесь применять RNNs, GRUs и LSTMs по мере их обучения с использованием текстовых хранилищ.
TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7000. Это идеальный вариант, если вы готовы посвятить много времени учебе.
До 23 июня подписку Coursera Plus можно купить со скидкой 40%.
Собрали проверенные онлайн-курсы и интенсивы для Product Manager. Часть из них подойдёт тем, кто только присматривается к профессии, другие — для повышения квалификации опытных специалистов.
Как очистить Mac? Лучшие платные приложения для macOS
Чем больше вы используете свой Mac, тем больше он будет накапливать файлов и других данных. Большая часть этой информации — это то, что вам нужно — ваши документы, фотографии, видео и т. д., в то время как другая часть будет включать ненужные данные, которые просто засоряют устройство, замедляют его работу и бесполезно занимают место. Например, загруженные видео и мемы из телеграм-каналов, скриншоты трехлетней давности и прочая ерунда.К счастью, существует множество программ, которые просканируют накопившийся мусор и наведут за вас порядок. Но из чего выбирать прямо сейчас? Вот 5 платных очистителей Mac, на которые, на наш взгляд, стоит обратить внимание.
12 курсов по Java, на которые стоит обратить внимание новичкам и профи
Java по-прежнему входит в список самых популярных языков программирования. Вместе с Digital Defund составили список курсов, которые подойдут как новичкам, так и людям с опытом программирования, и помогут освоить этот востребованный язык.
Хочаце паведаміць важную навіну? Пішыце ў Telegram-бот
Галоўныя падзеі і карысныя спасылкі ў нашым Telegram-канале
Абмеркаванне
Каментуйце без абмежаванняў
Рэлацыраваліся? Цяпер вы можаце каментаваць без верыфікацыі акаўнта.
Рэлацыраваліся? Цяпер вы можаце каментаваць без верыфікацыі акаўнта.