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.
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.
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.
Где применяется TensorFlow
-
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.
Плюсы и минусы TensorFlow
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.
Читать на dev.by