TensorFlow je široce používaný open source framework pro strojové učení vyvinutý společností Google. Poskytuje komplexní ekosystém nástrojů, knihoven a zdrojů, které umožňují vývojářům a výzkumníkům efektivně vytvářet a nasazovat modely strojového učení. V kontextu hlubokých neuronových sítí (DNN) je TensorFlow nejen schopen tyto modely trénovat, ale také usnadnit jejich odvození.
Trénink hlubokých neuronových sítí zahrnuje iterativní úpravu parametrů modelu tak, aby se minimalizoval rozdíl mezi předpokládanými a skutečnými výstupy. TensorFlow nabízí bohatou sadu funkcí, které zpřístupňují tréninkové DNN. Poskytuje rozhraní API na vysoké úrovni zvané Keras, které zjednodušuje proces definování a trénování neuronových sítí. S Keras mohou vývojáři rychle vytvářet složité modely skládáním vrstev, specifikováním aktivačních funkcí a konfigurací optimalizačních algoritmů. TensorFlow také podporuje distribuované školení, což umožňuje využití více GPU nebo dokonce distribuovaných clusterů pro urychlení procesu školení.
Pro ilustraci si uveďme příklad trénování hluboké neuronové sítě pro klasifikaci snímků pomocí TensorFlow. Nejprve musíme definovat naši modelovou architekturu, která může zahrnovat konvoluční vrstvy, sdružovací vrstvy a plně propojené vrstvy. Poté můžeme použít vestavěné funkce TensorFlow k načtení a předběžnému zpracování datové sady, jako je změna velikosti obrázků, normalizace hodnot pixelů a rozdělení dat do trénovacích a ověřovacích sad. Poté můžeme sestavit model zadáním ztrátové funkce, optimalizátoru a vyhodnocovacích metrik. Nakonec můžeme model trénovat pomocí trénovacích dat a sledovat jeho výkon na ověřovací sadě. TensorFlow poskytuje různá zpětná volání a nástroje pro sledování průběhu tréninku, ukládání kontrolních bodů a provádění předčasného zastavení.
Jakmile je hluboká neuronová síť trénována, může být použita pro odvození, což zahrnuje vytváření předpovědí na nových, neviditelných datech. TensorFlow podporuje různé možnosti nasazení pro odvození v závislosti na konkrétním případu použití. Vývojáři mohou natrénovaný model například nasadit jako samostatnou aplikaci, webovou službu nebo dokonce jako součást většího systému. TensorFlow poskytuje API pro načítání trénovaného modelu, dodávání vstupních dat a získávání předpovědí modelu. Tato rozhraní API lze integrovat do různých programovacích jazyků a rámců, což usnadňuje začlenění modelů TensorFlow do stávajících softwarových systémů.
TensorFlow je skutečně schopen trénovat i vyvozovat hluboké neuronové sítě. Jeho rozsáhlá sada funkcí, včetně Keras pro vytváření modelů na vysoké úrovni, distribuovaná podpora školení a možnosti nasazení, z něj činí výkonný nástroj pro vývoj a nasazení modelů strojového učení. Využitím schopností TensorFlow mohou vývojáři a výzkumníci efektivně trénovat a nasazovat hluboké neuronové sítě pro různé úkoly, od klasifikace obrázků až po zpracování přirozeného jazyka.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Pokrok ve strojovém učení:
- Jaká jsou omezení při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení?
- Dokáže strojové učení nějakou dialogickou pomoc?
- Co je hřiště TensorFlow?
- Brání režim Eager distribuované výpočetní funkci TensorFlow?
- Lze cloudová řešení Google použít k oddělení výpočetní techniky od úložiště pro efektivnější trénování modelu ML s velkými daty?
- Nabízí Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatické získávání a konfiguraci zdrojů a zpracovává vypnutí zdrojů po dokončení školení modelu?
- Je možné trénovat modely strojového učení na libovolně velkých souborech dat bez škytavky?
- Vyžaduje při použití CMLE vytvoření verze zadání zdroje exportovaného modelu?
- Může CMLE číst data z úložiště Google Cloud a používat určený trénovaný model pro odvození?
- Co je to algoritmus zesílení přechodu?
Další otázky a odpovědi naleznete v části Pokrok ve strojovém učení