Može li se Tensorflow koristiti za obuku i zaključivanje dubokih neuronskih mreža (DNN)?
TensorFlow je široko korišćen okvir otvorenog koda za mašinsko učenje koji je razvio Google. Obezbeđuje sveobuhvatan ekosistem alata, biblioteka i resursa koji omogućavaju programerima i istraživačima da efikasno izgrade i primene modele mašinskog učenja. U kontekstu dubokih neuronskih mreža (DNN), TensorFlow ne samo da je sposoban da obuči ove modele već i da olakša njihovo zaključivanje.
Obuka dubokih neuronskih mreža uključuje iterativno prilagođavanje parametara modela kako bi se minimizirala razlika između predviđenih i stvarnih izlaza. TensorFlow nudi bogat skup funkcionalnosti koje DNN-ove za obuku čine pristupačnijim. Pruža API visokog nivoa nazvan Keras, koji pojednostavljuje proces definiranja i obuke neuronskih mreža. Uz Keras, programeri mogu brzo izgraditi složene modele slaganjem slojeva, specificiranjem aktivacijskih funkcija i konfiguriranjem algoritama optimizacije. TensorFlow također podržava distribuiranu obuku, omogućavajući korištenje više GPU-a ili čak distribuiranih klastera kako bi se ubrzao proces obuke.
Za ilustraciju, razmotrimo primjer obuke duboke neuronske mreže za klasifikaciju slika koristeći TensorFlow. Prvo, moramo definirati arhitekturu našeg modela, koja može uključivati konvolucione slojeve, slojeve za udruživanje i potpuno povezane slojeve. Zatim možemo koristiti ugrađene funkcije TensorFlow-a za učitavanje i prethodnu obradu skupa podataka, kao što je promjena veličine slika, normalizacija vrijednosti piksela i podjela podataka u skupove za obuku i validaciju. Nakon toga možemo kompajlirati model specificiranjem funkcije gubitka, optimizatora i metrike evaluacije. Konačno, možemo trenirati model koristeći podatke obuke i pratiti njegovu izvedbu na skupu za validaciju. TensorFlow pruža razne povratne pozive i uslužne programe za praćenje napretka obuke, spremanje kontrolnih tačaka i izvođenje ranog zaustavljanja.
Nakon što je duboka neuronska mreža obučena, može se koristiti za zaključivanje, što uključuje predviđanje novih, nevidljivih podataka. TensorFlow podržava različite opcije implementacije za zaključivanje, ovisno o specifičnom slučaju upotrebe. Na primjer, programeri mogu primijeniti obučeni model kao samostalnu aplikaciju, web uslugu ili čak kao dio većeg sistema. TensorFlow pruža API-je za učitavanje obučenog modela, unos ulaznih podataka i dobijanje predviđanja modela. Ovi API-ji se mogu integrirati u različite programske jezike i okvire, što olakšava ugradnju TensorFlow modela u postojeće softverske sisteme.
TensorFlow je zaista sposoban i za obuku i za zaključivanje dubokih neuronskih mreža. Njegov opsežan skup funkcija, uključujući Keras za izgradnju modela na visokom nivou, distribuiranu podršku za obuku i opcije implementacije, čine ga moćnim alatom za razvoj i primenu modela mašinskog učenja. Koristeći mogućnosti TensorFlow-a, programeri i istraživači mogu efikasno obučiti i implementirati duboke neuronske mreže za različite zadatke, u rasponu od klasifikacije slika do obrade prirodnog jezika.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredak u mašinskom učenju:
- Kada je kernel forkiran sa podacima, a original je privatan, može li račvani biti javan i ako jeste, to nije povreda privatnosti?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Da li eager mode sprječava funkcionalnost distribuiranog računanja TensorFlow-a?
- Mogu li se Google rješenja u oblaku koristiti za razdvajanje računarstva od skladišta za efikasniju obuku ML modela sa velikim podacima?
- Nudi li Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatsku akviziciju i konfiguraciju resursa i upravlja li gašenjem resursa nakon što se obuka modela završi?
- Da li je moguće trenirati modele mašinskog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka bez problema?
- Kada koristite CMLE, da li kreiranje verzije zahtijeva navođenje izvora izvezenog modela?
- Može li CMLE čitati iz Google Cloud podataka za pohranu i koristiti određeni obučeni model za zaključivanje?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Napredak u mašinskom učenju