Tüm AI ve ML mühendisleri, üzerinde çalışmak için bazı programlama dilleri kullanır. Bu programlama dilleri Python, Scala, R, C++ vb. herhangi bir şey olabilir. Ve bu programlama dilleriyle çalışmak için ya sıfırdan derin kodlama bilgisine sahip olmaları ya da hayatlarını kolaylaştıran belirli kitaplıklara sahip olmaları gerekir. Nesne yönelimli programlama dili kullanan bu türden bir programlama dili örneği Bilgisayar Programlama ve böylece Python’da kodun ve farklı kitaplıkların yeniden kullanılabilirliğine izin verir. Dışarıdaki tüm veri bilimcilerin en çok tercih ettiği dil olan bu dil, makine öğrenimi ve derin öğrenme sorunlarını çözme söz konusu olduğunda gerçek bir arkadaş olduğunu kanıtladı.
Tensorflow Python Kitaplığı: Python’un başarısının nedeni, birçok kütüphaneler ve bu programlamayı her gün çok daha kolay hale getirmek için bilgileriyle katkıda bulunan devasa bir topluluk. Veri bilimcileri tarafından çok güçlü ve büyük ölçüde kullanılan biri Tensorflow’dur. Bu kitaplık, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme ile ilgili tüm işleri gerçekleştirmekle ilgilidir. Bu şeyleri sinir ağlarında çalıştırmak için kullandığı temel kavram.
Evet, beynimiz uyaranlara tepki vererek bu şekilde çalışır ve Tensorflow’un çalışma şeklinin ardındaki kavram budur. Bu kütüphane tarafından geliştirilmiştir. Google dahili amacı için, ancak yapıldı açık kaynak çünkü Veri Bilimi topluluğunun sorunlarını çözmesine büyük ölçüde yardımcı olabileceğini keşfettiler. Bunun için çıkış tarihi API dır-dir 9 Kasım 2015 kapsamında ruhsatlandırılmıştır ve Apache Lisansı 2.0. daha fazla oku: Yapay Zekada (Yapay Zeka) Kullanılan En Yaygın 5 Programlama Dili
Python’un Tensorflow kütüphanesinin ilgi çekici çalışmalarından ve özelliklerinden bazıları aşağıda verilmiştir:
- Python ile iyi entegre olur: Bu kütüphane Python dili ile çok iyi bütünleşir ve içerdiği tüm özellikleri Python geliştiricilerinin kullanımına sunar.
- Sinir ağlarını sıfırdan oluşturmaya yardımcı olur: Evet, Tensorflow kullanarak kendi sinir ağınızı sıfırdan kodlamak mümkündür ve kullanıcıların modelimizi nasıl oluşturmamız gerektiğine dair temel bilgileri anlamalarına olanak tanır.
- Farklı versiyonlarda mevcuttur: Bu kitaplık zaman içinde kendini geliştirdi ve artık piyasada pek çok Tensorflow sürümü bulunuyor. farklı versiyonları Tensorflow, Tensorflow 1.15, 1.14, 1.13, 1.12, 1.11, 1.10, 1.9, 1.8, 1.7, 1.6, 1.5, 1.4, 1.3, 1.2, 1.1, 1.0, Tensorflow 2.3, 2.2, 2.1, 2.0, mobil cihazlar için Tensorflow Lite’tır. ve daha fazlası. Daha fazla bilgi için Tensorflow’un resmi web sitesini ziyaret edebilirsiniz. tensorflow.org.
- Çok kolay bir şekilde NN oluşturmak için yüksek kaliteli API’lerle entegre olur: Daha önce de belirtildiği gibi, Tensorflow’u kullanarak sıfırdan kod yazabilir ve Sinir Ağımızı oluşturabiliriz, ancak sıfırdan kodlamayı zor bulanlar ve Tensorflow’u API’ler üzerine kurulu yüksek düzeyde kullanmayı sıkıcı bulanlar için de hüküm vardır. Tensorflow’un üst kısmı. Bu API, Keras olarak bilinir ve orada çok büyük bir uygulama bulur. Eldeki bu kitaplık ile, sinir ağının nasıl çalıştığına dair iç mekanizma hakkında endişelenmenize gerek yok. Sadece birkaç satır kod yazması yeterlidir ve iş biter. Bu kütüphane ile entegre Tensör akış versiyonu 2 ve Tensorflow 1 olan alt sürümlerde değil.
- Veri bilimcilerinin farklı veri türleri üzerinde çalışmasını sağlar: Tensorflow ile üzerinde çalışılacak çok çeşitli veriler vardır ve bu nedenle Veri Bilimcilerinin resimler, metin, ses, video ile ilgili veriler üzerinde çalışmasına yardımcı olur.
- Transfer öğrenimini destekler: Bu kitaplık, birçok araştırmacı tarafından herhangi bir veri bilimcisi tarafından kullanılabilecek kıyaslama modelleri oluşturmak için kullanılır. Bir modelden diğerinin kendi modelini oluşturmak için kullanacağı bu tür aktarım, Öğrenme Aktarımı olarak bilinir ve Tensorflow da bunu destekleyebilir. Transfer Learning modellerinden bazıları ResNet, VGG vb.
- Diğer Makine Öğrenimi modelleriyle iyi entegre olur: Bu kitaplık, Scikit Learn ve Pytorch (Humming Bird) gibi diğer Makine Öğrenimi kitaplıklarıyla iyi bir şekilde bütünleşir ve veri bilimcilerin kodlarını basit ve sağlam hale getirmek için harmanlanmış bir şekilde çalışmasını kolaylaştırır.
- Kolay uygulamaya yardımcı olur: Tensorflow’ta, kullanıcıların çalışmalarını bulutta dağıtmasına ve Veri Bilimi topluluğuna sergilemesine olanak tanıyan, Tensorflow hizmeti olarak bilinen bir özellik vardır. Bu, farklı insanlarla bağlantı kurmak ve çalışmaları için teşhir ve tanınma elde etmek isteyenler için iyidir.
- Android ve iOS için mobil uygulamalar oluşturmaya yardımcı olur: Tensorflow Lite kullanarak, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme konsepti üzerinde çalışan ve daha sonra Google Playstore’da konuşlandırılabilen mobil uygulamalar da geliştirebiliyoruz.
Tensorflow kullanılarak gerçekleştirilebilecek daha birçok işlev vardır ve daha fazla ayrıntı için resmi web sitesine gidebilir ve ayrıca Udemy, DataCamp, Intellipat, Coursera, vb. gibi çeşitli kaynaklardan çeşitli eğitimleri takip edebilirsiniz.
Çözüm
Sinir Ağları kavramlarını programlarınıza yazdırarak öğrenmek ve bunlarla oynamak istiyorsanız, hayatınızı kolaylaştıracak bu harika kütüphaneyi seçmelisiniz. Gerekli becerilere sahip olsanız bile, bu kütüphane özelliğini kullanarak yeteneğinizi herkese gösterebilirsiniz. Ve evet, Tensorflow’un performansını iyileştirebilecek gerekli kodları sağlayarak bu API’nin geliştirilmesine katkıda bulunabilirsiniz.