TensorFlow dərin öyrənmə(Deep learning) və süni intellekt(Artificial intelligence) layihələri üçün istifadə edilən açıq mənbəli maşın öyrənmə(Machine learning) çərçivəsidir. Google tərəfindən hazırlanmış TensorFlow xüsusilə geniş miqyaslı məlumatların emalı, dərin neyron şəbəkələri və obyektlərin tanınması kimi mürəkkəb tapşırıqlar üçün proqramçıların seçimi olmuşdur.
TensorFlow istifadəçilərə məlumat axınının və riyazi əməliyyatların müəyyən edilməsi, modellərin yaradılması, təlim, qiymətləndirmə və nəticə çıxarmaq kimi bir sıra neyron şəbəkə əməliyyatlarını yerinə yetirməyə imkan verir.
TensorFlow-un əsas komponentlərinə nəzər yetirək:
Tensor: Tensor çoxölçülü massivləri ifadə etmək üçün istifadə edilən əsas məlumat strukturudur. Tensor verilənləri və onun ölçülərini ehtiva edir və matrislərə bənzər şəkildə manipulyasiya edilə bilər.
Təlim Qrafiki: TensorFlow əməliyyatları ifadə etmək və hesablama axını müəyyən etmək üçün təlim qrafiki adlanan strukturdan istifadə edir. Təlim qrafiki tensorlar arasındakı əməliyyatları əks etdirir və bu əməliyyatları yerinə yetirmək üçün TensorFlow seansından istifadə olunur.
Dəyişənlər: TensorFlow modelin çəkilərini, meyllərini və digər öyrənilə bilən parametrlərini təmsil etmək üçün dəyişənlərdən istifadə edir. Dəyişənlər təlim zamanı yenilənən və modelin öyrənmə qabiliyyətini təmin edən dəyərlərdir.
Laylar: TensorFlow müxtəlif növ neyron şəbəkə qatlarını (məsələn, sıx təbəqələrı, təkrarlanan təbəqələr) özündə birləşdirən bir neçə əvvəlcədən təyin edilmiş təbəqə sinifləri təqdim edir. Bu təbəqələr modelin strukturunu təşkil edir və modelin funksionallığını müəyyən edir.
Optimallaşdırma alqoritmləri: TensorFlow, gradient əsaslı optimallaşdırma alqoritmləri (məsələn, Stochastic Gradient Descent) və itki funksiyaları kimi təlim zamanı modeli yeniləmək və təkmilləşdirmək üçün istifadə edilən bir sıra optimallaşdırma alətlərini əhatə edir.
TensorFlow bir çox süni intellekt və dərin öyrənmə tapşırıqlarını yerinə yetirmək üçün istifadə edilə bilər, nümunə olaraq göstərsəm:
Təsnifat: Verilmiş girişləri müxtəlif siniflərə ayırmaq (məsələn, şəkilləri düzgün siniflərə təsnif etmək).
Reqressiya: Məlumatlar arasındakı əlaqələri təhlil edərək proqnozlar vermək (məsələn, ev qiymətlərini təxmin etmək).
Obyektin tanınması: Şəkillərdə obyektlərin aşkar edilməsi və təsnifləşdirilməsi (məsələn, yol nişanlarının tanınması).
Dilin işlənməsi: Təbii dil mətnlərinin təhlili, mətn təsnifatı, dil modellərinin qurulması (məsələn, hisslərin təhlili, mətnin avtomatik xülasəsi).
Tövsiyə sistemləri: İstifadəçi seçimlərini təhlil edərək tövsiyələr vermək (məsələn, musiqi, filmlər, məhsul tövsiyələri).
Şəkil və Video Emalı: Şəkillər və videolar üzərində müxtəlif əməliyyatların yerinə yetirilməsi (məsələn, təsvirin seqmentasiyası, üz aşkarlanması, obyektin izlənməsi).
TensorFlow zəngin ekosistemə malikdir və icma tərəfindən hazırlanmış bir çox əvvəlcədən öyrədilmiş modellər və alətlər var.
TensorFlow-un digər variasiyaları onu müxtəlif platformalarda (veb, mobil) istifadə etməyə imkan verir.
TensorFlow, Python kimi bir çox proqramlaşdırma dillərini dəstəkləyir, lakin siz JavaScript ilə TensorFlow.js kitabxanasından istifadə edərək veb brauzerdə və ya Node.js mühitində TensorFlow-dan faydalana bilərsiniz.
