TensorFlow, değişik seviyelerde yapay zeka sistemi oluşturma imkanı sunan yazılım kütüphanesidir. Açık kaynaklı sistem, derin öğrenme teknolojisiyle kolaylık sağlıyor. Masaüstü ve mobil platformlarda kullanılabiliyor. Komut işleme, veri toplama, bilgi değerlendirme donanımıyla öne çıkıyor.
TensorFlow, makine öğrenimi için ücretsiz ve açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir . Bir dizi görevde kullanılabilir, ancak derin sinir ağlarının eğitimi ve çıkarımına özel olarak odaklanmaktadır. Tensorflow, veri akışına ve türevlenebilir programlamaya dayalı sembolik bir matematik kitaplığıdır.
TensorFlow, açık kaynak kodlarını içerisinde barındıran derin öğrenme (Deep Learning) kütüphanesi olarak ifade edilebilir. TensorFlow'un esnek yapısı, tek API (Application Programming Interface), uygulama programlama arayüzü ile tüm platformlarda hesapların yapılmasını sağlamaktadır.
Keras, tf.distribute arayüzü ile birden fazla GPU ve dağıtık hesaplama kullanımına olanak sağlamaktadır. Eğer birden fazla GPU kullanılacaksa aşağıdaki yol izlenerek model bu GPU'ların hepsi üzerinde aynı anda eğitilebilir. fit() ve evaluate() fonksiyonlarını önceden olduğu gibi kullanabilirsiniz.
Keras , TensorFlow'un üzerinde bir dizi derin öğrenme modeli oluşturmanın kullanışlı bir yolunu sağlayan Python kütüphanesidir. Araştırma ve geliştirme için derin öğrenme modellerinin olabildiğince hızlı ve basit uygulanması için geliştirilmiştir.
İlgili 43 soru bulundu
TensorFlow, değişik seviyelerde yapay zeka sistemi oluşturma imkanı sunan yazılım kütüphanesidir. Açık kaynaklı sistem, derin öğrenme teknolojisiyle kolaylık sağlıyor. Masaüstü ve mobil platformlarda kullanılabiliyor. Komut işleme, veri toplama, bilgi değerlendirme donanımıyla öne çıkıyor.
Derin öğrenme; sosyal ağları filtreleme, dolandırıcılığı tespit etme, görüntü, ses yanıma, konuşma, bilgisayar ile görme, müşteri ilişkileri yönetimi, tıbbi görüntü işleme, biyoinformatik ve daha çok sayıda alana uygulanır.
Pytorch ve Keras
Matematikçiler ve deneyimli araştırmacılar, Pytorch'u daha fazla önermektedir. Keras, modellerini hızlı bir şekilde oluşturmalarına, eğitmelerine ve değerlendirmelerine olanak sağlayarak geliştiriciler için daha uygundur. Keras ayrıca daha fazla dağıtım seçeneği ve daha kolay model aktarımı sunar.
Açık kaynak kodlu bir deep learning(derin öğrenme) kütüphanesidir. Esnek yapısı sayesinde, tek bir API ile platform farketmeksizin hesaplamaları, bir veya birden fazla CPU, GPU kullanarak deploy etmenize olanak sağlar.
PyTorch, Torch kütüphanesine dayanan açık kaynaklı bir makine öğrenme kütüphanesidir, bilgisayarla görme ve doğal dil işleme gibi uygulamalar için kullanılır. Öncelikle Facebook'un AI Araştırma laboratuvarı (FAIR) tarafından geliştirilmiştir.
Makine öğrenimi ve derin öğrenmenin günümüzde pek çok farklı kullanım alanı olduğunu biliyoruz. Bu iki çalışma alanı otomotiv, tıp, eğlence, pazarlama, konuşma tanıma teknolojileri gibi farklı alanlarda kendine yer edinmiş durumda.
Tensorflow Cpu kurmak için, Resim-1'de Anaconda'yı Path'e ekle seçeneğini işaretlediyseniz Cmd'yi açıp “pip install tensorflow==1.14” yazın ve Enter'a basın. Anaconda'yı Path'e eklemediyseniz Başlat'a Anaconda Prompt yazın ve açılan ekrana “pip install tensorflow==1.14” yazıp Enter'a basın.
Deep learning ve machine learning arasındaki temel fark, verinin sisteme nasıl sunulduğuna dayanır. Machine learning - makine öğrenmesi, algoritması, neredeyse her zaman yapılandırılmış veriye ihtiyaç duyarken, deep learning ağları yapay sinir ağlarının düzeylerine dayanır.
TensorFlow.js, Node.js'de CUDA desteğiyle de çalışır. Bu anlamda, JavaScript ile hem istemcide hem de sunucuda yayınlama konusundaki geleneksel faydasını yapay zeka alanına genişletir.
Telefonun yapısının önemli bir parçasıdır. Akıllı telefonlarda GPU olmasaydı, yüksek performanslı oyunlara veya yüksek kaliteli kullanıcı arayüzüne sahip olma olasılığı imkansız olurdu. GPU'nun mimarisi CPU'ya çok benzer. Ancak daha çok grafiksel verilerin hesaplanmasına odaklanır.
CPU kısaltmasıyla bilinen merkezî işlem birimi, bir sunucudaki temel hesaplama birimi olan donanım bileşenidir. İşletim sisteminin ve uygulamaların çalışması için gereken her türlü bilgi işlem görevini yerine getirir. Grafik işleme birimi (GPU) benzer ancak özel amaçlı bir donanım bileşenidir.
GPU'lar genellikle oyun bilgisayarlarında 3D animasyon ve videonun akıcılığını kolaylaştırmak için kullanılır. Çoğu zaman bir grafik kartında bulunan entegre bir devredir, ancak bir ana karta veya bir CPU'ya da entegre edilebilir.
Tensorflow için en çok talep edilen eğitimlerden biri Tensorflow ile Makine Öğrenimi (Machine Learning with Tensorflow). Google tarafından oluşturulan bir derin öğrenme kütüphanesi olan Tensorflow, hızlı sayısal hesaplamalar için bir Python kitaplığıdır.
Tensorflow, Google tarafından geliştirilen makine öğrenmesi ve sayısal işlemler için çok efektif bir açık kaynak kütüphanedir. Tensorflow 2'nin en büyük yeniliklerinden biri yazılımcıya daha kolay bir arayüz sunarak işlerini kolaylaştırmak oldu.
TensorFlow-Lite, TensorFlow modellerinin mobil cihazlarda, gömülü sistemelerde ve IoT cihazlarda daha verimli çalıştırılması için, geliştiriciler tarafından oluşturulmuş bir araç seti.
Makine öğrenmesinde algoritmaya daha fazla bilgi tüketerek (örneğin, özellik ayıklama gerçekleştirerek) doğru bir tahminde bulunmanın anlatılması gerekir. Derin öğrenmede algoritma, yapay sinir ağı yapısı sayesinde kendi veri işlemesi aracılığıyla doğru bir tahminde bulunmayı öğrenebilir.
Bir model çok fazla veriyle eğitilirse bazen aşırı öğrenmiş yani ezberlemiş oluyor. Bu duruma overfitting deniliyor. Modelin eğitim verilerinden "aşırı öğrendiği" durumdur.
Derin öğrenmede en çok kullanılan dil ise pythondır. Veri görselleştirme içinse R programlama dili tercih edilmektedir.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri