1- Intro to TensorFlow for Deep Learning by TensorFlow Kurs tamamen ücretsiz ve içeriği neredeyse 2 Ayda bitirebilecek kadar dolu. TensorFlow modellerini mobil uygulamalarda, internet tarayıcılarında ve bulutta nasıl kullanacağınızı öğrenebilirsiniz.
TensorFlow, makine öğrenimi için ücretsiz ve açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir .
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.
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 Keras, her türden derin öğrenme modelini tanımlamak ve eğitmek için uygun koşulları sağlayan Python programlama dilinde oluşturulmuş bir derin öğrenme kütüphanesi olarak ifade edilmektedir.
İlgili 18 soru bulundu
Python'dan Etkilenen Programlama Dilleri
Cobra, benzer bir girintileme ve sözdizimi kullanır ve “Teşekkürler” kısmında bu dilin gelişimine ilham olan diller arasında Python ilk sırada yer alır.
TensorFlow, Mobil uygulamalardan IoT cihazlarına, web uygulamalarından yapay zeka çalışmalarına kullanılacak bilgilerin sağlandığı ve bu bilgilerin Python, C++, C#, JavaScript gibi çok kullanılan yazılım dilleri ile uyumlu halde sunulması sayesinde çokça kullanılan bir kütüphanedir.
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.
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.
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.
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.
TensorFlow-Lite, TensorFlow modellerinin mobil cihazlarda, gömülü sistemelerde ve IoT cihazlarda daha verimli çalıştırılması için, geliştiriciler tarafından oluşturulmuş bir araç seti.
Keras, Tensorflow , Theano ve CNTK üzerinde çalışabilen Python ile yazılmış bir üst düzey sinir ağları API'sıdır. İçerdiği çok fazla işlevsel fonksiyon sayesinde Keras kolayca bir derin öğrenme modeli oluşturmamızı ve onu eğitmemizi sağlıyor.
Colab'ın kullanımı ücretsizdir. Colab kaynakları sınırsız değildir ve garanti edilmez. Ayrıca kullanım sınırları bazen değişmektedir. Colab'ın, kaynakları ücretsiz sunabilmesi için böyle olması gerekir.
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.
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.
Torch Nedir? Torch makine öğrenme algoritmaları için kapsamlı destek sunan bilimsel hesaplama yapısıdır. Kolay ve hızlı kodlama dili LuaJIT ve C/CUDA uygulaması temelini kullanan kolay ve verimli bir yapıya sahiptir.
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, Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenmesi platformudur. TensorFlow ile derin öğrenme analizleri kolayca yapılabilir. Derin öğrenme için Facebook tarafından geliştirilen PyTorch'da kullanılabilir.
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.
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.
Tensorflow için tensor; herhangi bir boyutta olan bir dizi içinde tutulan ilkel(integer, float..) verilerden oluşan veri setidir. Bir tensorün Rank'ı ise o tensorün boyutudur.
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.
Deep learning, herhangi bir insan müdahalesi gerektirmeden; algoritmalar ve büyük veri kümeleri kullanarak kalıplar bulan ve çıktılar oluşturup yanıtlar veren bir makine öğrenme tekniği. Cihazlara görüntü, metin veya ses biçimindeki girdileri filtrelemeyi, sınıflandırmayı ve tahminlerde bulunmayı öğretiyor.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri