Was ist Google TensorFlow? Open-Source-Beispiele und Tutorials

Was ist Google TensorFlow? Open-Source-Beispiele und Tutorials

Maschinelles Lernen ist momentan das heißeste Ding in der Informatik. Es ist leicht zu sehen, warum die Technologie überall verwendet wird, von selbstfahrenden Autos bis hin zu Strafverfolgungsbehörden, bis hin zur Börsenprognose.

TensorFlow ist Googles Projekt, das auf maschinellem Lernen und neuronalen Netzen basiert. Lassen Sie uns herausfinden, was es ist, wie es verwendet wird und wie es zu lernen ist.

Was ist TensorFlow?

Es ist unmöglich, vollständig zu erklären, was TensorFlow ist, ohne zuerst zu verstehen, was maschinelles Lernen ist. Maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke beeinflussen bereits unser Leben 4 Maschinelle Lernalgorithmen, die Ihr Leben formen 4 Maschinelle Lernalgorithmen, die Ihr Leben formen Sie werden es vielleicht nicht erkennen, aber maschinelles Lernen ist bereits überall und kann einen überraschenden Grad an Einfluss auf Ihr Leben ausüben Leben. Glaub mir nicht? Sie könnten überrascht sein. Lesen Sie mehr auf mehr als Sie denken.

Im einfachsten Fall ist maschinelles Lernen der Prozess, bei dem Computern beigebracht wird, Daten zu analysieren und fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, ohne direkt darauf programmiert zu sein. Um dies zu erreichen, trainieren wir neuronale Netzwerke, um bestimmte Aufgaben auszuführen.

TensorFlow ist Googles Open-Source-Bibliothek für neuronale Netzwerke, die vom Google Brain-Team für eine Vielzahl von Anwendungen entwickelt wurde. Im Wesentlichen beseitigt TensorFlow die Notwendigkeit, ein neurales Netzwerk von Grund auf neu zu erstellen. Stattdessen können Sie TensorFlow mit Ihrem Datensatz trainieren und die gewünschten Ergebnisse verwenden.

So weit, so abstrakt. Was können Sie mit einem neuronalen Netzwerk tun? Es stellt sich heraus, fast alles!

Bemerkenswerte TensorFlow-Beispiele

Bildklassifizierung

Viele Anfänger-Tutorials zum maschinellen Lernen 6 Hilfreiche Machine-Learning-Tutorials und Kurse zum Erlernen der Grundlagen 6 Hilfreiche Machine Learning-Tutorials und Kurse, um die Grundlagen zu erlernen Es gab noch nie einen besseren Zeitpunkt, um in Machine Learning einzutauchen. Hier finden Sie sechs nützliche Ressourcen, die Sie über das maschinelle Lernen informieren. Lesen Sie weiter Verwenden Sie Bildklassifizierung als ein frühes Beispielprojekt, um beim Verständnis zu helfen. Indem Referenzbilder in ein neuronales Netzwerk eingegeben werden, kann es lernen vorherzusagen, ob ein Bild ähnliche Objekte enthält.

Um diesen Prozess in Aktion zu sehen, sehen Sie sich Siraj Ravals 5-Minuten Darth Vader Klassifikator an.

Diese Art des computergestützten Sichtens von Daten ist nicht nur für die Suche nach wilden Darth Vaders unglaublich leistungsstark. TensorFlow wird bereits in der biomedizinischen Bildanalyse eingesetzt.

Fast jedes Gebiet, das auf der Analyse großer Bilddatenmengen beruht, kann von der Technologie profitieren. Wie im offiziellen TensorFlow-Einführungsvideo zu sehen ist, wird es verwendet, um die Schutzbemühungen für den fast ausgestorbenen Dugong zu rationalisieren.

Deep Photo Style Transfer

Was ist Google TensorFlow? Open-Source-Beispiele und Tutorials Bildquelle: luanfujun @ github.com

Neben der Bildklassifizierung kann TensorFlow auch zum Ändern von Bildern verwendet werden dynamisch. Deep Photo Style Transfer wurde von einer Gruppe an der Cornell University zusammengestellt. Das Projekt nimmt ein Eingabebild und ein Stylingbild auf, bevor es diesen Stil auf das Originalbild anwendet. mit erstaunlichen Ergebnissen.

Die Beispiele verwenden eine Mischung aus automatisierter und manuell erstellter Bildschichtung. Wenn Sie also die Hände in die Hand nehmen möchten, sollten Sie Ihre Photoshop-Kenntnisse auffrischen, bevor Sie sich in die Bibliothek vertiefen.

Magenta AI Music

Wir sind keine Unbekannten, wenn es darum geht, Computer zu benutzen, um wunderschöne Kunstwerke zu schaffen. Die Idee von Computern, die Kreativität auf eine Art und Weise zum Ausdruck bringen, die wir erkennen, war lange ein Science-Fiction-Traum. Mit neuronalen Netzwerkbibliotheken wie TensorFlow kommt es näher denn je.

Magenta verwendet TensorFlow, um Werkzeuge für Musiker zu erstellen. Mit Deep Learning erweitert Magenta die für Musiker verfügbaren Tools, um neue Arten der Klangüberblendung zu eröffnen und sogar improvisierte Aufrufe und Reaktionen zu improvisieren.

Magenta kann auch als eigenständiger intelligenter Sequenzer verwendet werden. Die Möglichkeit, externe Bibliotheken zu verwenden, ist eine der vielen fantastischen Funktionen von CodePen. Tero Parviainen hat die magenta.js-Bibliothek benutzt, um seinen wunderschönen Latent Cycles-Stift zu erstellen.

Indem Sie durch das neuronale Netzwerk erzeugte improvisierte Loops nebeneinander platzieren, können Sie mit Latent Cycles einzigartige und wunderschöne Klänge erzeugen, ohne vorherige musikalische KenntnisseVersprechen.

So lernen Sie TensorFlow

Maschinelles Lernen ist ein unglaublich dichtes Thema. Ein gutes Verständnis von Statistik, Mathematik, Programmierung und allgemeiner Datenwissenschaft steht im Mittelpunkt des Verständnisses. Dennoch macht es TensorFlow einfach, selbst als Anfänger praktische Erfahrungen zu sammeln. Das offizielle TensorFlow-Tutorial führt Schritt für Schritt zur Einrichtung und Verwendung.

Die meisten TensorFlow-Projekte verwenden die Python-Programmiersprache. Wenn Sie neu in der Sprache sind, gibt es eine Fülle von großartigen Orten, um Python zu lernen. Wenn Sie mit JavaScript bereits vertraut sind, bietet TensorFlow Tutorial-Videos zur TensorFlow.js-Bibliothek.

Diese Tutorials finden Sie neben dem kostenlosen Kurs für maschinelles Lernen von Google Was ist maschinelles Lernen? Der kostenlose Kurs von Google macht es für Sie kaputt Was ist Maschinelles Lernen? Googles kostenloser Kurs macht Schluss mit Ihnen Google hat einen kostenlosen Online-Kurs entwickelt, der Ihnen die Grundlagen des maschinellen Lernens vermittelt. Lesen Sie mehr, sind eine unschätzbare Ressource, von den Anbietern der Bibliothek.

Andere TensorFlow Tutorials

Für eine schnelle, informative Einführung in TensorFlow und Bildklassifizierer bietet Siraj Raval eine informative (und meme-schwere) 5-minütige Einführung.

Dies ist eines von vielen Videos auf Sirajs YouTube-Kanal zum Thema maschinelles Lernen. Zwischen superschnellen Videos wie diesem und langen Livestreams, die Schritt für Schritt gehen, ist dies ein großartiger Ort, um TensorFlow und maschinelles Lernen in Python zu erlernen.

Mit Fokus auf JavaScript und Tensorflow.js bietet der Coding Train noch einen weiteren Ansatz:

Moderator Daniel Shiffman deckt verschiedene Anwendungsfälle für TensorFlow ab, und seine Serie über maschinelles Lernen als Ganzes ist eine von die besten frei verfügbaren Kurse zu diesem Thema.

Anfängerprojekt: Erkennung von Live-Objekten

Dieses Projekt verwendet die Live Objekterkennung, um einen automatischen Müllsortierer zu steuern. Die Hardware scheint eine Raspberry Pi-Alternative zu sein, obwohl theoretisch jeder Mikrocontroller verwendet werden könnte. Die eigentliche Arbeit wird mit einer Mischung aus OpenCV und TensorFlow erledigt.

Das Projekt aus dem Video enthält kein Tutorial. Der ausgezeichnete OpenCV- und TensorFlow-Artikel von Dat Tran verwendet die gleichen Bibliotheken und erklärt jedes Element deutlich. Als einfache kleine Idee, die die TensorFlow-Bibliothek verwendet, ist ein Projekt dieser Größenordnung der perfekte Einstieg.

Mit maschinellem Lernen weitermachen

TensorFlow ist ein unglaublich leistungsstarkes Tool aus dem wohl wichtigsten Unternehmen des Internets. Die Entscheidung, Open Source zu machen, war eine große Sache, da sie uns allen offen steht.

Das heißt, maschinelles Lernen ist ein unglaublich dichtes Thema. Es lohnt sich, etwas Zeit mit Online-Kursen für maschinelles Lernen zu verbringen Diese Kurse für maschinelles Lernen bereiten einen Karriereweg für Sie vor Diese Kurse für maschinelles Lernen bereiten einen Karriereweg für Sie vor Diese ausgezeichneten Online-Kurse für maschinelles Lernen werden Ihnen helfen, die erforderlichen Fähigkeiten zu verstehen Karriere im maschinellen Lernen und künstliche Intelligenz. Lesen Sie mehr, um TensorFlow optimal zu nutzen.

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