Was ist Google TensorFlow? Open Source Beispiele und Tutorials
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Maschinelles Lernen ist im Moment die heißeste Sache beim Rechnen. Es ist leicht zu verstehen, warum die Technologie überall eingesetzt wird, von selbstfahrenden Autos über Strafverfolgungsbehörden bis hin zu Börsenvorhersagen.
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 man lernt, es zu benutzen.
Was ist TensorFlow?
Es ist unmöglich, TensorFlow vollständig zu erklären, ohne vorher zu verstehen, was maschinelles Lernen ist. Maschinelles Lernen und neuronale Netze beeinflussen bereits unser Leben. 4 Algorithmen für maschinelles Lernen, die Ihr Leben formen. 4 Algorithmen für maschinelles Lernen, die Ihr Leben formen Leben. Glaubst du mir nicht? Sie könnten überrascht sein. Lesen Sie mehr auf mehr Arten als Sie denken.
Im einfachsten Fall bedeutet maschinelles Lernen, dass Computer lernen, Daten zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen, ohne dafür direkt programmiert zu sein. Um dies zu erreichen, trainieren wir neuronale Netze, 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. TensorFlow macht es im Wesentlichen überflüssig, ein neuronales Netzwerk von Grund auf neu zu erstellen. Stattdessen können Sie TensorFlow mit Ihrem Datensatz trainieren und die Ergebnisse verwenden, wie Sie möchten.
So weit, so abstrakt. Was kann man mit einem neuronalen Netz machen? Es stellt sich heraus, fast alles!
Bemerkenswerte TensorFlow-Beispiele
Bildklassifizierung
Viele Tutorials zum maschinellen Lernen für Anfänger 6 Hilfreiche Tutorials und Kurse zum Erlernen der Grundlagen 6 Hilfreiche Tutorials und Kurse zum maschinellen Lernen zum Erlernen der Grundlagen Es gab noch nie einen besseren Zeitpunkt, um sich mit maschinellem Lernen zu befassen. Hier sind sechs nützliche Ressourcen, die Sie beim Erlernen des maschinellen Lernens unterstützen. Weitere Informationen Verwenden Sie die Bildklassifizierung als frühes Beispielprojekt, um das Verständnis zu verbessern. Durch das Einspeisen von Referenzbildern in ein neuronales Netzwerk kann es lernen, vorherzusagen, ob ein Bild ähnliche Objekte enthält.
Um diesen Prozess in Aktion zu sehen, werfen Sie einen Blick auf Siraj Ravals 5-minütigen Darth Vader-Klassifikator.
Diese Art der computergestützten Datenerfassung ist nicht nur zum Auffinden wilder Darth-Vader unglaublich leistungsfähig. TensorFlow wird bereits in der biomedizinischen Bildanalyse eingesetzt.
Nahezu jeder Bereich, der auf die Analyse großer Bilddatenmengen angewiesen ist, kann von der Technologie profitieren. Wie im offiziellen TensorFlow-Einführungsvideo gezeigt, wird es verwendet, um die Erhaltungsbemühungen für das fast ausgestorbene Dugong zu rationalisieren.
Deep Photo Style Transfer
TensorFlow kann nicht nur zur Klassifizierung von Bildern verwendet werden, sondern auch zur dynamischen Änderung von Bildern. Deep Photo Style Transfer wurde von einer Gruppe an der Cornell University zusammengestellt. Das Projekt nimmt ein Eingabebild und ein Stilbild auf, bevor dieser Stil auf das Originalbild angewendet wird - mit beeindruckenden Ergebnissen.
In den Beispielen wird eine Mischung aus automatisierten und manuell erstellten Bildebenen verwendet. Wenn Sie also die Möglichkeit haben möchten, Ihre Photoshop-Kenntnisse zu verbessern, bevor Sie sich mit der Bibliothek befassen.
Magenta AI Musik
Wir sind kein Fremder, wenn es darum geht, mit Computern schöne Kunstwerke zu schaffen. Die Idee, Computer so zu gestalten, dass Kreativität erkennbar ist, ist seit langem ein Science-Fiction-Traum. Mit neuronalen Netzwerkbibliotheken wie TensorFlow rückt es näher als je zuvor.
Magenta verwendet TensorFlow, um Werkzeuge für Musiker zu erstellen. Mit Deep Learning erweitert Magenta die Werkzeuge, die Musikern zur Verfügung stehen, um neue Arten der Klangmischung und sogar maschinengestützte Improvisationsanrufe und -reaktionen zu eröffnen.
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 verwendete die magenta.js-Bibliothek, um seinen wunderschönen Latent Cycles-Stift zu erstellen.
Durch das Aneinanderreihen von durch neuronale Netze erzeugten improvisierten Loops ermöglicht Latent Cycles jedem, ohne vorherige musikalische Kenntnisse einzigartige und schöne Klänge zu erzeugen.
So lernen Sie TensorFlow
Maschinelles Lernen ist ein unglaublich dichtes Thema. Gute Kenntnisse in Statistik, Mathematik, Programmierung und allgemeinen Datenwissenschaften sind für das Verständnis von zentraler Bedeutung. Trotzdem macht es TensorFlow auch Anfängern leicht, praktische Erfahrungen zu sammeln. Das offizielle TensorFlow-Tutorial erklärt Schritt für Schritt die Einrichtung und Verwendung.
Die meisten TensorFlow-Projekte verwenden die Programmiersprache Python. Wenn Sie neu in der Sprache sind, gibt es eine Fülle großartiger Orte, an denen Sie Python lernen können. Wenn Sie bereits mit JavaScript vertraut sind, enthält TensorFlow Lernvideos zur TensorFlow.js-Bibliothek.
Diese Tutorials stehen neben dem kostenlosen maschinellen Lernkurs von Google. Was ist maschinelles Lernen? Der kostenlose Google-Kurs bringt es für Sie auf den Punkt. Was ist maschinelles Lernen? Googles kostenloser Kurs bringt es für Sie auf den Punkt 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 Bildklassifikatoren bietet Siraj Raval eine informative (und memenreiche) Einführung von 5 Minuten.
Dies ist eines von vielen Videos auf Sirajs YouTube-Kanal zum Thema maschinelles Lernen. Zwischen superschnellen Videos wie diesem und langen Live-Streams, die Schritt für Schritt erstellt werden, ist dies ein großartiger Ort, um TensorFlow und maschinelles Lernen in Python zu erlernen.
Der Coding Train konzentriert sich auf JavaScript und Tensorflow.js und bietet einen weiteren umfassenden Ansatz:
Der Moderator Daniel Shiffman behandelt verschiedene Anwendungsfälle für TensorFlow und seine Reihe zum maschinellen Lernen als Ganzes ist einer der besten frei verfügbaren Kurse zu diesem Thema.
Einsteigerprojekt: Live-Objekterkennung
In diesem Projekt wird die Live-Objekterkennung zur Steuerung eines automatischen Abfallsortierers verwendet. Die Hardware scheint eine Himbeer-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 hat kein Tutorial angehängt. Dat Trans ausgezeichneter OpenCV- und TensorFlow-Artikel verwendet die gleichen Bibliotheken und erklärt jedes Element klar. Als einfache Idee im kleinen Maßstab, die die TensorFlow-Bibliothek verwendet, ist ein Projekt dieser Größenordnung der perfekte Einstieg.
Maschinelles Lernen weiterentwickeln
TensorFlow ist ein unglaublich leistungsfähiges Tool des wohl wichtigsten Unternehmens im Internet. Die Entscheidung, Open Source zu machen, war eine große Sache, da sie uns allen offensteht.
Das heißt, maschinelles Lernen ist ein unglaublich dichtes Thema. Es lohnt sich, etwas Zeit mit Online-Kursen zum maschinellen Lernen zu verbringen. Diese Kurse zum maschinellen Lernen bereiten einen Karriereweg für Sie vor. Diese hervorragenden Online-Kurse zum maschinellen Lernen bereiten einen Karriereweg für Sie vor in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Lesen Sie mehr, um TensorFlow optimal zu nutzen.
Erfahren Sie mehr über: Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Neuronale Netze.
