Qu'est-ce que TensorFlow ?

التعلم التعزيز: يتضمن تعلم التعزيز (RL) وكيلًا يتعلم اتخاذ القرارات من خلال التفاعل مع البيئة ، من خلال التجربة والخطأ. يمكن استخدام TensorFlow لهذه المهمة من خلال مكتبتها التي تسمى TensorFlow Agents (TF-Agents) ، والتي توفر إطار عمل لبناء وتدريب وكلاء RL. هذا مفيد بشكل خاص في مجالات مثل الروبوتات حيث يمكن لـ TensorFlow أن تساعد في تطوير نماذج تمكن الروبوتات من إدراك بيئتها والتفاعل معها ، وتحسين المهام مثل التنقل.

شبكات الخصومة التوليدية (GANS): تقوم TensorFlow بتجميع مكتبة تسمى TF-GAN تتيح للمطورين تنفيذ GANS بسهولة. تعمل هذه المكتبة الشاملة على تبسيط إعداد وتدريب نماذج GAN. يمكن بعد ذلك استخدام هذه النماذج لمهام مثل توليد جميع أنواع الوسائط الواقعية.

تحليل السلاسل الزمنية: يوفر TensorFlow العديد من الأساليب والنماذج لتحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ. يأتي ذلك في متناول يدي للتنبؤ بالنتائج ، واكتشاف الحالات الشاذة ، والنمذجة المالية. يستخدم على نطاق واسع في التنبؤ بأسعار الأسهم والتنبؤ بالطقس وما شابه. تعد محركات التوصية ، مثل تلك التي تستخدمها Netflix ، واحدة من حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا للسلسلة الزمنية.

مزايا TensorFlow

يوفر TensorFlow العديد من المزايا التي تجعلها خيارًا شائعًا لتطوير نماذج التعلم الآلي ونشرها. هذا هو السبب في أنه الخيار المفضل للعديد من مطوري الذكاء الاصطناعى:

قابلية التوسع: تم تصميم TensorFlow لتكون قابلة للتطوير ، مما يسمح لها بالعمل بكفاءة عبر الأجهزة المختلفة ، من الهواتف المحمولة إلى الخوادم المتطورة. يمكنه أيضًا التعامل مع مجموعات البيانات والحسابات الكبيرة بسهولة ، سواء على جهاز محلي ، أو موزعة عبر آلات متعددة ، أو في بيئة سحابية.

دعم لأجهزة متعددة: يدعم TensorFlow أجهزة متعددة ، مثل وحدات المعالجة المركزية ، وحدات معالجة الرسومات ، و TPUs. تتيح هذه الإمكانية نشر النماذج التي تم إنشاؤها باستخدام TensorFlow بسهولة عبر منصات مختلفة دون إعادة كتابة رمز.

التوازي: من خلال توزيع عبء العمل عبر معالجات أو آلات متعددة ، يمكن لـ TensorFlow أن يقلل بشكل كبير من الوقت اللازم لتدريب النماذج. هذا مفيد بشكل خاص عند العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة والنماذج المعقدة التي قد تستغرق وقتًا طويلاً للتدريب على جهاز واحد.

المصدر المفتوح: TensorFlow مفتوح المصدر ، مما يعني أنه في متناول مطوري الذكاء الاصطناعى في جميع أنحاء العالم. أن تكون مفتوح المصدر يساعد أيضًا على تعزيز الثقة والشفافية. بدعم من Google ، يحتوي TensorFlow أيضًا على مجتمع نشط وحيوي للغاية من المطورين وعلماء البيانات والمهندسين الذين يعملون معًا لتعديل وتوسيع الإطار وتقديم الدعم.

سيطرة المطورين الكبرى: على الرغم من أن TensorFlow يستخدم Python كأpe واجهة برمجة تطبيقات أمامية لبناء التطبيقات مع الإطار ، فإنه يوفر الأغلفة في العديد من لغات البرمجة الأخرى بما في ذلك C ++ و Java. هذا يعني أنه يمكن للمطورين تدريب ونشر نماذج التعلم الآلي بغض النظر عن لغة البرمجة أو النظام الأساسي.

النظام البيئي الواسع: يضم TensorFlow نظامًا بيئيًا غنيًا من المكتبات والأدوات للمساعدة في جعل التطوير أسرع وأسهل. ويشمل ذلك Tensorflow Lite للأجهزة المحمولة والأجهزة المدمجة ، TensorFlow.js للتطبيقات المستندة إلى الويب ، ومستودع مركز TensorFlow للموديلات التي تم تدريبها مسبقًا ، وأكثر من ذلك بكثير.

مكونات TensorFlow

هناك بعض المكونات الرئيسية في TensorFlow التي تساعد على تسهيل وظائفها كواحدة من مكتبات تعلم الآلات الرائدة.

التوتر: كما يشير اسمها إلى أن Tensors هي جانب حاسم في Tensorflow. فكر في موتر كصفيف متعدد الأبعاد. في TensorFlow ، يتم تمثيل جميع البيانات كموتورات ، وهي هياكل البيانات الأساسية التي يتم استخدامها لتمثيل البيانات ومعالجتها في TensorFlow.

التدفقات: هذا هو الجانب الحاسم الآخر من Tensorflow. كما نعلم ، يقبل TensorFlow المدخلات في شكل Tensors. يمر هذا الإدخال من خلال سلسلة من الخطوات. يشير مصطلح “التدفق” إلى حركة البيانات هذه من خلال المراحل المختلفة من التدريب النموذجي أو الاستدلال.

الرسوم البيانية: أحد أسباب شعبية TensorFlow هو بنيةها القائمة على الرسم البياني. يتم تصوير جميع العمليات في TensorFlow وتنفيذها داخل رسم بياني ، مما يساعد على تحديد كيفية معالجة البيانات في النموذج.

Tensorboard: Tensorboard هي أداة تصور تساعد المطورين على تتبع ، وفهم تدريب نماذج التعلم الآلي في TensorFlow. يتم استخدامه بشكل أساسي لمراقبة وتصحيح نماذج التعلم الآلي ويوفر نظرة ثاقبة حول كيفية التعلم والأداء.

ما هو Tensorflow Lite؟

على الرغم من أن TensorFlow هي مكتبة رائعة لتدريب نماذج التعلم الآلي واستنتاجها ، إلا أنها تتطلب وحدات المعالجة المركزية أو وحدات معالجة الرسومات أو tpus قوية للعمل. في عام 2017 ، أصدرت Google Tensorflow Lite لتمكين المطورين من جلب تجارب تعمل بالتعلم الآلي للأجهزة المحمولة والأجهزة المضمنة.

يسمى TensorFlow Lite الذي يطلق عليه الآن Litert ، مطورًا لنشر نماذج التعلم الآلي على الأجهزة ذات الموارد الحسابية المحدودة ، مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية وأجهزة إنترنت الأشياء الأخرى.

يقول Khalife: “(TensorFlow Lite) يتيح الاستدلال الفعال مع الحد الأدنى من الموارد الحسابية ، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات التعلم الآلي في الوقت الفعلي والمنخفض في الكلية”.

يتم ضبطه للسرعة ويؤدي إلى تحسين استهلاك الطاقة بكفاءة في الأجهزة ذات الموارد المحدودة للأجهزة. النماذج التي تم إنشاؤها باستخدام TensorFlow Lite خفيفة الوزن بما يكفي لنشرها على الأجهزة المدمجة ، مثل Raspberry Pi ، وعلى الحافة. مثل TensorFlow ، Litert هو أيضا مفتوح المصدر.

• لقد قمنا بتجميع أفضل نماذج لغة كبيرة (LLMS).