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

Maschinelles Lernen ist im Moment die heißeste Sache im Computer. Es ist leicht zu erkennen, warum die Technologie überall zum Einsatz kommt, vom selbstfahrenden Auto über die Strafverfolgung bis hin zur Börsenprognose.

TensorFlow ist ein Projekt von Google, das auf maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken basiert. Lassen Sie uns herausfinden, was es ist, wie es genutzt wird und wie man es erlernen kann.

Was ist TensorFlow??

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

In der einfachsten Form des maschinellen Lernens werden Computer darin unterrichtet, wie sie Daten analysieren und fundierte Entscheidungen in Bezug auf diese treffen können, ohne dazu direkt programmiert zu sein. Um dies zu erreichen, schulen wir neuronale Netzwerke, um bestimmte Aufgaben zu erledigen.

TensorFlow ist eine von Google Brain für eine Vielzahl von Anwendungen entwickelte Open Source-Bibliothek für neuronale Netzwerke. Im Wesentlichen beseitigt TensorFlow die Notwendigkeit, ein neuronales Netzwerk zu erstellen. Stattdessen können Sie TensorFlow mit Ihrem Datensatz trainieren und die Ergebnisse nach Belieben 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-Lernprogramme für Anfänger 6 Hilfreiche Tutorials zum Maschinellen Lernen und Kurse zum Erlernen der Grundlagen 6 Hilfreiche Tutorials zum Lernen zum Maschinellen Lernen und Kurse zum Erlernen der Grundlagen Es war noch nie ein besserer Zeitpunkt, um sich mit maschinellem Lernen zu beschäftigen. Hier finden Sie sechs nützliche Ressourcen, die Ihnen das Lernen über maschinelles Lernen erleichtern. Lesen Sie mehr Verwenden Sie die Bildklassifizierung als frühes Beispielprojekt, um das Verständnis zu erleichtern. Durch Einspeisen von Referenzbildern in ein neuronales Netzwerk kann es lernen, vorherzusagen, ob ein Bild ähnliche Objekte enthält.

Um diesen Vorgang in Aktion zu sehen, werfen Sie einen Blick auf Siraj Ravals 5-minütigen Darth Vader-Klassifikator.

Diese Art von computergestütztem Sichten von Daten ist nicht nur für die Suche nach wilden Darth Vaders unglaublich leistungsstark. 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 in dem offiziellen TensorFlow-Einführungsvideo gezeigt, wird es verwendet, um die Bemühungen um die Erhaltung des fast ausgestorbenen Dugong zu rationalisieren.

Deep Photo Style Transfer

TensorFlow kann nicht nur zur Bildklassifizierung 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 Stylingbild, bevor dieser Stil auf das Originalbild angewendet wird - mit erstaunlichen Ergebnissen.

In den Beispielen wird eine Mischung aus automatisierter und manuell erstellter Bildschichtung verwendet. Wenn Sie die Hände in die Hand nehmen möchten, lohnt es sich möglicherweise, Ihre Photoshop-Kenntnisse auf den neuesten Stand zu bringen, bevor Sie in die Bibliothek einsteigen.

Magenta AI-Musik

Wir sind kein Fremder im Umgang mit Computern, um wunderschöne Kunstwerke zu schaffen. Die Idee, dass Computer Kreativität zeigen, die wir als erkennbar empfinden, ist seit langem ein Sci-Fi-Traum. Mit neuronalen Netzwerkbibliotheken wie TensorFlow wird es näher als je zuvor.

Magenta verwendet TensorFlow, um Werkzeuge für Musiker zu erstellen. Durch tiefes Lernen erweitert Magenta die verfügbaren Tools für Musiker, um neue Arten der Klangmischung zu eröffnen und sogar maschinengestützte Improvisationsanrufe und -antworten zu ermöglichen.

Magenta kann auch als intelligenter Sequenzer verwendet werden. Die Verwendung von externen Bibliotheken ist eine der vielen fantastischen Funktionen von CodePen. Tero Parviainen nutzte die magenta.js-Bibliothek, um seinen wunderschönen Latent Cycles-Stift zu erstellen.

Latent Cycles ermöglicht es, neuronale Netzwerke mit improvisierten Loops nebeneinander zu setzen, und ermöglicht jedem, einzigartige und schöne Sounds ohne musikalisches Vorwissen zu erzeugen.

So lernen Sie TensorFlow

Maschinelles Lernen ist ein unglaublich dichtes Thema. Gute Kenntnisse in Statistik, Mathematik, Programmierung und allgemeiner Datenwissenschaft sind für das Verständnis von zentraler Bedeutung. Trotzdem macht TensorFlow es auch als Anfänger leicht, praktische Erfahrungen zu sammeln. Das offizielle TensorFlow-Tutorial führt Sie Schritt für Schritt durch.

Die meisten TensorFlow-Projekte verwenden die Programmiersprache Python. Wenn Sie sich mit der Sprache noch nicht auskennen, gibt es eine Vielzahl großartiger Orte, um Python zu lernen. Wenn Sie mit JavaScript bereits vertraut sind, bietet TensorFlow Tutorial-Videos zur TensorFlow.js-Bibliothek.

Neben den kostenlosen maschinellen Lernkursen von Google Was ist maschinelles Lernen? Der kostenlose Google-Kurs bricht für Sie ein Was ist Maschinelles Lernen? Mit dem kostenlosen Google-Kurs brechen wir Sie ab Google hat einen kostenlosen Online-Kurs entwickelt, der Ihnen die Grundlagen des maschinellen Lernens vermittelt. Weitere Informationen 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 5-minütige Einführung (und Meme-heavy).

Dies ist eines von vielen Videos auf Sirajs YouTube-Kanal zum Thema Machine Learning. Zwischen superschnellen Videos wie diesem und langen Live-Streams, die Schritt für Schritt vorgehen, ist dies ein großartiger Ort, um TensorFlow und maschinelles Lernen in Python zu lernen.

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

Der Moderator Daniel Shiffman behandelt verschiedene Anwendungsfälle für TensorFlow und seine Serie über maschinelles Lernen insgesamt ist einer der besten frei verfügbaren Kurse zu diesem Thema.

Anfängerprojekt: Live Object Detection

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

Dem Projekt aus dem Video ist kein Tutorial beigefügt. Dat Trans hervorragender OpenCV- und TensorFlow-Artikel verwendet die gleichen Bibliotheken, die jedes Element klar erklären. Als einfache Idee in kleinem Maßstab, die die TensorFlow-Bibliothek verwendet, ist ein Projekt dieser Größenordnung der perfekte Einstieg.

Mit maschinellem Lernen weiter gehen

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

Trotzdem ist maschinelles Lernen ein unglaublich dichtes Thema. Es lohnt sich, einige Zeit mit maschinellem Lernen online zu verbringen. Diese maschinellen Lernkurse bereiten einen Karriereweg für Sie vor. Diese maschinellen Lernkurse bereiten einen Karriereweg für Sie vor. Diese hervorragenden Online-Kurse für maschinelles Lernen werden Ihnen helfen, die für einen Berufseinstieg erforderlichen Fähigkeiten zu verstehen beim maschinellen Lernen und bei der künstlichen Intelligenz. Lesen Sie weiter, um TensorFlow optimal zu nutzen.

Erfahren Sie mehr über: Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Neuronale Netze.