Машинное обучение

Mashinali o’qitishga kirish

3-Maruza. Mashinali o’qitishning instrumental vositalari

Mashinali o’qitishning instrumental vositalari

• Mashinada o'rganish va sun'iy intellekt, albatta, texnologik yutuqlardir. AI texnologiyalarining mashhurligi tobora ortib bormoqda, demak, ularga bo'lgan talab ham ortib bormoqda. Bu butun ishlab chiquvchilar jamoasining ko'payishiga va o'rganish va ishlashni osonlashtiradigan AI ramkalarining paydo bo'lishiga olib keladi.
• Framework - bu dasturiy mahsulotni tezroq ishlab chiqishga imkon beradigan vositalar va standart dasturlar to'plami. Uni ko'pincha kutubxona bilan aralashtirib yuborishadi, bu esa, o'z navbatida, muammoni hal qilishni osonlashtiradigan standart dasturlar, funktsiyalar va ma'lumotlar tuzilmalari to'plamidir.

TensorFlow

• TensorFlow - bu ochiq manbali, keng qamrovli mashinalarni o'rganish platformasi. Bu Google Brain jamoasi tomonidan DistBelief kengaytmasi sifatida ishlab chiqilgan, bu kompyuterni yopiq o'qitish tizimi, ammo 2015 yil noyabrida kompaniya o'z fikrini o'zgartirib, bepul kirish uchun asos yaratdi.
• Ko'pgina chuqur o'rganish tizimlari singari, TensorFlow ham C va C ++ dvigatellari yuqori qismida Python API-ga ega bo'lib, uni tezlashtiradi.
• TensorFlow vositalari, kutubxonalari va jamoat manbalarining moslashuvchan ekotizimiga ega. Bu tadqiqotchilarga eng ilg'or ML texnologiyalaridan foydalanishga, ishlab chiquvchilarga esa kompyuterda o'rganish asosida dasturlar yaratish va joylashtirishga imkon beradi.

TensorFlow

• Biroq, freymvork o'zining kamchiliklaridan xoli emas. Google o'z standartlarini yaratishni yaxshi ko'rishi bilan mashhur bo'lib, u ham freymvorkga ta'sir ko'rsatdi. Masalan, TensorFlow bilan ishlash paytida xato kodda uchib ketsa, freymvork foydalanuvchiga uni qo'zg'atgan ma'lum bir satrni ko'rsatmaydi.
• Platforma Keras singari intuitiv yuqori darajadagi API-larni tezkor bajarilishini ta'minlaydi, bu darhol modelning takrorlanishiga va oson disk raskadrovka qilishga imkon beradi. Multiplatformali xususiyati tufayli, ushbu echim foydalanuvchi tomonidan ishlatilgan tilidan qat'i nazar, bulutda va mahalliy modellarni tayyorlash va joylashtirishga imkon beradi.