Che cos'è Google TensorFlow? Esempi ed esercitazioni Open Source

L'apprendimento automatico è la cosa più interessante in informatica al momento. È facile capire perché con la tecnologia utilizzata ovunque, dalle auto che si guidano da sole alle forze dell'ordine, alle previsioni del mercato azionario.

TensorFlow è il progetto di Google basato sull'apprendimento automatico e sulle reti neurali. Scopriamo di cosa si tratta, i suoi usi e come imparare ad usarlo.

Cos'è TensorFlow?

È impossibile spiegare completamente cosa sia TensorFlow senza prima capire cos'è l'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico e le reti neurali influenzano già le nostre vite 4 Algoritmi di apprendimento automatico che modellano la tua vita 4 Algoritmi di apprendimento automatico che modellano la tua vita Potresti non rendertene conto, ma l'apprendimento automatico è già tutto intorno a te e può esercitare un sorprendente grado di influenza sul tuo vita. Non mi credi? Potresti essere sorpreso. Leggi di più in più modi di quanto penseresti.

Nel modo più semplice, l'apprendimento automatico è il processo di insegnamento dei computer su come analizzare i dati e prendere decisioni informate in merito, senza essere programmato direttamente per farlo. Per raggiungere questo obiettivo, addestriamo reti neurali per svolgere compiti specifici.

TensorFlow è la libreria di rete neurale open source di Google, sviluppata dal team Google Brain per un'ampia gamma di usi. In sostanza, TensorFlow elimina la necessità di creare una rete neurale da zero. Invece, puoi allenare TensorFlow con il tuo set di dati e utilizzare i risultati come desideri.

Fin qui, così astratto. Cosa puoi fare con una rete neurale? Si scopre, quasi tutto!

Esempi di TensorFlow notevoli

Classificazione delle immagini

Numerosi tutorial per l'apprendimento automatico per principianti 6 Esercitazioni e corsi di apprendimento automatico utili per cogliere l'essenziale 6 Utili tutorial e corsi di apprendimento automatico per cogliere l'essenziale Non c'è mai stato un momento migliore per immergersi nell'apprendimento automatico. Ecco sei risorse utili per aiutarti a conoscere l'apprendimento automatico. Per saperne di più usa la classificazione delle immagini come primo progetto di esempio per aiutare nella comprensione. Alimentando le immagini di riferimento in una rete neurale, può imparare a prevedere se un'immagine contiene oggetti simili.

Per vedere questo processo in azione, dai un'occhiata al classificatore Darth Vader di Siraj Raval a 5 minuti.

Questo tipo di setacciamento dei dati assistito dal computer è incredibilmente potente non solo per localizzare i selvaggi Darth Vaders. TensorFlow è già in uso nell'analisi di immagini biomediche.

Quasi tutti i campi che si basano sull'analisi di grandi quantità di dati di immagine possono beneficiare della tecnologia. Come descritto nel video introduttivo ufficiale di TensorFlow, viene utilizzato per ottimizzare gli sforzi di conservazione per il Dugong quasi estinto.

Deep Style Style Transfer

Oltre alla classificazione delle immagini, TensorFlow può essere utilizzato per modificare dinamicamente le immagini. Deep Photo Style Transfer è stato creato da un gruppo presso la Cornell University. Il progetto prende un'immagine di input e un'immagine di stile prima di applicare quello stile all'immagine originale - con risultati sorprendenti.

Gli esempi utilizzano una combinazione di livelli di immagine automatizzati e ottenuti manualmente, quindi se vuoi metterti le mani su di esso potrebbe valere la pena di rispolverare le tue abilità con Photoshop prima di addentrarti nella libreria.

Magenta AI Music

Non siamo estranei all'utilizzo del computer per creare splendide opere d'arte. L'idea di computer che esibiscono la creatività in un modo che riconosciamo riconoscibile è stata a lungo un sogno di fantascienza. Con le librerie di reti neurali come TensorFlow, si sta avvicinando più che mai.

Magenta utilizza TensorFlow per creare strumenti per i musicisti. Utilizzando l'apprendimento approfondito, Magenta estende gli strumenti a disposizione dei musicisti per aprire nuovi tipi di miscelazione del suono e persino chiamate e risposte improvvise assistite dal computer.

Magenta è anche utilizzabile come sequencer intelligente a se stante. La possibilità di usare le librerie esterne è una delle tante fantastiche funzionalità di CodePen. Tero Parviainen ha utilizzato la libreria magenta.js per creare la sua bella penna Latent Cycles.

Impostando loop improvvisati generati da una rete neurale uno accanto all'altro, Latent Cycles consente a chiunque di creare suoni unici e belli senza conoscenze musicali precedenti.

Come imparare TensorFlow

L'apprendimento automatico è un argomento incredibilmente denso. Una buona conoscenza delle statistiche, della matematica, della programmazione e della scienza generale dei dati sono fondamentali per la comprensione. Detto questo, TensorFlow semplifica l'esperienza pratica anche come principiante. Il tutorial ufficiale di TensorFlow richiede un approccio graduale per l'installazione e l'utilizzo.

La maggior parte dei progetti TensorFlow utilizza il linguaggio di programmazione Python. Se sei nuovo nella lingua, ci sono molti posti fantastici per imparare Python. Se hai già più familiarità con JavaScript, TensorFlow ha video tutorial relativi alla libreria TensorFlow.js.

Queste esercitazioni, insieme al corso di apprendimento automatico gratuito di Google Che cos'è l'apprendimento automatico? Il corso gratuito di Google si rompe per te Cos'è l'apprendimento automatico? Il corso gratuito di Google si rompe per te Google ha progettato un corso online gratuito per insegnarti i fondamenti dell'apprendimento automatico. Per saperne di più, sono una risorsa inestimabile, dai fornitori della biblioteca.

Altri tutorial su TensorFlow

Per un'introduzione rapida e informativa a TensorFlow e ai classificatori di immagini, Siraj Raval ha un'introduzione informativa (e meme-heavy) di 5 minuti.

Questo è uno dei molti video sul canale YouTube di Siraj sul tema dell'apprendimento automatico. Tra video super veloci come questo e lunghi live stream che seguono un approccio graduale, questo è un ottimo posto per imparare TensorFlow e machine learning in Python.

Concentrandosi su JavaScript e Tensorflow.js, il Coding Train fornisce un altro approccio su vasta scala:

L'ospite Daniel Shiffman copre vari casi d'uso per TensorFlow, e la sua serie sull'insegnamento macchina nel suo insieme è uno dei migliori corsi liberamente disponibili sull'argomento.

Progetto per principianti: rilevamento oggetti in tempo reale

Questo progetto utilizza il riconoscimento degli oggetti in tempo reale per controllare un selezionatore automatico di rifiuti. L'hardware sembra essere un'alternativa a Raspberry Pi, anche se in teoria potrebbe essere utilizzato qualsiasi microcontrollore. Il vero lavoro è stato fatto usando una miscela di OpenCV e TensorFlow.

Il progetto dal video non ha tutorial allegato. L'eccellente articolo di Dat Tran OpenCV e TensorFlow utilizza le stesse librerie, spiegando chiaramente ogni elemento. Come semplice idea su piccola scala che utilizza la libreria TensorFlow, un progetto di questa scala è il modo perfetto per iniziare.

Andando oltre con l'apprendimento automatico

TensorFlow è uno strumento incredibilmente potente da forse la compagnia più importante di Internet. La decisione di renderlo open source è stato un grosso problema, in quanto apre a tutti noi.

Detto questo, l'apprendimento automatico è un argomento incredibilmente denso. Vale la pena passare un po 'di tempo con i corsi online di apprendimento automatico Questi corsi di apprendimento automatico prepareranno un percorso di carriera per te Questi corsi di apprendimento automatico ti prepareranno un percorso di carriera Questi eccellenti corsi online di apprendimento automatico ti aiuteranno a capire le abilità necessarie per iniziare una carriera nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale. Leggi di più per sfruttare al meglio TensorFlow.

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