Qu'est-ce que Google TensorFlow? Exemples Open Source et Tutoriels
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L'apprentissage automatique est la chose la plus chaude en informatique en ce moment. Il est facile de comprendre pourquoi avec la technologie utilisée partout dans le monde, des voitures autonomes aux forces de l'ordre aux prévisions boursières.
TensorFlow est un projet de Google basé sur l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones. Découvrons ce que c'est, ses utilisations et comment apprendre à l'utiliser.
Qu'est-ce que TensorFlow?
Il est impossible d'expliquer en détail ce qu'est TensorFlow sans d'abord comprendre ce qu'est l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique et les réseaux de neurones affectent déjà nos vies 4 Algorithmes d'apprentissage automatique qui façonnent votre vie 4 Algorithmes d'apprentissage automatique qui façonnent votre vie Vous ne le réalisez peut-être pas, mais l'apprentissage automatique est déjà tout autour de vous et peut exercer une influence surprenante sur votre la vie. Ne me crois pas? Vous pourriez être surpris. Lire plus de plus de façons que vous ne le pensez.
Dans sa forme la plus simple, l’apprentissage automatique consiste à apprendre aux ordinateurs à analyser des données et à prendre des décisions éclairées les concernant, sans être programmé directement pour le faire. Pour ce faire, nous formons des réseaux de neurones à des tâches spécifiques.
TensorFlow est la bibliothèque de réseau de neurones open source de Google, développée par l'équipe Google Brain pour une large gamme d'utilisations. TensorFlow évite de créer un réseau de neurones à partir de rien. Au lieu de cela, vous pouvez former TensorFlow avec votre ensemble de données et utiliser les résultats comme vous le souhaitez.
Jusqu'ici, si abstrait. Que pouvez-vous faire avec un réseau de neurones? Il se trouve, presque n'importe quoi!
Exemples notables de TensorFlow
Classification d'image
De nombreux tutoriels d'apprentissage machine débutants 6 Didacticiels et cours d'apprentissage machine utiles pour comprendre l'essentiel 6 Didacticiels et cours d'apprentissage machine utiles pour comprendre l'essentiel Il n'y a jamais eu de meilleur moment pour plonger dans l'apprentissage automatique. Voici six ressources utiles pour vous aider à apprendre sur l’apprentissage automatique. Lire la suite, utilisez la classification d'images comme exemple de projet préliminaire pour vous aider à comprendre. En introduisant des images de référence dans un réseau de neurones, il peut apprendre à prédire si une image contient des objets similaires.
Pour voir ce processus en action, jetez un coup d'œil au classificateur Darth Vader de 5 minutes de Siraj Raval.
Ce type de tri de données assisté par ordinateur est incroyablement puissant, non seulement pour localiser Darth Vaders. TensorFlow est déjà utilisé dans l'analyse d'images biomédicales.
Presque tous les domaines qui reposent sur l'analyse de grandes quantités de données d'images peuvent tirer parti de la technologie. Comme présenté dans la vidéo d'introduction officielle de TensorFlow, il est utilisé pour rationaliser les efforts de conservation du Dugong presque disparu.
Transfert de style de photo profonde
En plus de la classification des images, TensorFlow peut être utilisé pour modifier les images de manière dynamique. Deep Photo Style Transfer a été mis en place par un groupe de l'Université Cornell. Le projet prend une image d'entrée et une image de style avant d'appliquer ce style à l'image d'origine - avec des résultats époustouflants.
Les exemples utilisent une combinaison de superposition d'images automatisée et réalisée manuellement. Par conséquent, si vous souhaitez vous mettre au travail, il peut être intéressant de parfaire vos compétences en Photoshop avant de vous plonger dans la bibliothèque.
Musique Magenta AI
Nous ne sommes pas étrangers à l’utilisation d’ordinateurs pour créer de belles œuvres d’art. L’idée selon laquelle les ordinateurs font preuve de créativité d’une manière que nous trouvons reconnaissable est depuis longtemps un rêve de la science-fiction. Avec les bibliothèques de réseaux neuronaux telles que TensorFlow, le rapprochement n'a jamais été aussi rapide.
Magenta utilise TensorFlow pour créer des outils pour les musiciens. En utilisant l'apprentissage en profondeur, Magenta étend les outils disponibles aux musiciens pour ouvrir de nouveaux types de mélange de sons, et même des appels et des réponses d'improvisation assistés par machine.
Magenta est également utilisable en tant que séquenceur intelligent. La possibilité d'utiliser des bibliothèques externes est l'une des nombreuses fonctionnalités fantastiques de CodePen. Tero Parviainen a utilisé la bibliothèque magenta.js pour créer son magnifique stylo Latent Cycles.
En établissant des boucles improvisées générées par réseau neuronal les unes à côté des autres, Latent Cycles permet à quiconque de créer des sons uniques et magnifiques sans connaissances musicales préalables.
Comment apprendre TensorFlow
L'apprentissage automatique est un sujet incroyablement dense. Une bonne connaissance des statistiques, des mathématiques, de la programmation et de la science des données en général est essentielle à la compréhension. Cela dit, TensorFlow facilite l’acquisition d’une expérience pratique, même en tant que débutant. Le didacticiel officiel TensorFlow adopte une approche étape par étape pour la configuration et l'utilisation.
La plupart des projets TensorFlow utilisent le langage de programmation Python. Si vous débutez dans la langue, il existe une multitude d’excellents endroits pour apprendre le python. Si vous connaissez déjà mieux JavaScript, TensorFlow propose des didacticiels vidéo couvrant la bibliothèque TensorFlow.js.
Ces tutoriels, parallèlement au cours gratuit d'apprentissage automatique de Google Qu'est-ce que l'apprentissage automatique? Le cours gratuit de Google le décrit pour vous Qu'est-ce que l'apprentissage automatique? Le cours gratuit de Google le décrit pour vous Google a conçu un cours en ligne gratuit pour vous enseigner les bases de l'apprentissage automatique. Lire la suite, sont une ressource inestimable, des fournisseurs de la bibliothèque.
Autres didacticiels TensorFlow
Pour une introduction rapide et informative à TensorFlow et aux classificateurs d'images, Siraj Raval propose une introduction informative (et extrêmement lourde) de 5 minutes.
C'est l'une des nombreuses vidéos de la chaîne YouTube de Siraj sur le thème de l'apprentissage automatique. Entre des vidéos super rapides comme celle-ci et des flux en direct prenant une approche étape par étape, c'est un endroit idéal pour apprendre TensorFlow et l'apprentissage automatique en Python.
En se concentrant sur JavaScript et Tensorflow.js, le train de codage offre une autre approche à grande échelle:
L'animateur Daniel Shiffman couvre divers cas d'utilisation de TensorFlow et sa série sur l'apprentissage automatique dans son ensemble constitue l'un des meilleurs cours disponibles à ce sujet.
Projet Débutant: Détection d'objets vivants
Ce projet utilise la reconnaissance d'objets en direct pour contrôler un trieur de déchets automatique. Le matériel semble être une alternative à Raspberry Pi, bien qu'en théorie, tout microcontrôleur puisse être utilisé. Le vrai travail se fait avec un mélange d'OpenCV et de TensorFlow.
Le projet de la vidéo n'a pas de tutoriel attaché. L'excellent article OpenCV et TensorFlow de Dat Tran utilise les mêmes bibliothèques, expliquant chaque élément clairement. En tant que simple idée à petite échelle qui utilise la bibliothèque TensorFlow, un projet de cette envergure est le moyen idéal pour commencer.
Aller plus loin avec l'apprentissage automatique
TensorFlow est un outil incroyablement puissant de la société la plus importante d’Internet. La décision de le rendre open source a été un gros problème, car elle nous ouvre à tous.
Cela dit, l'apprentissage automatique est un sujet incroyablement dense. Il vaut la peine de passer du temps avec des cours en ligne d'apprentissage machine. Ces cours d'apprentissage machine vous prépareront un cheminement de carrière. Ces cours d'apprentissage machine vous prépareront un cheminement de carrière. Ces excellents cours d'apprentissage en ligne vous aideront à comprendre les compétences nécessaires pour commencer une carrière. dans l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Lisez-en plus pour tirer pleinement parti de TensorFlow.
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