یادگیری ماشین، یک فناوری پررونق در حوزه تجارت است که در شرکت‌های بزرگ مورد استفاده قرار می‌گیرد. بهره‌مندی از این فناوری به شیوه صحیح، گاه سخت و پیچیده است. از همین رو، برای رهایی از پیچیدگی‌های مربوط به این فناوری، کتابخانه TensorFlow توسط گوگل توسعه داده شده است که در سال ۲۰۱۵ به صورت متن باز ارایه شد.

یادگیری ماشین دارای توابع داخلی و Data Handling‌های بسیاری است. از طرفی، ممکن است شما به یک الگوریتم جدید نیاز داشته باشید. اینجاست که TensorFlow به کمک شما می‌آید و این کار را برای شما بسیار آسان می‌سازد. در حقیقت، این ابزار زیرساخت‌های کاملی برای کار با یادگیری ماشین فراهم می‌کند که از آن بیشتر در کارهای تحقیقاتی بهره گرفته می‌شود. 

یادگیری ماشین، الگوهای پیچیده بر روی داده‌های مربوط به سیستم‌ها را در نظر می‌گیرد تا بتواند تصمیم‌گیری درست و به‌جایی داشته باشد.  این در حالی است که TensorFlow برای ارائه پیش‌بینی‌ها از کمترین منابع استفاده می‌کند. 

Tensorflow دارای سه مولفه اصلی است:

• TensorFlow API
• TensorFlow Serving
• Tensor Board

تعریف TensorFlow

TensorFlow به عنوان یک ابزار برای الگوها و دستگاه‌ها معرفی می‌شود. این کتابخانه متن باز با زبان پایتون توسعه داده شده است. TensorFlow از یک کتابخانه ریاضی سمبولیک استفاده می‌کند تا مدل‌های یادگیری عمیق را با استفاده از نمودارهای جریان داده طراحی کرده و بسازد. 

TensorFlow توسط گوگل، به عنوان یک کتابخانه متن باز یادگیری ماشین منتشر شد که این کتابخانه محاسبات بی‌شماری را با کمک نمودارهای جریان داده انجام می‌دهد.

درک TensorFlow

این کتابخانه را می‌توان به عنوان یک سیستم برنامه‌نویسی خوب در نظر گرفت، که در آن عملیات‌ها در قالب گراف‌هایی گسترش می‌یابند. نصب آن از طریق محیط pip صورت می‌گیرد و در بسترهای مختلفی اجرا می‌شود. 

Tensor دارای تعدادی ابعاد داده است که با استفاده از Rank نمایش داده می‌شود. Tensorflow، یک سری API را برای کار با زبان GO فراهم می‌کند تا بتوان گراف‌هایی را تعریف و یا آنها را به پروژه اضافه کرد. در این گراف‌ها، گره‌ها نمایانگر عملیات ریاضی هستند.

این برنامه، بر روی دستگاه‌های Local، دستگاه‌های اندروید و Google Customs اجرا می‌شود.

TensorFlow چگونه کار را برای ما آسان‌تر می‌کند؟

ویژگی قابل توجه این کتابخانه Tensor Board است که به ما این امکان را می‌دهد تا به صورت گرافیکی روند کار Tensor را مجازی‌سازی و نظارت کنیم.

یادگیری ماشین به مفاهیم ماتریسی وابسته است و در آرایه‌های چندبعدی قابل دسترسی می‌باشد. از طرفی، گفتیم که TensorFlow نیز در راستای بهبود یادگیری ماشین حرکت می‌کند. بنابراین، این کتابخانه قادر است که توسط زبان‌هایی مانند پایتون و C++ قابل دسترس باشد و محاسبات ماتریسی را به سرعت انجام دهد. 

این ابزار به دلیل داشتن APIهای کتابخانه‌هایی که روی CPU و GPU کار می‌کنند، بسیار انعطاف‌پذیر است. از این رو، می‌توانید داده‌ها را به دو روش Load کنید: 

• بارگذاری داده‌ها به حافظه
• خط مسیر داده (Data Pipeline)

لازم به ذکر است که این روش‌ها با مجموعه داده‌های مرتبه بالاتر، بهتر عمل می‌کنند.

با TensorFlow چه کاری می‌توانید انجام دهید؟

Tensorflow برای ایجاد روش‌های یادگیری، جمع‌آوری داده‌ها، اجرای روش‌های آموزشی، فرایند تحلیل پیش‌بینی‌ها و در نهایت کسب نتایج خوب در آینده به کار گرفته می‌شود. 

به عنوان مثال، تنها با یک خط ساده در پایتون، شبکه عصبی متوالی ایجاد می‌شود. و در مرحله بعدی با کمک جاوااسکریپت می‌توان مجموعه داده‌های نمونه را آموزش داده و با استفاده از پسوند .js آنها را در مرورگر اجرا کرد. 

این کتابخانه کاربردهای بسیاری دارد که رایج‌ترین آنها عبارتند از: برنامه‌های مبتنی بر متن مانند تشخیص زبان و تجزیه و تحلیل احساسات، تشخیص تصویر و ویدیو.

مزایای استفاده از Tensorflow

• مزیت استفاده از Tensorflow این است که مفاهیم انتزاعی را برای اجرای یادگیری ماشین ارایه می‌دهد.
• این ابزار، به طور موثر با آرایه‌های چندبعدی سروکار دارد و محاسبات پیچیده ریاضی را انجام می‌دهد.  
• یکی از زیبایی‌های Tensorflow این است که از تصاویر گرافیکی خوب برخوردار می‌باشد. شما می‌توانید هر یک از نمودارها را با ساختار Responsive مجازی‌سازی کنید. همچنین، به دلیل متن باز بودن، به راحتی با انواع محصولات کتابخانه‌ای قابل تنظیم است و محاسبات توزیع‌شده را به خوبی پیش می‌برد. 
• به خط مسیر پیشنهاد می‌دهد که چندین شبکه عصبی را به طور موازی آموزش دهد.

چرا باید از TensorFlow استفاده کنیم؟

با استفاده از TensorFlow می‌توانیم تصاویر و مستندات خوبی ایجاد کنیم و از پشتیبانی گسترده کاربران برخوردار باشیم. TensorFlow عمدتاً به عنوان یک الهام‌بخش شناخته می‌شود. چرا که از آن برای طبقه‌بندی، کشف پیش‌بینی‌ها و شناسایی الگوها مورد استفاده قرار می‌گیرد. اهمیت این موارد به قدری است که از آن در برنامه‌های یادگیری ماشین و بخشی از Google به منظور توسعه یک راه‌حل بهینه، استفاده شده است. 

اپلیکیشن‌های حوزه سلامت، شبکه‌های اجتماعی، برنامه‌های تبلیغاتی و محصولات گوگل از یادگیری پیشرفته دستگاه‌ها استفاده می‌کنند و در این راستا، این Tensorflow است که آنها را به اهدافشان نزدیک‌تر می‌کند.