האם ניתן להשתמש ב-Tensorflow לאימון והסקת רשתות עצביות עמוקות (DNNs)?
TensorFlow היא מסגרת קוד פתוח בשימוש נרחב ללמידת מכונה שפותחה על ידי Google. הוא מספק מערכת אקולוגית מקיפה של כלים, ספריות ומשאבים המאפשרים למפתחים ולחוקרים לבנות ולפרוס מודלים של למידת מכונה ביעילות. בהקשר של רשתות עצביות עמוקות (DNNs), TensorFlow מסוגל לא רק לאמן את המודלים הללו אלא גם להקל על ההסקה שלהם.
אימון רשתות עצביות עמוקות כרוך בהתאמה איטרטיבית של הפרמטרים של המודל כדי למזער את ההבדל בין תפוקות חזויות לתפוקות בפועל. TensorFlow מציעה סט עשיר של פונקציונליות שהופכות DNNs לאימון לנגיש יותר. הוא מספק API ברמה גבוהה בשם Keras, אשר מפשט את תהליך ההגדרה וההכשרה של רשתות עצביות. עם Keras, מפתחים יכולים לבנות במהירות מודלים מורכבים על ידי ערימת שכבות, ציון פונקציות הפעלה והגדרת אלגוריתמי אופטימיזציה. TensorFlow תומך גם באימון מבוזר, המאפשר ניצול של מספר GPUs או אפילו אשכולות מבוזרים כדי להאיץ את תהליך האימון.
לשם המחשה, הבה נשקול דוגמה לאימון רשת עצבית עמוקה לסיווג תמונות באמצעות TensorFlow. ראשית, עלינו להגדיר את ארכיטקטורת המודל שלנו, שיכולה לכלול שכבות קונבולוציוניות, שכבות אגירה ושכבות מחוברות במלואן. לאחר מכן, נוכל להשתמש בפונקציות המובנות של TensorFlow כדי לטעון ולעבד מראש את מערך הנתונים, כגון שינוי גודל תמונות, נרמול ערכי פיקסלים ופיצול נתונים לקבוצות אימון ואימות. לאחר מכן, נוכל להרכיב את המודל על ידי ציון מדדי פונקציית ההפסד, האופטימיזציה וההערכה. לבסוף, אנו יכולים לאמן את המודל באמצעות נתוני האימון ולנטר את הביצועים שלו על ערכת האימות. TensorFlow מספקת התקשרויות וכלי עזר שונים כדי לעקוב אחר התקדמות האימון, לשמור נקודות ביקורת ולבצע עצירה מוקדמת.
ברגע שרשת עצבית עמוקה מאומנת, ניתן להשתמש בה להסקת מסקנות, שכוללת ביצוע תחזיות על נתונים חדשים שלא נראים. TensorFlow תומך באפשרויות פריסה שונות להסקת מסקנות, בהתאם למקרה השימוש הספציפי. לדוגמה, מפתחים יכולים לפרוס את המודל המיומן כאפליקציה עצמאית, שירות אינטרנט, או אפילו כחלק ממערכת גדולה יותר. TensorFlow מספקת ממשקי API לטעינת המודל המאומן, הזנת נתוני קלט וקבלת תחזיות המודל. ניתן לשלב ממשקי API אלו בשפות תכנות ובמסגרות שונות, מה שמקל על שילוב מודלים של TensorFlow במערכות תוכנה קיימות.
TensorFlow אכן מסוגל גם לאמן וגם להסיק רשתות עצביות עמוקות. מערך התכונות הנרחב שלו, כולל Keras לבניית מודלים ברמה גבוהה, תמיכה בהדרכה מבוזרת ואפשרויות פריסה, הופכים אותו לכלי רב עוצמה לפיתוח ופריסה של מודלים של למידת מכונה. על ידי מינוף היכולות של TensorFlow, מפתחים וחוקרים יכולים לאמן ולפרוס ביעילות רשתות עצביות עמוקות עבור משימות שונות, החל מסיווג תמונה ועד עיבוד שפה טבעית.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא התקדמות בלימוד מכונה:
- כאשר קרנל מזולג עם נתונים והמקור הוא פרטי, האם המזלג יכול להיות ציבורי ואם כן אין מדובר בהפרת פרטיות?
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- האם מצב להוט מונע את פונקציונליות המחשוב המבוזר של TensorFlow?
- האם ניתן להשתמש בפתרונות הענן של Google כדי לנתק מחשוב מאחסון לצורך אימון יעיל יותר של מודל ה-ML עם נתונים גדולים?
- האם Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) מציע רכישה ותצורה אוטומטית של משאבים ומטפל בכיבוי משאבים לאחר סיום ההכשרה של המודל?
- האם ניתן לאמן מודלים של למידת מכונה על מערכי נתונים גדולים באופן שרירותי ללא שיהוקים?
- האם בעת שימוש ב-CMLE, יצירת גרסה דורשת ציון מקור של מודל מיוצא?
- האם CMLE יכול לקרוא נתוני אחסון מ-Google Cloud ולהשתמש במודל מיומן שצוין להסקת מסקנות?
צפה בשאלות ותשובות נוספות ב-Advance in Machine Learning