टेन्सरफ्लो क्यों

चाहे आप विशेषज्ञ हों या शुरुआती, TensorFlow एक एंड-टू-एंड प्लेटफ़ॉर्म है जो आपके लिए ML मॉडल बनाना और तैनात करना आसान बनाता है।

मशीन लर्निंग के साथ चुनौतीपूर्ण, वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने में आपकी मदद करने के लिए एक संपूर्ण पारिस्थितिकी तंत्र

आसान मॉडल निर्माण

TensorFlow अमूर्तता के कई स्तर प्रदान करता है ताकि आप अपनी आवश्यकताओं के लिए सही विकल्प चुन सकें। उच्च-स्तरीय केरस एपीआई का उपयोग करके मॉडल बनाएं और प्रशिक्षित करें, जो टेन्सरफ्लो और मशीन लर्निंग के साथ शुरुआत करना आसान बनाता है।

यदि आपको अधिक लचीलेपन की आवश्यकता है, तो उत्सुक निष्पादन तत्काल पुनरावृत्ति और सहज डिबगिंग की अनुमति देता है। बड़े एमएल प्रशिक्षण कार्यों के लिए, मॉडल परिभाषा को बदले बिना विभिन्न हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन पर वितरित प्रशिक्षण के लिए वितरण रणनीति एपीआई का उपयोग करें।

कहीं भी मजबूत एमएल उत्पादन

TensorFlow ने हमेशा उत्पादन के लिए एक सीधा मार्ग प्रदान किया है। चाहे वह सर्वर, एज डिवाइस या वेब पर हो, TensorFlow आपको अपने मॉडल को आसानी से प्रशिक्षित और तैनात करने देता है, चाहे आप किसी भी भाषा या प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करें।

यदि आपको पूर्ण उत्पादन एमएल पाइपलाइन की आवश्यकता है तो टीएफएक्स का उपयोग करें। मोबाइल और एज उपकरणों पर अनुमान चलाने के लिए, TensorFlow Lite का उपयोग करें। TensorFlow.js का उपयोग करके जावास्क्रिप्ट वातावरण में मॉडलों को प्रशिक्षित और तैनात करें।

अनुसंधान के लिए शक्तिशाली प्रयोग

गति या प्रदर्शन से समझौता किए बिना अत्याधुनिक मॉडल बनाएं और प्रशिक्षित करें। TensorFlow आपको जटिल टोपोलॉजी के निर्माण के लिए केरस फंक्शनल एपीआई और मॉडल सबक्लासिंग एपीआई जैसी सुविधाओं के साथ लचीलापन और नियंत्रण प्रदान करता है। आसान प्रोटोटाइपिंग और तेज़ डिबगिंग के लिए, उत्सुक निष्पादन का उपयोग करें।

TensorFlow प्रयोग करने के लिए शक्तिशाली ऐड-ऑन लाइब्रेरीज़ और मॉडलों के एक पारिस्थितिकी तंत्र का भी समर्थन करता है, जिसमें Ragged Tensors, TensorFlow Probability, Tensor2Tensor और BERT शामिल हैं।

देखें कि कंपनियाँ TensorFlow का उपयोग कैसे कर रही हैं

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जानें कि मशीन लर्निंग कैसे काम करती है

क्या आपने कभी जानना चाहा कि तंत्रिका नेटवर्क कैसे काम करता है? या एमएल समस्या को हल करने के लिए क्या कदम हैं? चिंता न करें, हमने आपको कवर कर लिया है। नीचे मशीन लर्निंग के बुनियादी सिद्धांतों का एक त्वरित अवलोकन दिया गया है। या, यदि आप अधिक गहन जानकारी की तलाश में हैं, तो शुरुआती और उन्नत सामग्री के लिए हमारे शिक्षा पृष्ठ पर जाएँ।

एमएल से परिचय

मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर को स्पष्ट प्रोग्रामिंग या नियमों के बिना कार्य करने में मदद करने का अभ्यास है। पारंपरिक कंप्यूटर प्रोग्रामिंग के साथ, एक प्रोग्रामर उन नियमों को निर्दिष्ट करता है जिनका कंप्यूटर को उपयोग करना चाहिए। हालाँकि, एमएल को एक अलग मानसिकता की आवश्यकता है। वास्तविक दुनिया एमएल कोडिंग की तुलना में डेटा विश्लेषण पर कहीं अधिक ध्यान केंद्रित करती है। प्रोग्रामर उदाहरणों का एक सेट प्रदान करते हैं और कंप्यूटर डेटा से पैटर्न सीखता है। आप मशीन लर्निंग को "डेटा के साथ प्रोग्रामिंग" के रूप में सोच सकते हैं।

एमएल समस्या को हल करने के लिए कदम

एमएल का उपयोग करके डेटा से उत्तर प्राप्त करने की प्रक्रिया में कई चरण होते हैं। चरण-दर-चरण अवलोकन के लिए, इस गाइड को देखें जो पाठ वर्गीकरण के लिए संपूर्ण वर्कफ़्लो दिखाता है, और डेटासेट एकत्र करने, और TensorFlow के साथ एक मॉडल का प्रशिक्षण और मूल्यांकन करने जैसे महत्वपूर्ण चरणों का वर्णन करता है।

तंत्रिका नेटवर्क की शारीरिक रचना

तंत्रिका नेटवर्क एक प्रकार का मॉडल है जिसे पैटर्न पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। यह परतों से बना है, जिसमें इनपुट और आउटपुट परतें और कम से कम एक छिपी हुई परत शामिल है। प्रत्येक परत में न्यूरॉन्स डेटा का तेजी से अमूर्त प्रतिनिधित्व सीखते हैं। उदाहरण के लिए, इस दृश्य आरेख में हम न्यूरॉन्स को रेखाओं, आकृतियों और बनावट का पता लगाते हुए देखते हैं। ये अभ्यावेदन (या सीखी गई विशेषताएं) डेटा को वर्गीकृत करना संभव बनाते हैं।

एक तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण

तंत्रिका नेटवर्क को ग्रेडिएंट डिसेंट द्वारा प्रशिक्षित किया जाता है। प्रत्येक परत में वजन यादृच्छिक मानों से शुरू होता है, और नेटवर्क को अधिक सटीक बनाने के लिए समय के साथ इनमें पुनरावृत्तीय रूप से सुधार किया जाता है। एक हानि फ़ंक्शन का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि नेटवर्क कितना गलत है, और बैकप्रॉपैगेशन नामक एक प्रक्रिया का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि नुकसान को कम करने के लिए प्रत्येक वजन को बढ़ाया जाना चाहिए या घटाया जाना चाहिए।

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