TensorFlow का परिचय
TensorFlow शुरुआती और विशेषज्ञों के लिए डेस्कटॉप, मोबाइल, वेब और क्लाउड के लिए मशीन लर्निंग मॉडल बनाना आसान बनाता है। आरंभ करने के लिए नीचे दिए गए अनुभाग देखें।
टेंसरफ्लो
अपने अगले मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट को बनाने में मदद करने के लिए शुरुआती और विशेषज्ञों के लिए ट्यूटोरियल के साथ TensorFlow की नींव जानें।
वेब के लिए
नए मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और जावास्क्रिप्ट के साथ मौजूदा मॉडल को परिनियोजित करने के लिए TensorFlow.js का उपयोग करें।
मोबाइल और एज के लिए
Android, iOS, Edge TPU और रास्पबेरी पाई जैसे मोबाइल और एम्बेडेड डिवाइस पर TensorFlow Lite के साथ अनुमान चलाएँ।
उत्पादन के लिए
टीएफएक्स का उपयोग करके प्रशिक्षण और अनुमान के लिए उत्पादन-तैयार एमएल पाइपलाइन तैनात करें।
मशीन लर्निंग के लिए एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म
सफल एमएल परिणामों के लिए डेटा तैयार और लोड करें
आपके एमएल प्रयासों की सफलता में डेटा सबसे महत्वपूर्ण कारक हो सकता है। TensorFlow बड़े पैमाने पर डेटा को समेकित, साफ और प्रीप्रोसेस करने में आपकी मदद करने के लिए कई डेटा टूल प्रदान करता है:
प्रारंभिक प्रशिक्षण और सत्यापन के लिए मानक डेटासेट
डेटा लोड करने के लिए अत्यधिक स्केलेबल डेटा पाइपलाइन
सामान्य इनपुट परिवर्तनों के लिए प्रीप्रोसेसिंग परतें
बड़े डेटासेट को सत्यापित करने और बदलने के लिए उपकरण
इसके अतिरिक्त, जिम्मेदार AI टूल आपके मॉडल से निष्पक्ष, नैतिक परिणाम उत्पन्न करने के लिए आपके डेटा में पूर्वाग्रह को उजागर करने और समाप्त करने में आपकी सहायता करते हैं।
TensorFlow पारिस्थितिकी तंत्र के साथ मॉडल बनाएं और ठीक करें
कोर ढांचे पर निर्मित एक संपूर्ण पारिस्थितिकी तंत्र का अन्वेषण करें जो मॉडल निर्माण, प्रशिक्षण और निर्यात को सुव्यवस्थित करता है। TensorFlow वितरित प्रशिक्षण, तत्काल मॉडल पुनरावृत्ति और केरस के साथ आसान डिबगिंग का समर्थन करता है, और बहुत कुछ। मॉडल विश्लेषण और TensorBoard जैसे उपकरण आपके मॉडल के जीवनचक्र के माध्यम से विकास और सुधार को ट्रैक करने में आपकी सहायता करते हैं।
आरंभ करने में आपकी सहायता के लिए, Google और समुदाय से TensorFlow हब पर पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों के संग्रह या मॉडल गार्डन में अत्याधुनिक शोध मॉडल के कार्यान्वयन को खोजें। उच्च स्तरीय घटकों के ये पुस्तकालय आपको शक्तिशाली मॉडल लेने, और उन्हें नए डेटा पर फ़ाइन-ट्यून करने या नए कार्यों को करने के लिए अनुकूलित करने की अनुमति देते हैं।
मॉडल को ऑन-डिवाइस, ब्राउज़र में, ऑन-प्रिमाइसेस या क्लाउड में परिनियोजित करें
TensorFlow आपके मॉडल को किसी भी वातावरण - सर्वर, एज डिवाइस, ब्राउज़र, मोबाइल, माइक्रोकंट्रोलर, सीपीयू, जीपीयू, एफपीजीए पर तैनात करने के लिए मजबूत क्षमता प्रदान करता है। TensorFlow Serving Google की कस्टम Tensor प्रोसेसिंग यूनिट (TPU) सहित दुनिया के सबसे उन्नत प्रोसेसर पर उत्पादन पैमाने पर ML मॉडल चला सकता है।
यदि आपको विलंबता को कम करने और डेटा गोपनीयता में सुधार करने के लिए इसके स्रोत के करीब डेटा का विश्लेषण करने की आवश्यकता है, तो TensorFlow Lite फ्रेमवर्क आपको मोबाइल डिवाइस, एज कंप्यूटिंग डिवाइस और यहां तक कि माइक्रोकंट्रोलर पर मॉडल चलाने देता है, और TensorFlow.js फ्रेमवर्क आपको मशीन लर्निंग को चलाने देता है बस एक वेब ब्राउज़र।
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TensorFlow सर्विंग के साथ एक मॉडल परोसेंउत्पादन एमएल के लिए एमएलओ लागू करें
TensorFlow प्लेटफ़ॉर्म आपको डेटा ऑटोमेशन, मॉडल ट्रैकिंग, प्रदर्शन निगरानी और मॉडल पुनर्प्रशिक्षण के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करने में मदद करता है।
किसी उत्पाद, सेवा या व्यावसायिक प्रक्रिया के जीवनकाल में मॉडल प्रशिक्षण को स्वचालित और ट्रैक करने के लिए उत्पादन-स्तर के उपकरणों का उपयोग करना सफलता के लिए महत्वपूर्ण है। TFX पूर्ण MLOps परिनियोजन के लिए सॉफ़्टवेयर फ्रेमवर्क और टूलिंग प्रदान करता है, जो आपके डेटा और मॉडल के समय के साथ विकसित होने पर समस्याओं का पता लगाता है।
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एक साधारण TFX पाइपलाइन बनाएं और चलाएं एमएल मेटाडेटा के साथ वंश को ट्रैक करेंअपने एमएल ज्ञान का विस्तार करना चाहते हैं?
मशीन सीखने के सिद्धांतों और मूल अवधारणाओं की बुनियादी समझ के साथ TensorFlow का उपयोग करना आसान है। अपने कौशल को विकसित करने के लिए मौलिक मशीन लर्निंग प्रथाओं को सीखें और लागू करें।
आधारभूत एमएल क्षेत्रों में अपने कौशल में सुधार करने के लिए क्यूरेटेड पाठ्यक्रम के साथ शुरुआत करें।