Deep learning и machine learning вече не са екзотичните термини, които бяха някога. Създаването и обучаването на модели е все по-улеснен процес, особено благодарение на библиотеки като TensorFlow. Тъй като е ключов елемент от работата на инженерите в сферата, е част и от практическия курс Deep Learning – декември 2022, за който можеш да се запишеш още сега и да започнеш да надграждаш уменията си.

TensorFlow е библиотека, разработена с цел да улесни разработчиците в създаването, тренирането и като цяло работата им с deep learning модели и данните, които ползват. Днес предоставя цялостна платформа и гъвкава екосистема от инструменти и ресурси. Това я превърна и в един от най-използваните ресурси, когато говорим за deep learning и машинно обучение. Ако си готов да направиш следващата си стъпка в динамичната сфера на изкуствения интелект и ML, ето какво трябва да знаеш за TensorFlow преди да се докоснеш до нея.

Потенциалът на TensorFlow

Google създава библиотеката през 2015 година, но за вътрешна употреба. В резултат на приложението ѝ и разкрития потенциал, компанията я превръща в библиотека с отворен код, която се развива и обогатява непрекъснато, благодарение на общността. Днес е цялостна платформа, а активността е ежедневна, както можеш и сам да се убедиш в хранилището ѝ в GitHub.

Платформата осигурява всички необходими ресурси, за да създаваш високотехнологични решения, както и да разработваш приложения, зависещи от принципа на работа на машинното обучение. Областта на deep learning никак не е елементарна за изучаване и овладяване, но в екосистема като тази, работата по подобни проекти става значително по-лесна.

Програмни езици за TensorFlow

Изчисленията при работата с библиотеката се представят като потоци от данни под формата на графи. Операциите на тези невронни мрежи се извършват върху многомерни масиви от данни, наречени тензори, което дава и името на TensorFlow. Освен това, тези тензори са всъщност Python обекти. Затова, ако ти предстои да направиш следващата крачка в обучението си в сферата на изкуствения интелект, трябва да имаш поне базови познания и умения с Python. Това е и най-популярният език за работа в сферата на AI, ML и Data Science.

Но не само Python ще ти открие път към работата с инструмента. JavaScript е друг програмен език, който става все по-популярен в работата с TensorFlow и по-точно – библиотеката TensorFlow.js. Ако имаш амбицията да навлезеш в сферата на ML с JavaScript, сега можеш да разработваш такива модели и да ги използваш директно в браузъра. Разбира се, по време на курса ще се фокусираш върху работата с Python за разработката и обучението на модели, но това е идея за начините, по които можеш да надградиш способностите си след това.

Приложение на TensorFlow

Макар и не всички да го осъзнаваме, машинното обучение и deep learning практиките днес са навсякъде около нас. Но щом си тук, вече си наясно с това. В този ред на мисли, не е изненада, че TensorFlow намира своето приложение в реалния свят, в продукти, с които си взаимодействаме на практика ежедневно. Платформата и възможностите ѝ играят основна роля за разпознаването на изображение, гласово търсене, текстови приложения, а някои от най-разпознаваемите примери са:

• AirBnB – за откриването и разпознаването на обекти и класифицирането на изображения спрямо помещенията, на които отговарят, с цел подобряване на преживяването, което получават гостите;

• Coca-Cola – развитието на TensorFlow помогна на компанията да подобри програмата си за лоялност чрез ефективни proof-of-purchase функционалности;
• Google – разбира се, гигантът продължава да използва собственото си творение за подобряване на търсачката, Google Translate и продукти като Gmail.
• PayPal – разчитат именно на TensorFlow, за да подобряване на дейностите си по борба с и превенция на измамите с плащания.
• Spotify – също разчита на възможностите на платформата, за да може да отправя по-точни и по-добри препоръки на слушателите си.

Разнообразието от примери е доказателство, че TensorFlow има място на практика във всяка ниша – от здравеопазването до онлайн търговията и работата на социалните мрежи. Всички те живо се вълнуват от напредъка и иновациите, които могат да се осигурят от полето на машинното обучение и deep learning.

Ако искаш да станеш част от тази следваща вълна иноватори, не се колебай да се включиш в предстоящия курс. Той е практически интензивен и освен да работиш с TensorFlow, ще се научиш да използваш регресионни модели за ML моделиране, да дебъгваш и да деплойваш модели в production среда. Ще изградиш по-ясно и практическо разбиране за съвременните архитектури за Text и Image processing, а най-важното е, че ще придобиеш и теоретични, и практически знания, касаещи невронните мрежи и работата с тях. Започваме скоро, запиши се за Deep Learning – декември 2022 ТУК!