TensorFlow chính là một công cụ được các nhà lập trình viên sử dụng hiện nay ở trong mảng Machine Learning (Học máy), từ nghiệp dư cho tới chuyên nghiệp. Dưới đây chính là một số thông tin có thể các bạn chưa biết về TensorFlow.
Tensorflow là gì? Đó là một trong những điều được khá nhiều người thắc mắc từ khi lĩnh vực về trí tuệ nhân tạo bùng nổ trong thập kỷ vừa qua. Cho đến hiện nay thì Tensorflow cũng được xem như là một thư viện mã nguồn mở dành riêng cho machine learning nổi tiếng nhất trên khắp thế giới. Nếu như các bạn đang cần tìm hiểu kỹ lưỡng xem thì không nên bỏ qua những kiến thức về Tensorflow cơ bản mà 123job chia sẻ trong bài viết sau nhé.
I. Nên hiểu tensorflow như thế nào?
Tensorflow cơ bản chính là một thư viện dạng nguồn mở được sử dụng vô cùng phổ biến trong lĩnh vực máy học - Machine Learning giúp cho việc gia tăng tốc độ nhanh chóng và trở nên dễ dàng hơn. Một khi trí tuệ nhân tạo được đưa vào trong việc giảng dạy tại những trường đại học thì sẽ trở nên nổi tiếng cũng được dùng phổ biến ở trong lĩnh vực giáo dục.
Tensorflow được tạo ra và phát triển bởi đội ngũ và chuyên viên của Google mà cụ thể đó là Google Brain. Nó được tạo ra cùng với mục đích chính là sử dụng cho những nhu cầu nghiên cứu và áp dụng trong sản xuất sao cho hiệu quả nhất. Tensorflow đã được cấp phép hoạt động trong tháng 11 năm 2015.
Khái niệm Tensorflow là gì?
Hiện nay, Tensorflow cơ bản còn được xem như là một trong nhiều phương tiện trung gian giúp cho việc tính toán các số lượng có trong sản xuất và đồng thời trở thành một công cụ không thể thiếu ở trong Machine Learning. Từ đó, phục vụ cho nhu cầu học tập cũng như là việc nghiên cứu một cách dễ dàng hơn.
Ngoài ra, Tensorflow còn được hiểu khi phân tách với những khái niệm có liên quan như là: Tensor được hiểu là một loại cấu trúc về dữ liệu được tập hợp trong một thư viện mà ở đó chính là Tensorflow. Trong số đó thì cấu trúc của dữ liệu sẽ được miêu tả sau đó điều chỉnh theo nhiều cách sao cho phù hợp nhất đối với những kiểu dữ liệu này. Và, cấu trúc dữ liệu này được bao gồm 3 thuộc tính đó là: Bậc, chiều và loại dữ liệu.
II. Lịch sử ra đời TensorFlow
Tìm kiếm trước, khi cần phải xử lý các lượng dữ liệu không ngừng, deep learning start up cho hiệu năng vượt trội so với tất cả những máy học thuật toán khác. Google sớm nhận chức năng này và nghĩ rằng họ nên dùng mạng thần kinh sâu để có thể cải thiện các dịch vụ của mình, trong đó có:
- Gmail.
- Hình ảnh
- Công cụ tìm kiếm của Google
Thế là họ xây dựng 1 khuôn khổ có tên là TensorFlow cho các nhà nghiên cứu cũng như lập trình viên có thể làm việc giống nhau trên mô hình AI 1 khi được phát triển và quy mô hoàn chỉnh, rất nhiều người có thể sử dụng nó .
Ra mắt lần đầu tiên vào cuối năm 2015, phiên bản TensorFlow ổn định cuối cùng cũng xuất hiện vào năm 2017. Là nguồn mở mã dưới sự cho phép của Apache Open Source, giờ đây bạn có thể sử dụng, điều chỉnh và đóng góp Phiên bản đã được điều chỉnh, thay đổi lại không cần phải trả bất kỳ đồng nào cho Google.
III. Kiến trúc và cách hoạt động trong Tensorflow là gì?
1. Kiến trúc của Tensorflow là gì?
Kiến trúc của Tensorflow cơ bản sẽ bao gồm 3 phần chính là:
2. Cách hoạt động của Tensorflow là gì?
Khi Tensorflow hoạt động sẽ cho phép những lập trình viên có thể tạo ra dataflow graph, cũng như là các cấu trúc mô tả làm sao để cho dữ liệu có thể di chuyển qua 1 biểu đồ; hay di chuyển qua 1 seri mà những node đang xử lý. Mỗi một node có trong một đồ thị thường đại diện cho 1 operation toán hay và mỗi kết nối thường hay edge giữa những node với nhau.
Từ đó, mỗi khi kết nối hay edge giữa các node còn được xem là mảng dữ liệu đa chiều. Tensorflow cung cấp tất cả mọi điều đến việc lập trình viên dựa theo phương thức trong ngôn ngữ Python. Ngôn ngữ này sẽ cung cấp nhiều cách tiện lợi để chúng ta có thể hiểu được vậy nên làm thế nào cho những high-level abstractions có thể kết hợp được với nhau. Node cũng như là tensor có trong Tensorflow chính là đối tượng của Python. Và, mọi ứng dụng Tensorflow bản thân chúng chính đó là một ứng dụng Python.
Các operation toán học sẽ thực sự thì thường không được thi hành thông qua Python. Những thư viện biến đổi thường sẽ không có sẵn thông qua TensorFlow được viết bằng nhiều binary C++ có hiệu suất cao.
Ngoài ra, Python chỉ điều hướng cho những lưu lượng giữa các phần cũng như là việc cung cấp các high-level abstraction lập trình để có thể kết nối chúng lại với nhau. Train thường được phân tán dễ chạy hơn là nhờ vào API mới và sự hỗ trợ cho TensorFlow Lite để họ cho phép việc triển khai nhiều mô hình trên với các nền tảng khác nhau.
Xem thêm: Hệ thống thông tin là gì? Cơ hội việc làm cho ngành hệ thống thông tin
IV. Tại sao bạn nên sử dụng TensorFlow?
1. Giúp bạn có góc nhìn tổng quan hơn về dữ liệu của mình
Việc đưa ra biểu đồ và hướng xử lý dữ liệu sẽ giúp cho các nhà phân tích dữ liệu có một góc nhìn tổng quan hơn về những mô hình Machine Learning có thể áp dụng vào nhiều dữ liệu của mình. Bạn chỉ cần tập trung vào tính logic để tổng thể của ứng dụng hơn là tập trung vào các quy trình thực hiện.
2. Dễ dàng chỉnh sửa các hướng xử lý dữ liệu
TensorFlow còn được trang bị các chế độ Eager execution, nhờ tính năng này mà những lập trình viên có thể đánh giá và chỉnh sửa qua từng phần trong biểu đồ hướng xử lý dữ liệu. Đồng thời, các bạn cũng có thể đánh giá được việc tác động và những thay đổi này lên tổng quan cho quy trình xử lý dữ liệu của bạn.
3. Có sự đỡ đầu của Google
Việc được tạo ra bởi Google sẽ giúp cho nó có nhiều tiềm năng để phát triển hơn ở trong tương lai. Ngoài ra, các bạn có thể tận dụng được nhiều tính năng độc đáo xung quanh TensorFlow để có thể tăng tốc hiệu suất đám mây Google, chia sẻ những mô hình Machine Learning thông qua 1 kênh online (online hub).
V. Những công cụ sử dụng TensorFlow
Những công cụ trong việc sử dụng TensorFlow
1. DeepDream
Đây là ứng dụng trong việc tạo phụ đề cho hình ảnh một cách tự động và nó được hoạt động dựa trên nền tảng của TensorFlow. Nó sử dụng trong mạng nơ-ron phức hợp để có thể tìm kiếm và cải tiến những vật thể có trong hình ảnh thông qua hàng loạt các thuật toán được lấy cảm hứng từ nhiều ảo giác có trong giấc mơ.
2. RankBrain
RankBrain cũng là một sản phẩm được phát triển nhờ TensorFlow, và nó cũng chính là đứa con của Google. Thông qua những kết quả tìm kiếm, nó có thể xử lý một lượng lớn về về việc truy vấn tìm kiếm, bổ sung và thay thế những thuật toán truyền thống được áp dụng.
VI. 10 tài liệu lập trình đáng xem qua nhất về Tensorflow
1. Tìm hiểu TensorFlow 2.0: Triển khai các mô hình Học máy và Học sâu với Python
Learn TensorFlow 2.0 is the list of the 2 tác giả Pramod Singh và Avish Manure. Sách bắt đầu bằng việc giới thiệu khung công tác TensorFlow 2.0 và những thay đổi chính từ bản phát hành trước đó. This Quyển cũng tập hợp vào các phần của mô hình 'Supervised Machine Learning' bằng cách sử dụng TensorFlow.
Learn TensorFlow còn dạy cho bạn cách xây dựng các mô hình bằng công việc sử dụng 'khách hàng ước tính'. You will be learning how to use TensorFlow to build the model machine learning and deep learning. Tất cả mã trong sách đều có sẵn ở dạng script thực thi trên GitHub, bạn có thể thực hiện nó 1 cách dễ dàng.
2. Học sâu nâng cao với TensorFlow 2 và Keras
Tensorflow tài liệu là gì Học sâu nâng cao với TensorFlow 2 và Keras
Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 và Keras là 1 quyển sách của tác giả Rowel Atienza, nó dạy cho bạn những kỹ thuật deep learning cao cấp đang có sẵn ở thời điểm hiện tại.
Nó còn dạy cho bạn về học sâu, học không giám sát bằng cách sử dụng tương quan thông tin, đối tượng xác định (SSD). Sách sẽ chỉ cho bạn cách tạo ra hiệu quả của AI với các kỹ thuật tiên tiến hiện tại. Trong Advanced Deep Learning với TensorFlow 2 và Keras, bạn đã được học về GAN và làm thế nào để họ có thể mở khóa của hiệu năng mới cấp độ cho Trí tuệ Nhân Tạo.
3. Dòng chảy trong 1 ngày
Học TensorFlow chỉ trong 1 ngày? Nghe thì ảo thật đấy nhưng trong sách hướng dẫn của tác giả Krishna Rungta này sẽ dạy cho bạn về môn khó bằng tiếng Anh theo cách dễ hiểu nhất. Nó đi kèm với thị đồ, tính toán tuyệt vời. Quyển sách được khá nhiều nhà khoa học dữ liệu khuyến cáo bởi vì nó được cấp lại cho mạng lưới thần kinh khi sử dụng TensorBoard.
Sách bao gồm những chủ đề như Deep learning là gì ? Machine Learning so với Deep Learning, TensorFlow là gì? cũng như nhiều chủ đề cao cấp hơn như là: Jupyter Notebook, TensorFlow trên AWS và còn nhiều hơn nữa… Chắc hẳn đây là 1 quyển sách không thể thiếu cho các bạn mới bắt đầu tìm hiểu về TensorFlow.
4. TinyML: Học máy đối với TensorFlow Lite trên Arduino và Vi điều khiển công suất cực thấp.
TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite là quyển sách được viết bởi Pete Warden và Daniel Situnayke. Với this thực thi tham chiếu, bạn sẽ bước vào lĩnh vực TinyML. Nó bao gồm kết hợp deep learning cùng hệ thống nhúng để tạo ra những thứ đáng kinh ngạc nhất có thể với những thiết bị nhỏ hơn.
Quyển TinyML này khá lý tưởng cho các bạn thiết lập phần mềm và phần cứng cài đặt, nhất là những ai muốn xây dựng hệ thống nhúng bằng machine learning.
5. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với TensorFlow: Dạy ngôn ngữ cho máy bằng thư viện học sâu của Python
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với TensorFlow là sách được viết bởi Husan Ganefedara. You will be learning how to use the model RNN hiệu cao, bộ nhớ ngắn hạn của ô (LSTM), vào Xử lý ngôn ngữ tự nhiên của các tác vụ. You have to get to the neural machine to move and development of the neural machine to move.
Sau khi đọc xong cuốn sách này, bạn sẽ hiểu rõ hơn về NLP nghệ thuật và có thể ứng dụng TensorFlow vào các NLP học sâu của ứng dụng, cũng như cách thi hành công cụ NLP tác vụ.
6. Các dự án máy học TensorFlow: Xây dựng 13 dự án trong thế giới thực với các phép tính số nâng cao bằng cách sử dụng hệ sinh thái Python
Tensorflow tài liệu là gì TensorFlow Machine Learning Projects- Xây dựng 13 dự án trong thế giới thực với các phép tính số nâng cao sử dụng hệ sinh thái Python
TensorFlow Machine Learning Projects is the list of the 3 author: Ankit Jain, Armando Fandango, and Amita Kapoor. Nó sẽ dạy bạn cách xây dựng các dự án nâng cao cũng như bạn sẽ có thể va chạm nhiều thử nghiệm thông qua cách sử dụng các thư viện từ hệ sinh thái TensorFlow.
Ngoài ra, TMLP còn dạy cho bạn cách dựng các dự án đa dạng bằng tên miền thế giới thực, mã tự động, hệ thống được xuất đề, học tăng cường, v .. v .. Khi kết thúc chương trình tham khảo này, bạn sẽ có được chuyên môn cần thiết để xây dựng học máy dự án.
7. Thị giác máy tính thực hành với TensorFlow 2: Tận dụng học sâu để tạo các ứng dụng xử lý hình ảnh mạnh mẽ với TensorFlow 2.0 và Keras
Tensorflow tài liệu là gì - Thị giác máy tính thực hành với TensorFlow 2- Tận dụng học sâu để tạo ra các ứng dụng xử lý hình ảnh mạnh mẽ với TensorFlow 2.0 và Keras
Thực hành Máy tính Vision với TensorFlow 2 được viết bởi tác giả Benjamin Planche và Eliot Andres. This Quyển sẽ giúp bạn phám phá về source framework mở cho chương trình học máy của Google. Bạn sẽ hiểu cách làm thế nào để hưởng lợi từ việc sử dụng mạng lưới thần kinh tích tắc - mạng nơ ron tích hợp (CNNs) cho các nhiệm vụ trực tiếp.
Sách bắt đầu với nền tảng của tầm nhìn máy tính và học sâu. Sách cũng dạy bạn làm thế nào để xây dựng 1 mạng lưới thần kinh từ con số 0 cũng như là giúp cho bạn cách phân loại hình ảnh với các giải pháp hiện đại, như Inception và ResNet, và trích xuất nội dung cụ thể thông qua phương pháp Bạn Chỉ Nhìn Một Lần (YOLO).
Cuối cùng, bạn sẽ biết về lý thuyết và thực tế kỹ năng mềm. Ngoài ra nó còn giúp các bạn giải quyết các vấn đề để nâng cao về tầm nhìn máy tính.
8. Học sâu chuyên nghiệp với TensorFlow: Phương pháp tiếp cận toán học đối với trí tuệ nhân tạo nâng cao trong Python
Viết bởi Santanu Pattanayak, Pro Deep Learning với TensorFlow để bạn hiểu rõ về kiến thức và trực tiếp học thuật. Nó sẽ giúp bạn phát triển cấu trúc của mình và giải pháp học tập sâu mới cho riêng bạn.
Sách còn cung cấp các bài thực hành chuyên môn để bạn có thể học sâu dù chưa biết gì. Quyển PDLwT sẽ cho phép bạn tăng tốc nhanh chóng khi sử dụng TensorFlow, cũng như tối ưu hóa việc học sâu kiến trúc khác nhau.
Mang nhiều khái niệm thực thi đa dạng về học sâu được nhấn mạnh có liên quan trong bất kỳ ngành học nào. Code in buty reference document is available in scrypt and iPython notebook format.
9. Học sâu thực tế cho đám mây, thiết bị di động và Edge: Các dự án AI & Tầm nhìn máy tính trong thế giới thực sử dụng Python, Keras & TensorFlow
Thực hành học sâu cho Cloud, Mobile và Edge là sách được viết bởi Anirudh Koul, Siddha Ganju và Meher Kasam. Nếu bạn muốn xây dựng các ứng dụng thực hiện học sâu cho đám mây, di động hay trình duyệt thì điều này sẽ rất thích hợp cho bạn.
Sách dạy cho bạn quá trình chuyển đổi từ 1 ý tưởng trở thành 1 thứ gì đó mà mọi người đều có thể sử dụng. Sách chỉ cho bạn cách phát triển trí tuệ nhân tạo trong phạm vi thiết bị, bao gồm Raspberry Pi và Google Coral. You will get more than works for the most max precision and speed of model.
10. Học sâu: Phương pháp tiếp cận của học viên
Tensorflow tài liệu là gì - Học sâu - Phương pháp tiếp cận của một học viên
Quyển không thể thiếu nếu bạn đang học tập và làm việc có liên quan đến lĩnh vực Deep Learning. Được viết bởi Josh Patterson và Adam Gibson. This Hướng dẫn thực hiện không cung cấp các thiết bị thực thi thông tin nhất về học sâu mà còn giúp bạn bắt đầu xây dựng mạng lưới học sâu hiệu quả.
You will be learning the general theory of deep learning trước khi được giới thiệu Deeplearning4j (DL4J) open source của các tác giả, 1 thư viện để phát triển công việc quy định trong sản xuất. Bằng cách sử dụng những ví dụ thực tế, bạn sẽ tìm hiểu nhiều phương pháp và chiến thuật 1 cách dễ dàng hơn.
Xem thêm: Trực quan hoá dữ liệu là gì? Tại sao nói Data Visualization vô cùng quan trọng
VII. Kết luận
Vừa rồi là những thông tin về TensorFlow mà có thể nhiều bạn chưa biết. Hy vọng bài viết hữu ích với bạn, cảm ơn bạn đã theo dõi và hẹn gặp lại trong những bài viết khác của 123job nhé!
Trang chủ 
Mẫu CV 
Nhắn tin 
Tài khoản 
Thêm