/ We know how

Tensorflow — czym jest i jakie daje możliwości?

TensorFlow to framework dla programistów typu open-source służący do przeprowadzania analizy maszynowej. Rozwiązanie stworzyli specjaliści Google Brain. Biblioteka została wydana w listopadzie 2015 roku i wraz z upływem czasu cieszy się coraz większym uznaniem wśród programistów z całego świata. W poniższym artykule dokładnie wyjaśniamy, czym jest TensorFlow i jakie możliwości oferuje.

 

 

Czym jest biblioteka Tensorflow?

 

Branża IT nieustannie się zmienia, czego dowodem jest pojawianie się na rynku nowych rozwiązań technologicznych. Sporym uznaniem wśród programistów cieszą się frameworki, które znacząco ułatwiają codzienną pracę. 

Jedną z najbardziej znanych bibliotek jest TensorFlow – służy ona do implementacji i korzystania z innowacyjnych metod uczenia maszynowego. Nazwa TensorFlow jest nawiązaniem do sposobu działania sieci neuronowych, czyli rozmaitych operacji matematycznych realizowanych za pośrednictwem wielowymiarowych tablic danych, które w terminologii matematycznej są nazywane tensorami. 

 

 

Biblioteka Tensorflow – jakie ma zastosowanie i jakie możliwości daje?

 

Biblioteka TensorFlow została stworzona w listopadzie 2015 roku przez zespół Google Brain na licencji Apache 2.0. Biblioteka pozwala na tworzenie modeli sieci neuronowych, które “uczą się” wykonywania określonych kategorii czynności, a później możemy korzystać z ich wsparcia przy realizowaniu różnych zadań.

Historia TensorFlow rozpoczęła się w 2011 roku. Wówczas powstał pierwowzór tej biblioteki o nazwie DistBelief. W tamtym czasie z oprogramowania korzystali wyłącznie pracownicy Google. Gdy okazało się, że technologia jest doskonałym wsparciem w codziennej pracy programistów narzędzie zostało ulepszone – wprowadzono dodatkowe funkcjonalności oraz zmodyfikowano je w taki sposób, by odpowiadało one potrzebom jak najszerszego grona specjalistów IT. Po wprowadzeniu niezbędnych ulepszeń biblioteka została opublikowana i jest dostępna dla wszystkich zainteresowanych. W tej chwili zalicza się ją do grona najpopularniejszych frameworków z zakresu uczenia maszynowego. 

Jakie są kluczowe obszary zastosowania TensorFlow? Za pośrednictwem tej biblioteki można samodzielnie przygotować infrastrukturę do określonych zadań, takich jak stworzenie modelu za pośrednictwem treningu sieci neuronowej, rozpoznawanie głosów czy obrazów a także sterowanie robotami czy przewidywanie cen akcji. TensorFlow oferuje wiele możliwości ułatwiających codzienną pracę programistów. 

 

 

Jak działa biblioteka Tensorflow?

 

Twórcy TensorFlow wykorzystali zasady działania znane z wcześniej stworzonego narzędzia DistBelief, jednak zostały one znacząco rozszerzone. Istotą DistBelief było zastosowanie metod uczenia maszynowego do rozpoznawania przedmiotów znajdujących się na zdjęciach za sprawą identyfikacji określonych wzorców. Maszyna po otrzymaniu obrazu pytała, czy właściwie rozpoznała dany obiekt. Gdy padała odpowiedź “nie”, system “uczył się” w jaki sposób zwiększyć skuteczność identyfikacji tak, by kolejnym razem bezbłędnie rozpoznać przedmioty znajdujące się na danej fotografii.

W jaki sposób dopracowano to rozwiązanie w TensorFlow? Twórcy wykorzystali metodę głębokiego uczenia się bądź sztucznej sieci neuronowej składającej się z kilku warstw. Mechanizm zastosowany w TensorFlow wykorzystuje warstwy danych określane jako węzły, by zidentyfikować, czy obraz, który jest poddawany analizie, jest konkretnym typem obiektu, np. drzewem. Pierwsza warstwa kieruje żądanie do systemu, by sprawdził podstawowe elementy, które wskazywałyby na ogólny kształt obrazu. Później analizowany jest kolejny zestaw danych, na przykład liście. Nie każdy programista ma możliwość wykorzystania uczenia maszynowego w ramach TensorFlow, jednakże wszyscy użytkownicy tej biblioteki otrzymują interfejs API zaprojektowany w technologiach C++ oraz Python, które łączą się z programem używanym przez danego specjalistę. 

 

 

Przykłady zastosowania biblioteki Tensorflow w praktyce

 

O znaczeniu każdego produktu świadczą przede wszystkim przykłady jego zastosowania w praktyce. Framework TensorFlow jest wykorzystywany na szeroką skalę przez firmy z różnych branż – opieki zdrowotnej, spożywczej, e-commerce czy przez technologicznych potentatów.

Jedną z globalnych firm, która skorzystała z frameworka TensorFlow, jest Coca-Cola. Za pomocą tej technologii Coca-Cola stworzyła unikalne kody produktów na każdym produkcie koncernu, aby później użytkownicy mogli wprowadzać je na dedykowanej stronie i brać udział w kampaniach promocyjnych. 

Z rozwiązania TensorFlow korzysta także znana marka Lenovo – technologia pozwala jej na przyspieszenie szkoleń AI a także tradycyjnych obliczeń oraz zoptymalizowanie uczenia maszynowego dzięki optymalizacji firmowego oprogramowania z TensorFlow.

Twitter, jeden z najpopularniejszych serwisów społecznościowych, wykorzystał bibliotekę TensorFlow do stworzenia rankingu najważniejszych tweetów. Dzięki temu użytkownicy mają pewność, że nie przegapią najistotniejszych treści opublikowanych na portalu. 

Intel, jeden z najpopularniejszych producentów procesorów na świecie, wykorzystał TensorFlow do nawet 2,8-krotnego zwiększenia wydajności na swoich urządzeniach z korzyścią dla szerokiego grona klientów na całym świecie.

 

 

Rozwój biblioteki TensorFlow przez Google Brain Team

 

TensorFlow to biblioteka, która cały czas jest rozwijana przez inżynierów Google Brain Temat. Wersje frameworka, które ujrzały światło dzienne w 2015 roku, były niekiedy krytykowane z powodu dość trudnej obsługi. Każda kolejna wersja jest coraz lepiej dostosowywana do potrzeb szerokiego grona programistów, a korzystanie z niej nie wymaga już posiadania tak bardzo specjalistycznej wiedzy jak na początku.

Ogromnym atutem biblioteki TensorFlow jest fakt, iż można jej używać na wielu językach – JavaScript, Go, Java, C# czy Python. Właściwa implementacja biblioteki pozwala także w efektywny sposób wykorzystać architekturę danego sprzętu – kartę graficzną czy procesor. Za pośrednictwem TensorFlow możemy także w wyjątkowo prosty sposób kopiować stworzone modele i przenosić je do kolejnych języków programowania oraz środowisk uruchomieniowych.

TensorFlow coraz częściej jest wykorzystywany w wielu dziedzinach przez firmy z całego świata. Technologia znajduje zastosowanie w rozpoznawaniu obrazów i dźwięków, sterowaniu robotami i pojazdami czy w diagnostyce medycznej. 

Porozmawiajmy!

    Wypełnij formularz,
    a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!