Оптимизация глубокого обучения с помощью TensorFlow для повышения эффективности бизнеса

Поскольку данные занимают центральное место в большинстве организационных структур, искусственный интеллект и машинное обучение могут получить широкое распространение. Как вы их контролируете, чтобы оптимизировать ценность данных для вашего бизнеса? Глубокое обучение является необходимостью. Однако организациям также нужны способы упростить управление процессами в своей среде глубокого обучения.

TensorFlow — это одна из инфраструктур Google, которая лучше всего работает со всеми моделями глубокого обучения. На самом деле TensorFlow — это не что иное, как глубокая нейронная сеть, которая работает в зависимости от окружающей среды. TensorFlow использует концепцию положительного подкрепления, при которой машина переключается на определенные (благоприятные) задачи.

Платформа TensorFlow учитывает несколько уровней данных, известных как узлы. Эти узлы выдают наиболее точные результаты для каждого конкретного действия, предпринятого системой.

Чтобы упростить весь процесс, TensorFlow может отказаться от машинного обучения и использовать его потенциал. Фреймворк помогает в создании высокопроизводительных приложений. Поскольку модели глубокого обучения являются разновидностью машинного обучения, TensorFlow идеально подходит для этой задачи.

Характеристики оптимизированной среды глубокого обучения включают в себя:

  • Исключительная производительность модели, отвечающая ожиданиям руководителей высшего уровня иерархии.
  • Легко понятен вашим сотрудникам
  • Процессы выполняются параллельно друг другу, что сокращает усилия и объем вычислений.
  • Возможность автоматического расчета градиентов.
  • Исключительная мобильность

TensorFlow обладает всеми этими характеристиками и в настоящее время используется некоторыми крупными государственными учреждениями и частными компаниями. Эти организации используют возможности системы для получения наилучших результатов для своих собственных интеллектуальных процессов.

NASA, Dropbox, Airbnb, Uber, Airbus и Snapchat используют ту или иную форму TensorFlow для глубокого обучения. Возможности TensorFlow заключаются в том, что он может стать отличным инструментом для компаний, стремящихся получить максимальную отдачу от искусственного интеллекта и машинного обучения.

Получите конкурентное преимущество в области искусственного интеллекта с помощью курсов Simplilearn TensorFlow. Приобретайте востребованные навыки, используйте методы глубокого обучения и добивайтесь успеха в эпоху, основанную на данных.

Хотите ускорить свою карьеру? Получите опыт в области глубокого обучения, Python, НЛП и многого другого с помощью программы последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения, проводимой в Университете Пердью в сотрудничестве с IBM.

Причины популярности TensorFlow

За последние пару лет популярность TensorFlow только увеличилась. Эта популярность оправдана, поскольку существует достаточно причин в поддержку этого изменения.

Начнем с того, что TensorFlow имеет одну из самых популярных и часто используемых программных библиотек. В библиотеке размещено несколько программных процессов. Кроме того, инфраструктура TensorFlow исключительно проста для понимания и развертывания моделей разработчиками. Сложность структуры может в значительной степени определять результаты, которые вы получите от своей модели ML или DL. Чтобы получить идеальные результаты от системы, ваша структура не должна быть слишком сложной и должна быть простой для понимания всеми участниками. Как только разработчики узнают, как маневрировать в этих процессах, они смогут создавать, а затем быстро развертывать модели посредством установки.

TensorFlow был создан с учетом ограничений мощности, которые имеют в виду большинство разработчиков. Создатели учитывали наличие устаревших систем в организациях и, следовательно, им нужна была система, которую можно было бы легко развернуть в системах с ограниченной мощностью. Библиотеку программного обеспечения для TensorFlow можно запускать на всех типах систем с учетом их ограничений по мощности. Преимущество библиотеки программного обеспечения в том, что вам не нужна определенная вычислительная мощность, и вы можете запускать ее на любых системах. Библиотеку также можно запустить на смартфонах. Операционное программное обеспечение Android и Apple совместимо с этой платформой. Даже люди, которые работали с TensorFlow на Intel I3 (с 8 ГБ ОЗУ), хвалят фреймворк и его минимальные проблемы с производительностью.

Модель TensorFlow чрезвычайно проста в обучении как на графическом процессоре, так и на процессоре для распределенных вычислений. Это может повысить эффективность и привести к улучшению общих результатов. Система также чрезвычайно отзывчива и практически мгновенно реагирует на любые вводимые вами команды.

TensorFlow был создан с учетом потребностей самых разных аудиторий, поэтому он прекрасно работает на всех типах языков. Системы могут работать на нескольких языках в зависимости от того, какой вам удобнее. Пользователи также получают пошаговые руководства и учебные пособия, которые делают их понимание системы более доступным. Платформа проста в использовании, а пошаговые руководства существенно облегчают понимание.

Все эти атрибуты делают TensorFlow популярным продуктом на рынке и делают его средой глубокого обучения, которую вы можете отметить в своей книге как заслуживающую внимания.

Распространенные проблемы глубокого обучения

Вот краткий обзор некоторых проблем, которые мешают анализу глубокого обучения в организациях.

Необходимость большого количества данных

Для правильной работы модели глубокого обучения организациям необходимо много данных. Предоставленные данные также включают данные обучения, которые можно использовать для подготовки модели к данным, с которыми она столкнется в будущем. Эти обучающие данные должны максимально повторять исходные данные, чтобы система была готова к будущим изменениям.

Затраты выше

Затраты, связанные с глубоким обучением, могут быть высокими. В первую очередь это связано с тем, что модели глубокого обучения работают только на полноценных компьютерах. Эти высококачественные компьютеры имеют высокую цену, которая часто оказывается слишком высокой для руководства.

Кроме того, трудозатраты, необходимые для управления моделями глубокого обучения, могут оказаться довольно сложными. Вам нужны лучшие таланты, которые захотят больше денег за лучшую работу.

Этические последствия

Как эксперт, вы должны следить за тем, чтобы дела, над которыми вы работаете, не создавали безответственной предвзятости. Самая большая проблема глубокого обучения — убедиться, что результаты, которые вы создаете, или идеи, которые вы генерируете, не отдают несправедливого предпочтения одной группе людей перед другой. Многие организации столкнулись с тем, что их кампании по сбору данных провалились из-за неэтичного подхода к использованию глубокого обучения.

Отсутствие опыта

Организациям часто не хватает человеческих ресурсов, необходимых для решения сложностей глубокого обучения.

Устаревшие системы

Устаревшие системы недостаточно хорошо осведомлены о вычислительной мощности, необходимой для DL. Обновление старых устаревших систем на новые может занять много времени и стоит дорого.

Как TensorFlow может помочь вашему бизнесу?

Глубокое обучение — это трансформационное решение, которое помогает организациям преобразовать данные. Нейронные сети, связанные с DL, могут не только решать бизнес-задачи, но и создавать ценность для организации. DL в рамках TensorFlow может быть полезен для бизнеса во многих случаях.

Некоторые общие случаи использования платформы включают в себя:

  • Распознавание изображений
  • Видеоанализ
  • Распознавание звука
  • Текстовые приложения
  • Маркировка объектов
  • Обнаружение дефектов
  • Анализ настроений
  • Компьютерное зрение
  • Обнаружение аномалий

Более конкретные варианты использования, которые мы увидим в ближайшее время, включают:

  • Беспилотные автомобили
  • Морские и воздушные дроны
  • Умные персональные помощники с улучшенным пользовательским интерфейсом

TensorFlow может помочь упростить и устранить сложности алгоритмов, используемых в этих случаях.

Посмотрите видео ниже, чтобы освоить концепцию глубокого обучения с помощью TensorFlow.

Заключение

Успех и популярность TensorFlow оправданы. Эта структура может оказаться важной для компаний, которые хотят извлечь выгоду из своих кампаний в области искусственного интеллекта, машинного обучения и дистанционного обучения. Глубокое обучение преобразует окружающий нас деловой мир, добавляя дополнительный интеллект, и TensorFlow может стать активом, способствующим этим изменениям.

Если вы хотите узнать больше о TensorFlow и других технологиях DL и ML, у Simplilearn есть инструменты для вас. Ознакомьтесь с нашим курсом глубокого обучения (с TensorFlow) прямо сейчас.

Вы также можете пройти курсы по искусственному интеллекту и машинному обучению в сотрудничестве с Университетом Пердью и IBM. Эта программа дает вам глубокие знания Python, глубокого обучения с помощью тензорного потока, обработки естественного языка, распознавания речи, компьютерного зрения и обучения с подкреплением.

Комплексная программа последипломного образования предоставляет вам совместный сертификат Simplilearn-Purdue, а также вы получаете право на членство в программе выпускников Университета Пердью по завершении курса. IBM является ведущим игроком в области искусственного интеллекта и науки о данных, помогая профессионалам, имеющим соответствующий отраслевой опыт в области искусственного интеллекта и науки о данных, предоставляя всемирно признанный сертификат и полный доступ к IBM Watson для практического обучения и практики. Инновационная программа PGP поможет вам выделиться из толпы и построить карьеру в таких процветающих областях, как искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение.

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *