TensorFlow і машинне навчання

Tensorflow що це за інструмент? І які його можливості та перспективи?..

TensorFlow використовується в широкому спектрі застосунків, від розпізнавання зображень і мови до автономної їзди. Це відкрита програмна бібліотека для машинного навчання, розроблена компанією Google у 2015 році.

На сьогоднішній день TensorFlow це – потужний інструмент для створення і навчання різноманітних моделей, починаючи від простих лінійних регресій і закінчуючи складними нейронними мережами.

Цю бібліотеку написано на Python, курси якого ви можете з нуля пройти на проекті компанії FoxmindED. Однак, бібліотека надає інтерфейси та реалізації також для інших мов (R, C#, C++, Haskell, Java, Go, JavaScript і Swift).

Основні можливості 

Розглянемо деякі з основних функцій і можливостей TensorFlow:

• Підтримка різних типів моделей машинного навчання (включно з нейронними мережами, лінійною регресією, логістичною регресією тощо).
• Масштабованість (може використовуватися для навчання моделей на великих наборах даних).
• Гнучкість (дає змогу розробникам створювати моделі машинного навчання з урахуванням своїх конкретних потреб).

Які ж завдання можна вирішувати за допомогою TensorFlow?

1. Розпізнавання образів і визначення об’єктів за фото.

2. Обробка природної мови (NLP): для аналізу і розуміння природної мови (визначення тональності тексту, машинний переклад і створення текстових моделей).

3. Прогнозування часових рядів: прогноз майбутніх значень часових рядів (корисно у фінансовій аналітиці, метеорології та інших галузях).

4. Навчання з підкріпленням: алгоритми вчаться ухвалювати рішення, які допомагають їм отримати максимальну винагороду в певній обстановці або середовищі.

Архітектура

Розглянемо основні компоненти та принципи архітектури бібліотеки детальніше.

• Очислювальні графи

Основною концепцією тут є використання обчислювальних графів – сукупність вузлів (операцій), і ребер (потоку даних між операціями). Ця структура графа дає змогу оптимізувати та розпаралелювати обчислення.

Коли ви створюєте модель у TensorFlow, ви фактично будуєте обчислювальний граф, де вузли – це математичні операції, такі як множення матриць або активація нейрона. Це робить код більш ясним і забезпечує простоту налагодження.

• Сесії

Для виконання операцій у графі використовуються сесії. Це – середовище виконання для графа, яке керує потоком даних між операціями. Коли сесія запускається, вона забезпечує виконання всіх необхідних операцій для отримання необхідного результату.

Використання сесій дає гнучкість в управлінні ресурсами.

TensorFlow активно оптимізує обчислення, щоб досягти максимальної продуктивності. Сюди входить автоматична оптимізація графа, а також можливість використання GPU для прискорення обчислень у разі наявності сумісного обладнання.

Управління ресурсами в TensorFlow здійснюється через сесії, забезпечуючи ефективний розподіл обчислень між доступними пристроями. Це особливо важливо під час навчання моделей на великих обсягах даних, де правильне використання ресурсів значно прискорює процес.

Переваги використання 

Поговоримо про переваги цього інструменту. І насамперед це: масштабованість, гнучкість, наявність інструментів візуалізації.

Спробуємо порівняти з іншими бібліотеками машинного навчання:

Встановлення та налаштування 

Пропонуємо короткий tensorflow туторіал з налаштування та вибору версії для вашого проєкту:

• Використання віртуального оточення:
• створіть віртуальне оточення для ізоляції проекту від інших. У командному рядку виконайте (Linux/Mac): python -m venv myenv і source myenv/bin/activate. Для Windows: python -m venv myenv і myenv\Scripts\activate.bat..

• Встановлення TensorFlow:
• після активації віртуального оточення, встановіть TensorFlow за допомогою pip install tensorflow..

• Перевірка встановлення:
• переконайтеся в коректному встановленні, запустивши в інтерпретаторі Python: import tensorflow as tf та print(tf.__version__). .

Рекомендується використовувати версію TensorFlow 2.x для нових проєктів, для тих же, які вже використовують версію 1.x – використовуйте саме цю. TensorFlow Lite можна використовувати для створення додатків машинного навчання для мобільних пристроїв.

Створення першої моделі 

Як створити і навчити першу модель? Розглянемо основні кроки та ключові поняття цього процесу на прикладі.

Крок 1: Імпорт бібліотек і завантаження даних

Розглянемо приклад з використанням датасету з бібліотеки TensorFlow:

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers, models

# Loading data (example with mnist dataset)

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

Крок 2: Підготовка даних і створення моделі

Перед навчанням моделі необхідно попередньо обробити дані та визначити структуру моделі. Приклад нижче демонструє як привести зображення до потрібного формату і створити просту нейронну мережу.

# Data preprocessing

train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))

test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))

# Normalizing pixel values ​​to a range [0, 1]

train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

# Creating a model

model = models.Sequential()

model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))

model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(layers.Flatten())

model.add(layers.Dense(128, activation='relu'))

model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

Крок 3: Компіляція та навчання моделі

Тепер модель необхідно скомпілювати, визначивши функцію втрат, оптимізатор і метрики. Потім відбувається навчання моделі на тренувальних даних.

# Compiling the model

model.compile(optimizer='adam',

              loss='sparse_categorical_crossentropy',

              metrics=['accuracy'])

# Model training

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, validation_data=(test_images, test_labels))

Пояснення: ‘adam’, ‘sparse_categorical_crossentropy’ і ‘accuracy’ – це значення за замовчуванням, і їх можна змінити залежно від конкретних вимог завдання. А ‘epochs’ – це кількість проходів по всьому навчальному набору даних.

Крок 4: Оцінювання та використання моделі

Тепер слід оцінити продуктивність моделі на тестових даних і використовувати для передбачень.

# Model evaluation on test data

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)

print('\nAccuracy on test data:', test_acc)

# An example of a prediction on a new image

predictions = model.predict(tf.expand_dims(test_images[0], axis=0))

predicted_label = tf.argmax(predictions[0]).numpy()

print(f'The model predicts: {predicted_label}')

Пояснення:  ‘test_acc’ – точність моделі на тестових даних.

Пояснення ключових понять і кроків:

• Sequential model: це лінійний стек шарів. Шари додаються послідовно, що робить створення моделі інтуїтивним.
• Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense: різні шари для побудови нейронних мереж. Conv2D – для згорткових шарів, MaxPooling2D – для підвибірки, Flatten – для перетворення даних перед подачею на повнозв’язні шари, Dense – для повнозв’язних шарів.
• Компіляція моделі: визначення функції втрат, оптимізатора і метрик. Функція втрат вимірює помилку, оптимізатор оновлює ваги моделі, і метрики – оцінюють продуктивність.
• Навчання моделі: процес, під час якого модель адаптує свої параметри на основі тренувальних даних.
• Оцінювання і передбачення: оцінювання проводять на тестових даних, а модель можна використовувати для передбачень на нових даних.

Таким ось чином можна створити, навчити, оцінити і використовувати модель з використанням TensorFlow.

Розширені можливості 

Крім базових функцій для створення і навчання моделей машинного навчання, бібліотека також надає безліч розширених функцій:

• згорткові нейронні мережі: використовуються для обробки зображень та інших просторових даних.
• рекурентні нейронні мережі: для опрацювання часових даних, таких як мова і текст.
• глибокі моделі, що самонавчаються: використовують різні методи навчання без учителя для навчання моделей на даних без міток.

Наведемо приклади ось таких ось складних проєктів:

• AlphaGo: Google DeepMind створив проект AlphaGo – штучний інтелект, який зміг обіграти чемпіона світу з го. Проект використовував глибоке навчання і великі обчислювальні ресурси.

• OpenAI GPT (Generative Pre-trained Transformer): це серія моделей, створених OpenAI, для генерації людиноподібного тексту. GPT використовує трансформери і навчається на величезних обсягах текстових даних. TensorFlow було використано для створення та навчання цих моделей.

Ресурси для навчання та підтримки

TensorFlow надає широкий спектр ресурсів для навчання та підтримки користувачів. Це і офіційна документація, і курси (Coursera: “TensorFlow for Deep Learning”, Udacity: “Intro to TensorFlow for Deep Learning”), і допомога спільноти (форуми, IRC-канали та соціальні мережі: TensorFlow Community на TensorFlow.org, GitHub TensorFlow).

Пропонуємо поради для ефективного навчання та розв’язання проблем із TensorFlow:

• експериментуйте з маленькими проектами;
• вивчайте на практичних прикладах і адаптуйте код під свої завдання;
• Читайте вихідний код і документацію, щоб краще розуміти структуру бібліотеки;

Будьте терплячими: будьте готові до постійного навчання і прийняття викликів у сфері машинного навчання.

Майбутнє 

Майбутнє TensorFlow – це постійний розвиток у підвищенні продуктивності, зручності використання та розширенні функціональності. Поточні тренди включають автоматизацію через AutoML, розширене використання навчання з підкріпленням і поліпшення обробки природної мови.

Тож, у майбутньому можна очікувати оптимізації продуктивності (підтримка апаратного забезпечення та масштабованість), розвиток у підтримці більш складних архітектур нейронних мереж та розширенні функціональності для різних галузей застосування.

Висновок

TensorFlow – невід’ємний інструмент для розробників і дослідників у галузі машинного навчання. Його значимість важко переоцінити, а тенденції відображають прагнення TensorFlow до інновацій, що забезпечує розробників інструментами для створення просунутих і ефективних моделей машинного навчання.