İster makine öğrenimi üzerine çalışıyor olun ister bir yapay zeka meraklısı olun, TensorFlow’u mutlaka duymuşsunuzdur. TensorFlow makine öğrenimi ve derin öğrenme uzmanları için en popüler çözümler arasındadır.
Eğer, AI (yapay zeka) ve ML(makine öğrenimi) alanında bir kariyer yapmak istiyorsanız, bu, TensorFlow’a aşina olmanız gerektiği anlamına gelir.
TensorFlow nedir ve nasıl çalışır gibi soruların cevaplarını merak ediyorsanız, aşağıdaki makalede size bu teknoloji hakkında ayrıntılı bir genel bakış sunacağız.
TensorFlow Tarihçesi
Derin öğrenme sinir ağlarına dayalı özel bir sistem olarak 2011 yılında inşa edilen TensorFlow, güncellemeden önce Distbelief olarak bilinirdi. Daha sonra Distbelief’in kaynak kodu değiştirildi ve çok daha iyi bir uygulama tabanlı kütüphaneye dönüştürüldü. Distbelief kısa süre sonra 2015’te TensorFlow olarak tanınmaya başlandı.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Tensorflow Nedir?
TensorFlow, derin öğrenme için açık kaynaklı bir kütüphanedir. Google Brain Team, başlangıçta büyük hesaplamalar yapmak için TensorFlow’u oluşturmuştur. Yani özellikle derin öğrenme için oluşturulmamıştır. Ancak kısa süre sonra TensorFlow’un derin öğrenme uygulamaları için faydalı olduğunu anlaşıldı ve o zamandan beri TensorFlow açık kaynaklı bir çözüm haline getirildi.
Peki TensorFlow tam olarak nedir?
TensorFlow, çoklu makine öğrenimi, derin öğrenme algoritmaları ve modellerini bir araya getirir. Python’u makine öğrenimi için kullanmanıza olanak tanır ve uygulamalar oluşturmak için bir front end API sunar. Bu uygulamaları yürütmek ve yüksek performansın keyfini çıkarmak için C++ ile TensorFlow’u kullanabilirsiniz.
TensorFlow temel olarak, karmaşık matematik işlemleri yapmak için düşük seviyeli bir araç takımıdır ve deneysel öğrenme mimarileri oluşturmak, onlarla oynamak ve bunları çalışan bir yazılıma dönüştürmek için ne yaptığını bilen araştırmacıları hedefler.
TensorFlow ile çeşitli ML uygulamaları için derin sinir ağlarını kolayca eğitebilir ve çalıştırabilirsiniz. Bunlara kelime yerleştirmeleri, el yazısıyla yazılmış rakam sınıflandırması, tekrarlayan sinir ağları, görüntü tanıma, doğal dil işleme ve kısmi diferansiyel denklem simülasyonları dahildir.
Bu çok yönlü uygulamaların yanı sıra TensorFlow, aynı modelleri eğitim için kullanabileceğiniz için, üretim tahminini büyük ölçekte gerçekleştirmenize de olanak tanır.
TensorFlow, ücretsiz olduğu, (nispeten) kullanımı kolay olduğu ve giriş düzeyinde makine öğrenimi geçmişine sahip geliştiricilerin tüm AI modellerini sıfırdan oluşturmak yerine güçlü bir kütüphaneye erişmesini sağladığı için oldukça popülerdir. TensorFlow ve beraberindeki modüller, hem mobil uygulamalar hem de back end hizmetleri için ML/AI yazılım geliştirmeyi kolaylaştırır.
TensorFlow’un Bileşenleri Nelerdir?
TensorFlow, bütünü oluşturmak için bir araya gelen birkaç parçaya sahiptir. Bu parçalardan bazıları aşağıdaki gibidir:
TensorFlow.js
Standart JavaScript modellerinin kullanımına izin verir ve modelleri doğrudan JavaScript’te oluşturup eğitebilir.
TensorFlow Federated
Merkezi olmayan verileri kullanarak makine öğrenimini denemek için açık kaynaklı bir framework’tür.
TensorFlow Gizlilik
Gizlilik merkezli makine öğrenimi modellerinin eğitimi için bir kütüphanedir.
tf.function
Python sözdiziminin bir alt kümesinin taşınabilir, yüksek performanslı grafiklere dönüştürülmesine izin verir.
TensorFlow Probability
Olasılık modelleri ve derin öğrenmenin birleştirilmesi için bir Python kütüphanesidir.
Tensor2Tensor
Derin öğrenme modelleri ve veri kümelerinden oluşan bir kütüphanedir.
Tensör Nedir?
TensorFlow’daki en önemli bileşene tensör denir. Tüm veri türlerini temsil eden çok boyutlu bir matris veya vektördür. Bir tensördeki tüm değerler, kısmen veya tamamen bilinen bir şekle sahip aynı veri türlerine sahiptir. Verinin şekli, dizi veya matrisin boyutsallığını ifade eder. Tüm TensorFlow hesaplamaları tensörleri kullanır. Tensörler yazılımın yapı taşlarıdır.
Bir tensör, sonuç olarak veya bunun için giriş verileri olarak hesaplamadan kaynaklanabilir. TensorFlow’daki tüm işlemler bir grafikte gerçekleşir. TensorFlow’da bir grafik, bir dizi ardışık hesaplamadır.
TensorFlow’daki her işleme bir işlem düğümü denir ve bunlar birbirleriyle bağlantılıdır. Bir grafik, çeşitli düğümler ve operasyonlar arasındaki bağlantıları özetler (değerleri göstermediğini unutmayın). Bir düğümün her kenarı tensördür. Başka bir deyişle, bir düğümün kenarı, onu verilerle doldurmanıza izin verir.
TensorFlow’un Avantajları Nelerdir?
TensorFlow, en popüler makine öğrenimi ve derin öğrenme teknolojileri arasındadır. Yaygın popülaritesinin arkasındaki temel neden, işletmelere sunduğu çeşitli avantajlardır. TensorFlow kullanmanın bazı önemli avantajları aşağıdaki şekildedir:
1. Açık Kaynak Kütüphanesine Sahiptir
Makine öğrenmesinde hızlı ve kolay hesaplamalara olanak sağlayan açık kaynaklı bir kütüphanedir. Algoritmaların bir araçtan başka bir TensorFlow aracına geçişini kolaylaştırır.
Python yardımıyla çeşitli makinelerin ve derin öğrenme algoritmalarının geliştirilmesi için front end API sağlar.
Bu, şirketlerin TensorFlow’u kullanmaya başlamak için çok fazla yatırım yapmasını gerektirmez. Kullanımı ücretsiz olduğu için erişilebilirliği önemli ölçüde artırır.
2. Çalıştırması Kolaydır
TensorFlow uygulamalarını Android, Cloud, iOS gibi çeşitli platformlarda ve CPU ve GPU’lar gibi çeşitli mimarilerde çalıştırabilirsiniz.
TensorFlow, Cloud TPU’lar (TensorFlow İşleme birimi) olarak bilinen sinir modellerini eğitmek için kendi tasarlanmış donanımına sahiptir.
3. Hızlı Hata Ayıklama Yapar
Her bir düğümü, yani işlemi, değerlendirmesiyle ilgili olarak ayrı ayrı yansıtmanıza izin verir. Tensor Board, gösterge panosunu kullanarak çalışmasını görselleştirmek için grafikle birlikte çalışır. Yürütülmesi kolay bir paradigmayı destekleyen hesaplamalı grafik yöntemleri sağlar.
4. Etkilidir
Akış grafiğindeki kenarları temsil eden veri yapısı tensörü yardımıyla çok boyutlu dizilerle çalışır. Tensör, her yapıyı üç kriter kullanarak tanımlar: Sıra, tip, şekil.
5. Ölçeklenebilirdir
Aynı modelleri ve farklı veri setlerini kullanarak stok, ürün vb. tahminlere yer sağlar. Aynı zamanda senkron ve asenkron öğrenme tekniklerine ve veri alımına izin verir. Grafiksel yaklaşım, dağıtılmış yürütme paralelliğini güvence altına alır.
6. Çeviktir
TensorFlow, ham verileri tahmin edicilere dönüştürür. TensorFlow özellik sütunları, ham veriler ile tahminciler arasındaki köprünün modeli eğitmesine olanak tanır. Bu, hızlı gelişimsel içgörüler için modele çeviklik ekler.
7. Soyutlama Düzeyi Sağlar
TensorFlow, kod uzunluğunu azaltarak ve geliştirme süresini kısaltarak tanımlı bir soyutlama düzeyi sağlar. Bu durumda kullanıcının, işlevlere girdi sağlamanın doğru yolunu göz ardı ederek mantığa odaklanması gerekir. Kullanıcı, sistemin ihtiyacına göre uygun modeli seçebilir.
8. Esnektir
TensorFlow, çeşitli cihazlarla uyumludur. Ayrıca, TensorFlow lite’ın piyasaya sürülmesi, daha fazla cihazla uyumlu hale geldiğinden onu çok daha esnek hale getirmiştir. Uyumlu bir cihazınız olduğu sürece (dizüstü bilgisayar, PC, bulut vb.) TensorFlow’u her yerden kullanabilirsiniz.
9. Çok Yönlüdür
TensorFlow, geniş ölçekte derin öğrenme mimarileri oluşturmak için birçok API’ye sahiptir. Ayrıca, Google’ın geniş kaynaklarına erişmesini sağlayan bir Google ürünüdür. TensorFlow, birçok AI ve ML teknolojisiyle kolayca entegre olabilir ve bu da onu çok yönlü hale getirir. Birden çok özelliği sayesinde TensorFlow’u çeşitli derin öğrenme uygulamaları için kullanabilirsiniz.
TensorFlow, bu tür özelliklerin yardımıyla makine öğrenimi mekanizmasını kolaylaştırır. Kullanıcının farklı türde gerçek zamanlı modeller oluşturmak için sistemi oluşturmasına ve değiştirmesine olanak tanır.
TensorFlow Nasıl Çalışır?
TensorFlow, TensorFlow hesaplamalarının oluşturulmasını ve yürütülmesini sağlamak için belirli bir modül seti (Python, C ve C++ için API’ler içerir) kullanır. Bu hesaplamalardan elde edilen veri akışı grafikleri durum bilgisidir, yani programın etkileşim durumunu takip ettiği anlamına gelir.
Daha spesifik olmak gerekirse, TensorFlow, bir görüntü hakkında giderek daha karmaşık verileri ortaya çıkarmak için Düğüm (Nodes) adı verilen veri katmanlarını sıralar. TensorFlow, daha derin düğümlere daldıkça daha karmaşık sorular sorabilir.
Örneğin, ilk düğümde yuvarlak bir şekil tanıyabilir. TensorFlow daha derine daldıkça bir gözün şeklini tanıyabilir. Daha da derine inerse o göz kedi gibi olur. Çıktıya kadar veri katmanları arasında akan bu girdi sürecine tensör denir.
TensorFlow’un mevcut yinelemesi, daha sonra gerçekleştirmek istediğiniz hesaplamayı tanımlayan bir veri yapısı olan bir hesaplama grafiği oluşturan kod yazmanıza olanak tanır. Bu işlemin bir takım avantajları vardır. Birincisi, grafikler hemen yürütülebilir veya kaydedilebilir ve daha sonra çok sayıda platformda yürütülebilir. Grafikler, ayrıca bina kodunu dağıtmak zorunda kalmadan bir üretim ortamına da dağıtılabilir. Gerekli olan tek şey, TensorFlow grafiğini destekleyen kullanılabilir bir çalışma zamanıdır.
Diğer bir avantaj, TensorFlow grafiğinin herhangi bir platform için kolayca optimize edilebilmesidir. Bu, çok daha büyük bir platformda alıştırma yapmayı ve daha sonra çok daha az güçlü bir platforma (bir mobil cihaz gibi) aktarmayı mümkün kılar.
TensorFlow, AI ve Makine Öğrenimine Nasıl Uyar?
Tensorflow, birçok makine öğrenimi kütüphanesinden biridir (diğer örnekler CNTK ve Theano’dur). Makine öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği veren bir bilgisayar bilimi alanıdır. Örneğin, AlphaGo Zero’nun yapay zekası Go oynamayı kendi kendine öğrendi ve Go’da dünya şampiyonunu yenen selefi AlphaGo’dan daha iyi bir performans gösterdi. Makine öğrenimi, kullanıcı tarama, yüksek bağlamlı verileri sıralama ve tahminler ve profil oluşturma için kümeleme gibi açık algoritmaların iyi sonuçlar vermediği görevler için kullanışlıdır.
Pratik örnekler arasında dolandırıcılık veya veri ihlallerini tespit etme, e-posta filtreleme, optik karakter tanıma (OCR) ve sıralama yer alır.
TensorFlow Kullanım Örnekleri
Tensörlerin yardımıyla, Google Fotoğraflar gibi bir uygulama, resimlerdeki yerleri doğru bir şekilde tanıyabilir. Örneğin, Fotoğraflar bunu bir fotoğraftaki belirli bir öğeyi (örneğin bir köprü veya heykel) tespit etmek ve o fotoğrafın tam olarak nerede çekildiğini bilmek için kullanır. TensorFlow özellikli uygulama daha sonra bu yeni bilgilere göre hareket edebilir.
Tüm bunlar şu şekilde çalışır: Öncelikle uygulama bir kullanıcının fotoğraflarını görüntüler, Kız Kulesi’ni görür ve fotoğrafın İstanbul’da çekildiğini bilir. Uygulama daha sonra kullanıcıya İstanbul’a özel reklamlar gösterebilir.
TensorFlow sadece görüntülerle sınırlı değildir. Başka bir kullanım durumu, ses ve ses tanımadır. Aslında, ses ve ses tanıma, TensorFlow’un en yaygın kullanılan uygulamalarından biridir. Google Asistan en belirgin örnektir, ancak TensorFlow’un uygulanabileceği başka çok önemli kullanım durumları da vardır. Bunlar aşağıdaki şekildedir:
- Görüntü tanıma
- Nesne etiketleme videoları
- Otonom arabalar
- Duygu analizi
- Kusur tespiti
- Metin özetleme
- Mobil görüntü ve video işleme
- Hava, kara ve deniz dronları
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Geliştiricilerin TensorFlow’u Kullanmak İçin Ne Yapması Gerekir?
Sinir ağlarında temel bir geçmişe sahip geliştiriciler; veri kümeleri, tahminciler, eğitim ve çıkarım için framework’ü kullanabilir.
Sinir ağlarında geçmişi olmayan geliştiriciler, Keras.io gibi daha yüksek seviyeli bir sinir ağı API’si ile başlamak isteyebilir. Python’da yazılan Keras, TensorFlow, CNTK ve Theano üzerinde çalışabilir ve kolay ve hızlı prototipleme yapabilir.
TensorFlow’a başlamak için bir geliştiricinin aşağıdakileri bilmesi gerekir:
- Python veya C++
- Diziler hakkında biraz bilgi (özellikle Numpy tarafından sağlanan, Python için sayısal bir hesaplama kütüphanesi olan ve Tensorflow’un bir dizi/matris ile uğraşmak için kullandığı numpy.array)
Özetle diyebiliriz ki, TensorFlow, derin öğrenme ağları oluştururken verilerin sayısal ve grafiksel olarak hesaplanması için kullanılabilecek; Google Arama, Google Çeviri, Google Fotoğraflar ve daha pek çok uygulama için en yaygın olarak kullanılan kütüphanedir.
İnsanların makine öğrenimini kullanarak yaptığı çok sayıda ve şaşırtıcı şey vardır; bunlardan bazıları sağlık hizmetleriyle ilgili uygulamalar, filmler, müzikler için öneriler ve kişiselleştirilmiş reklamlardır.
Makine öğrenimi ve yapay zeka alanındaki bu gelişmelerle TensorFlow, bu hedeflere ulaşmaya yardımcı olacak bir araçtır.
