{"id":2914,"date":"2022-03-17T00:30:59","date_gmt":"2022-03-17T00:30:59","guid":{"rendered":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/?p=2914"},"modified":"2024-01-20T10:59:33","modified_gmt":"2024-01-20T10:59:33","slug":"tensorflow-nedir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/tensorflow-nedir\/","title":{"rendered":"Tensorflow Nedir, Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r? Yapay Zeka K\u00fct\u00fcphanesi Rehberi"},"content":{"rendered":"

\u0130ster makine \u00f6\u011frenimi \u00fczerine \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor olun ister bir yapay zeka merakl\u0131s\u0131 olun, TensorFlow’u mutlaka duymu\u015fsunuzdur. TensorFlow makine \u00f6\u011frenimi ve derin \u00f6\u011frenme uzmanlar\u0131 i\u00e7in en pop\u00fcler \u00e7\u00f6z\u00fcmler aras\u0131ndad\u0131r.<\/p>\n

E\u011fer, AI (yapay zeka) ve ML(makine \u00f6\u011frenimi) alan\u0131nda bir kariyer yapmak istiyorsan\u0131z, bu, TensorFlow’a a\u015fina olman\u0131z gerekti\u011fi anlam\u0131na gelir.<\/p>\n

TensorFlow nedir<\/strong> ve nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015f\u0131r gibi sorular\u0131n cevaplar\u0131n\u0131 merak ediyorsan\u0131z, a\u015fa\u011f\u0131daki makalede size bu teknoloji hakk\u0131nda ayr\u0131nt\u0131l\u0131 bir genel bak\u0131\u015f sunaca\u011f\u0131z.<\/p>\n

TensorFlow Tarih\u00e7esi<\/h2>\n

Derin \u00f6\u011frenme sinir a\u011flar\u0131na dayal\u0131 \u00f6zel bir sistem olarak 2011 y\u0131l\u0131nda in\u015fa edilen TensorFlow, g\u00fcncellemeden \u00f6nce Distbelief olarak bilinirdi. Daha sonra Distbelief’in kaynak kodu de\u011fi\u015ftirildi ve \u00e7ok daha iyi bir uygulama tabanl\u0131 k\u00fct\u00fcphaneye d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcld\u00fc. Distbelief k\u0131sa s\u00fcre sonra 2015’te TensorFlow olarak tan\u0131nmaya ba\u015fland\u0131.<\/p>\n

Bulutistan hizmetlerinin detaylar\u0131na ula\u015fmak i\u00e7in<\/span> t\u0131klay\u0131n\u0131z<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Tensorflow Nedir?<\/h2>\n

TensorFlow, derin \u00f6\u011frenme i\u00e7in a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir k\u00fct\u00fcphanedir. Google Brain Team, ba\u015flang\u0131\u00e7ta b\u00fcy\u00fck hesaplamalar yapmak i\u00e7in TensorFlow\u2019u olu\u015fturmu\u015ftur. Yani \u00f6zellikle derin \u00f6\u011frenme i\u00e7in olu\u015fturulmam\u0131\u015ft\u0131r. Ancak k\u0131sa s\u00fcre sonra TensorFlow’un derin \u00f6\u011frenme uygulamalar\u0131<\/strong> i\u00e7in faydal\u0131 oldu\u011funu anla\u015f\u0131ld\u0131 ve o zamandan beri TensorFlow a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir \u00e7\u00f6z\u00fcm haline getirildi.<\/p>\n

Peki TensorFlow tam olarak nedir?<\/p>\n

TensorFlow, \u00e7oklu makine \u00f6\u011frenimi, derin \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131 ve modellerini bir araya getirir. Python’u makine \u00f6\u011frenimi i\u00e7in kullanman\u0131za olanak tan\u0131r ve uygulamalar olu\u015fturmak i\u00e7in bir front end API sunar. Bu uygulamalar\u0131 y\u00fcr\u00fctmek ve y\u00fcksek performans\u0131n keyfini \u00e7\u0131karmak i\u00e7in C++ ile TensorFlow’u kullanabilirsiniz.<\/p>\n

TensorFlow temel olarak, karma\u015f\u0131k matematik i\u015flemleri yapmak i\u00e7in d\u00fc\u015f\u00fck seviyeli bir ara\u00e7 tak\u0131m\u0131d\u0131r ve deneysel \u00f6\u011frenme mimarileri olu\u015fturmak, onlarla oynamak ve bunlar\u0131 \u00e7al\u0131\u015fan bir yaz\u0131l\u0131ma d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek i\u00e7in ne yapt\u0131\u011f\u0131n\u0131 bilen ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131 hedefler.<\/p>\n

TensorFlow ile \u00e7e\u015fitli ML uygulamalar\u0131 i\u00e7in derin sinir a\u011flar\u0131n\u0131 kolayca e\u011fitebilir ve \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rabilirsiniz. Bunlara kelime yerle\u015ftirmeleri, el yaz\u0131s\u0131yla yaz\u0131lm\u0131\u015f rakam s\u0131n\u0131fland\u0131rmas\u0131, tekrarlayan sinir a\u011flar\u0131, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma, do\u011fal dil i\u015fleme ve k\u0131smi diferansiyel denklem sim\u00fclasyonlar\u0131 dahildir.<\/p>\n

Bu \u00e7ok y\u00f6nl\u00fc uygulamalar\u0131n yan\u0131 s\u0131ra TensorFlow, ayn\u0131 modelleri e\u011fitim i\u00e7in kullanabilece\u011finiz i\u00e7in, \u00fcretim tahminini b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekte ger\u00e7ekle\u015ftirmenize de olanak tan\u0131r.<\/p>\n

TensorFlow, \u00fccretsiz oldu\u011fu, (nispeten) kullan\u0131m\u0131 kolay oldu\u011fu ve giri\u015f d\u00fczeyinde makine \u00f6\u011frenimi ge\u00e7mi\u015fine sahip geli\u015ftiricilerin t\u00fcm AI modellerini s\u0131f\u0131rdan olu\u015fturmak yerine g\u00fc\u00e7l\u00fc bir k\u00fct\u00fcphaneye eri\u015fmesini sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in olduk\u00e7a pop\u00fclerdir. TensorFlow ve beraberindeki mod\u00fcller, hem mobil uygulamalar hem de back end hizmetleri i\u00e7in ML\/AI yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirmeyi kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n

TensorFlow’un Bile\u015fenleri Nelerdir?<\/h2>\n

TensorFlow, b\u00fct\u00fcn\u00fc olu\u015fturmak i\u00e7in bir araya gelen birka\u00e7 par\u00e7aya sahiptir. Bu par\u00e7alardan baz\u0131lar\u0131 a\u015fa\u011f\u0131daki gibidir:<\/p>\n

TensorFlow.js<\/h3>\n

Standart JavaScript modellerinin kullan\u0131m\u0131na izin verir ve modelleri do\u011frudan JavaScript’te olu\u015fturup e\u011fitebilir.<\/p>\n

TensorFlow Federated<\/h3>\n

Merkezi olmayan verileri kullanarak makine \u00f6\u011frenimini denemek i\u00e7in a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir framework\u2019t\u00fcr.<\/p>\n

TensorFlow Gizlilik<\/h3>\n

Gizlilik merkezli makine \u00f6\u011frenimi modellerinin e\u011fitimi i\u00e7in bir k\u00fct\u00fcphanedir.<\/p>\n

tf.function<\/h3>\n

Python s\u00f6zdiziminin bir alt k\u00fcmesinin ta\u015f\u0131nabilir, y\u00fcksek performansl\u0131 grafiklere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclmesine izin verir.<\/p>\n

TensorFlow Probability<\/h3>\n

Olas\u0131l\u0131k modelleri ve derin \u00f6\u011frenmenin birle\u015ftirilmesi i\u00e7in bir Python k\u00fct\u00fcphanesidir.<\/p>\n

Tensor2Tensor<\/h3>\n

Derin \u00f6\u011frenme modelleri ve veri k\u00fcmelerinden olu\u015fan bir k\u00fct\u00fcphanedir.<\/p>\n

Tens\u00f6r Nedir?<\/h3>\n

TensorFlow’daki en \u00f6nemli bile\u015fene tens\u00f6r denir. T\u00fcm veri t\u00fcrlerini temsil eden \u00e7ok boyutlu bir matris veya vekt\u00f6rd\u00fcr. Bir tens\u00f6rdeki t\u00fcm de\u011ferler, k\u0131smen veya tamamen bilinen bir \u015fekle sahip ayn\u0131 veri t\u00fcrlerine sahiptir. Verinin \u015fekli, dizi veya matrisin boyutsall\u0131\u011f\u0131n\u0131 ifade eder. T\u00fcm TensorFlow hesaplamalar\u0131 tens\u00f6rleri kullan\u0131r. Tens\u00f6rler yaz\u0131l\u0131m\u0131n yap\u0131 ta\u015flar\u0131d\u0131r.<\/p>\n

Bir tens\u00f6r, sonu\u00e7 olarak veya bunun i\u00e7in giri\u015f verileri olarak hesaplamadan kaynaklanabilir. TensorFlow’daki t\u00fcm i\u015flemler bir grafikte ger\u00e7ekle\u015fir. TensorFlow’da bir grafik, bir dizi ard\u0131\u015f\u0131k hesaplamad\u0131r.<\/p>\n

TensorFlow’daki her i\u015fleme bir i\u015flem d\u00fc\u011f\u00fcm\u00fc denir ve bunlar birbirleriyle ba\u011flant\u0131l\u0131d\u0131r. Bir grafik, \u00e7e\u015fitli d\u00fc\u011f\u00fcmler ve operasyonlar aras\u0131ndaki ba\u011flant\u0131lar\u0131 \u00f6zetler (de\u011ferleri g\u00f6stermedi\u011fini unutmay\u0131n). Bir d\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcn her kenar\u0131 tens\u00f6rd\u00fcr. Ba\u015fka bir deyi\u015fle, bir d\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcn kenar\u0131, onu verilerle doldurman\u0131za izin verir.<\/p>\n

TensorFlow’un Avantajlar\u0131 Nelerdir?<\/h2>\n

TensorFlow, en pop\u00fcler makine \u00f6\u011frenimi ve derin \u00f6\u011frenme teknolojileri aras\u0131ndad\u0131r. Yayg\u0131n pop\u00fclaritesinin arkas\u0131ndaki temel neden, i\u015fletmelere sundu\u011fu \u00e7e\u015fitli avantajlard\u0131r. TensorFlow kullanman\u0131n baz\u0131 \u00f6nemli avantajlar\u0131 a\u015fa\u011f\u0131daki \u015fekildedir:<\/p>\n

1. A\u00e7\u0131k Kaynak K\u00fct\u00fcphanesine Sahiptir<\/h3>\n

Makine \u00f6\u011frenmesinde h\u0131zl\u0131 ve kolay hesaplamalara olanak sa\u011flayan a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir k\u00fct\u00fcphanedir. Algoritmalar\u0131n bir ara\u00e7tan ba\u015fka bir TensorFlow arac\u0131na ge\u00e7i\u015fini kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n

Python yard\u0131m\u0131yla \u00e7e\u015fitli makinelerin ve derin \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131n\u0131n geli\u015ftirilmesi i\u00e7in front end API sa\u011flar.<\/p>\n

Bu, \u015firketlerin TensorFlow’u kullanmaya ba\u015flamak i\u00e7in \u00e7ok fazla yat\u0131r\u0131m yapmas\u0131n\u0131 gerektirmez. Kullan\u0131m\u0131 \u00fccretsiz oldu\u011fu i\u00e7in eri\u015filebilirli\u011fi \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131r\u0131r.<\/p>\n

2. \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmas\u0131 Kolayd\u0131r<\/h3>\n

TensorFlow uygulamalar\u0131n\u0131 Android, Cloud, iOS gibi \u00e7e\u015fitli platformlarda ve CPU ve GPU’lar gibi \u00e7e\u015fitli mimarilerde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rabilirsiniz.<\/p>\n

TensorFlow, Cloud TPU’lar (TensorFlow \u0130\u015fleme birimi) olarak bilinen sinir modellerini e\u011fitmek i\u00e7in kendi tasarlanm\u0131\u015f donan\u0131m\u0131na sahiptir.<\/p>\n

3. H\u0131zl\u0131 Hata Ay\u0131klama Yapar<\/h3>\n

Her bir d\u00fc\u011f\u00fcm\u00fc, yani i\u015flemi, de\u011ferlendirmesiyle ilgili olarak ayr\u0131 ayr\u0131 yans\u0131tman\u0131za izin verir. Tensor Board, g\u00f6sterge panosunu kullanarak \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 g\u00f6rselle\u015ftirmek i\u00e7in grafikle birlikte \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Y\u00fcr\u00fct\u00fclmesi kolay bir paradigmay\u0131 destekleyen hesaplamal\u0131 grafik y\u00f6ntemleri sa\u011flar.<\/p>\n

4. Etkilidir<\/h3>\n

Ak\u0131\u015f grafi\u011findeki kenarlar\u0131 temsil eden veri yap\u0131s\u0131 tens\u00f6r\u00fc yard\u0131m\u0131yla \u00e7ok boyutlu dizilerle \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Tens\u00f6r, her yap\u0131y\u0131 \u00fc\u00e7 kriter kullanarak tan\u0131mlar: S\u0131ra, tip, \u015fekil.<\/p>\n

5. \u00d6l\u00e7eklenebilirdir<\/h3>\n

Ayn\u0131 modelleri ve farkl\u0131 veri setlerini kullanarak stok, \u00fcr\u00fcn vb. tahminlere yer sa\u011flar. Ayn\u0131 zamanda senkron ve asenkron \u00f6\u011frenme tekniklerine ve veri al\u0131m\u0131na izin verir. Grafiksel yakla\u015f\u0131m, da\u011f\u0131t\u0131lm\u0131\u015f y\u00fcr\u00fctme paralelli\u011fini g\u00fcvence alt\u0131na al\u0131r.<\/p>\n

6. \u00c7eviktir<\/h3>\n

TensorFlow, ham verileri tahmin edicilere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr. TensorFlow \u00f6zellik s\u00fctunlar\u0131, ham veriler ile tahminciler aras\u0131ndaki k\u00f6pr\u00fcn\u00fcn modeli e\u011fitmesine olanak tan\u0131r. Bu, h\u0131zl\u0131 geli\u015fimsel i\u00e7g\u00f6r\u00fcler i\u00e7in modele \u00e7eviklik ekler.<\/p>\n

7. Soyutlama D\u00fczeyi Sa\u011flar<\/h3>\n

TensorFlow, kod uzunlu\u011funu azaltarak ve geli\u015ftirme s\u00fcresini k\u0131saltarak tan\u0131ml\u0131 bir soyutlama d\u00fczeyi sa\u011flar. Bu durumda kullan\u0131c\u0131n\u0131n, i\u015flevlere girdi sa\u011flaman\u0131n do\u011fru yolunu g\u00f6z ard\u0131 ederek mant\u0131\u011fa odaklanmas\u0131 gerekir. Kullan\u0131c\u0131, sistemin ihtiyac\u0131na g\u00f6re uygun modeli se\u00e7ebilir.<\/p>\n

8. Esnektir<\/h3>\n

TensorFlow, \u00e7e\u015fitli cihazlarla uyumludur. Ayr\u0131ca, TensorFlow lite’\u0131n piyasaya s\u00fcr\u00fclmesi, daha fazla cihazla uyumlu hale geldi\u011finden onu \u00e7ok daha esnek hale getirmi\u015ftir. Uyumlu bir cihaz\u0131n\u0131z oldu\u011fu s\u00fcrece (diz\u00fcst\u00fc bilgisayar, PC, bulut vb.) TensorFlow’u her yerden kullanabilirsiniz.<\/p>\n

9. \u00c7ok Y\u00f6nl\u00fcd\u00fcr<\/h3>\n

TensorFlow, geni\u015f \u00f6l\u00e7ekte derin \u00f6\u011frenme mimarileri olu\u015fturmak i\u00e7in bir\u00e7ok API’ye sahiptir. Ayr\u0131ca, Google’\u0131n geni\u015f kaynaklar\u0131na eri\u015fmesini sa\u011flayan bir Google \u00fcr\u00fcn\u00fcd\u00fcr. TensorFlow, bir\u00e7ok AI ve ML teknolojisiyle kolayca entegre olabilir ve bu da onu \u00e7ok y\u00f6nl\u00fc hale getirir. Birden \u00e7ok \u00f6zelli\u011fi sayesinde TensorFlow’u \u00e7e\u015fitli derin \u00f6\u011frenme uygulamalar\u0131 i\u00e7in kullanabilirsiniz.<\/p>\n

TensorFlow, bu t\u00fcr \u00f6zelliklerin yard\u0131m\u0131yla makine \u00f6\u011frenimi mekanizmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r. Kullan\u0131c\u0131n\u0131n farkl\u0131 t\u00fcrde ger\u00e7ek zamanl\u0131 modeller olu\u015fturmak i\u00e7in sistemi olu\u015fturmas\u0131na ve de\u011fi\u015ftirmesine olanak tan\u0131r.<\/p>\n

TensorFlow Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r?<\/h2>\n

TensorFlow, TensorFlow hesaplamalar\u0131n\u0131n olu\u015fturulmas\u0131n\u0131 ve y\u00fcr\u00fct\u00fclmesini sa\u011flamak i\u00e7in belirli bir mod\u00fcl seti (Python, C ve C++ i\u00e7in API’ler i\u00e7erir) kullan\u0131r. Bu hesaplamalardan elde edilen veri ak\u0131\u015f\u0131 grafikleri durum bilgisidir, yani program\u0131n etkile\u015fim durumunu takip etti\u011fi anlam\u0131na gelir.<\/p>\n

Daha spesifik olmak gerekirse, TensorFlow, bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fc hakk\u0131nda giderek daha karma\u015f\u0131k verileri ortaya \u00e7\u0131karmak i\u00e7in D\u00fc\u011f\u00fcm (Nodes) ad\u0131 verilen veri katmanlar\u0131n\u0131 s\u0131ralar. TensorFlow, daha derin d\u00fc\u011f\u00fcmlere dald\u0131k\u00e7a daha karma\u015f\u0131k sorular sorabilir.<\/p>\n

\u00d6rne\u011fin, ilk d\u00fc\u011f\u00fcmde yuvarlak bir \u015fekil tan\u0131yabilir. TensorFlow daha derine dald\u0131k\u00e7a bir g\u00f6z\u00fcn \u015feklini tan\u0131yabilir. Daha da derine inerse o g\u00f6z kedi gibi olur. \u00c7\u0131kt\u0131ya kadar veri katmanlar\u0131 aras\u0131nda akan bu girdi s\u00fcrecine tens\u00f6r denir.<\/p>\n

TensorFlow’un mevcut yinelemesi, daha sonra ger\u00e7ekle\u015ftirmek istedi\u011finiz hesaplamay\u0131 tan\u0131mlayan bir veri yap\u0131s\u0131 olan bir hesaplama grafi\u011fi olu\u015fturan kod yazman\u0131za olanak tan\u0131r. Bu i\u015flemin bir tak\u0131m avantajlar\u0131 vard\u0131r. Birincisi, grafikler hemen y\u00fcr\u00fct\u00fclebilir veya kaydedilebilir ve daha sonra \u00e7ok say\u0131da platformda y\u00fcr\u00fct\u00fclebilir. Grafikler, ayr\u0131ca bina kodunu da\u011f\u0131tmak zorunda kalmadan bir \u00fcretim ortam\u0131na da da\u011f\u0131t\u0131labilir. Gerekli olan tek \u015fey, TensorFlow grafi\u011fini destekleyen kullan\u0131labilir bir \u00e7al\u0131\u015fma zaman\u0131d\u0131r.<\/p>\n

Di\u011fer bir avantaj, TensorFlow grafi\u011finin herhangi bir platform i\u00e7in kolayca optimize edilebilmesidir. Bu, \u00e7ok daha b\u00fcy\u00fck bir platformda al\u0131\u015ft\u0131rma yapmay\u0131 ve daha sonra \u00e7ok daha az g\u00fc\u00e7l\u00fc bir platforma (bir mobil cihaz gibi) aktarmay\u0131 m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lar.<\/p>\n

TensorFlow, AI ve Makine \u00d6\u011frenimine Nas\u0131l Uyar?<\/h2>\n

Tensorflow, bir\u00e7ok makine \u00f6\u011frenimi k\u00fct\u00fcphanesinden biridir (di\u011fer \u00f6rnekler CNTK ve Theano’dur). Makine \u00f6\u011frenimi, bilgisayarlara a\u00e7\u0131k\u00e7a programlanmadan \u00f6\u011frenme yetene\u011fi veren bir bilgisayar bilimi alan\u0131d\u0131r. \u00d6rne\u011fin, AlphaGo Zero’nun yapay zekas\u0131 Go oynamay\u0131 kendi kendine \u00f6\u011frendi ve Go’da d\u00fcnya \u015fampiyonunu yenen selefi AlphaGo’dan daha iyi bir performans g\u00f6sterdi. Makine \u00f6\u011frenimi, kullan\u0131c\u0131 tarama, y\u00fcksek ba\u011flaml\u0131 verileri s\u0131ralama ve tahminler ve profil olu\u015fturma i\u00e7in k\u00fcmeleme gibi a\u00e7\u0131k algoritmalar\u0131n iyi sonu\u00e7lar vermedi\u011fi g\u00f6revler i\u00e7in kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r.<\/p>\n

Pratik \u00f6rnekler aras\u0131nda doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k veya veri ihlallerini tespit etme, e-posta filtreleme, optik karakter tan\u0131ma (OCR) ve s\u0131ralama yer al\u0131r.<\/p>\n

TensorFlow Kullan\u0131m \u00d6rnekleri<\/h2>\n

Tens\u00f6rlerin yard\u0131m\u0131yla, Google Foto\u011fraflar gibi bir uygulama, resimlerdeki yerleri do\u011fru bir \u015fekilde tan\u0131yabilir. \u00d6rne\u011fin, Foto\u011fraflar bunu bir foto\u011fraftaki belirli bir \u00f6\u011feyi (\u00f6rne\u011fin bir k\u00f6pr\u00fc veya heykel) tespit etmek ve o foto\u011fraf\u0131n tam olarak nerede \u00e7ekildi\u011fini bilmek i\u00e7in kullan\u0131r. TensorFlow \u00f6zellikli uygulama daha sonra bu yeni bilgilere g\u00f6re hareket edebilir.<\/p>\n

T\u00fcm bunlar \u015fu \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r: \u00d6ncelikle uygulama bir kullan\u0131c\u0131n\u0131n foto\u011fraflar\u0131n\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler, K\u0131z Kulesi\u2019ni g\u00f6r\u00fcr ve foto\u011fraf\u0131n \u0130stanbul\u2019da \u00e7ekildi\u011fini bilir. Uygulama daha sonra kullan\u0131c\u0131ya \u0130stanbul\u2019a \u00f6zel reklamlar g\u00f6sterebilir.<\/p>\n

TensorFlow sadece g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerle s\u0131n\u0131rl\u0131 de\u011fildir. Ba\u015fka bir kullan\u0131m durumu, ses ve ses tan\u0131mad\u0131r. Asl\u0131nda, ses ve ses tan\u0131ma, TensorFlow’un en yayg\u0131n kullan\u0131lan uygulamalar\u0131ndan biridir. Google Asistan en belirgin \u00f6rnektir, ancak TensorFlow’un uygulanabilece\u011fi ba\u015fka \u00e7ok \u00f6nemli kullan\u0131m durumlar\u0131 da vard\u0131r. Bunlar a\u015fa\u011f\u0131daki \u015fekildedir:<\/p>\n