Merhaba arkadaşlar, bu yazımda sizere TensorFlow hakkında bilgi vermeye çalışacağım. Haydi başlayalım:)
İçindekiler
TensorFlow
TensorFlow, Google tarafından geliştirilen açık kaynak kodlu deep learning(derin öğrenme) kütüphanesidir.
2015 yılının bu kütüphane çıktığında her programlama diline uyarlanamıyordu. Şimdi ise esnek yapısı sayesinde, tek bir API ile platform farketmeksizin hesaplamaları, bir veya birden fazla CPU, GPU kullanarak deploy etmenize olanak sağlar. Temelinde Python kullanılarak geliştirilen bu framework, günümüzde Python‘ın yanısıra C++, Java, C#, Javascript ve R gibi birçok dili desteklemektedir.
Derin öğrenme, beyin gibi biyolojik sinir sistemlerinin bilgi işleme yönteminden esinlenen Yapay Sinir Ağları olarak bilinen algoritmaları kullanır. Ve bilgisayarların her bir verinin temsil ettiği şeyi tanımlamasına ve modelleri öğrenmesine olanak tanır.
Derin öğrenmenin birincil yazılım aracı TensorFlow’dur. TensorFlow, bir açık kaynak yapay zeka kitaplığı olarak, modeller oluşturmak için veri akış grafikleri kullanır ve yazılımcıların çok katmanlı ve geniş ölçekli yapay sinir ağları oluşturmalarına olanak tanır. TensorFlow en çok: Sınıflama, Algılama, Anlama, Keşfetme, Öngörü ve Yaratma için kullanılır.
TensorFlow’un Temel Kullanım Alanları
1- Ses Tanıma/Algılama
TensorFlow’un en iyi bilinen kullanımlarından biri Ses tabanlı uygulamalardır. Doğru veri beslemesiyle, yapay sinir ağları ses sinyallerini anlayabilecek kapasitededir. bunlar;
- Ses tanıma, telefon uygulamaları, otomobiller, akıllı sistemler. Kısaca sesinizi algılayarak işlem yapan her şey (Örn: Nesnelerin İnterneti).
- Kusur tespiti, Havacılık ve otomotiv sektöründe kullanılabilir.
- Sesli iletişim, Telefona dokunmadan başka kişiye mesaj atma, arama işlemlerinin tümü.
- Duygu analizi, Kişinin konuşmasını birçok filtreye tabi tutarak 3 seçeneğe ayırma işlemidir. Olumlu, tarafsız veya olumsuz sonuçlarını verir. Genellikle müşteri odaklı firmalar için tercih edilir.
2- Metin Tabanlı Uygulamalar
- Dili algılama, metin tabanlı uygulamaların en popüler kullanımlarından birisidir. Herkesin kullandığı Google Translate örnek olarak verilerbilir. Daha karmaşık uygulamalarda örnek olarak verilebilir.
- Metin özetleme: Bir cümlenin içerisinden belirli kelimeleri çıkararak özet cümle oluşturmaktır.
3- Görsel Tanıma
Görüntü Tanıma, görüntülerdeki insanları ve nesneleri tanımayı/ tanımlamayı ve içeriği ve kapsamı anlamayı amaçlar.
- Resim yorumlama, resmin olası içeriğini belirlemek için kullanılır.
- Oluşturma: Binlerce veriyi analiz ederek aynı verinin eşsiz halini oluşturmak denilebilir. Örneğin yüklenen 1 milyon yüz olduğunu düşünürsek bu yüzlerden tamamen farklı 1 milyon yüz oluşturabilmektedir.
4- Zaman Serileri
Zaman serileri, verilerin analizinde anlamlı istatistikler elde etmek için TensorFlow Zaman Serisi algoritmaları kullanılır.
- Tahmin, neredeyse her firmanın kullandığı uygulama çeşitidir. Yapılan aktiviteyi analiz ederek benzerlerini, en iyilerini bulur ve sunar. Örneğin Netflix ‘in izlenilenlerden yola çıkarak yeni içeriği önermesi.
- Risk Analizi: Yaşanan olaylardan yola çıkarak olabilecekleri ön görme sistemi.
5- Video Algılama
TensorFlow yapay sinir ağları video verileri üzerinde de çalışır. Bu, esas olarak Oyun/Kumar, Güvenlik, Havaalanları ve UX / UI alanlarında Hareket Algılama ve Gerçek Zamanlı Olay Algılamalarında (Real-Time Thread Detection) kullanılır.
Bu yazımızda Tensorflow ve kullanım alanları hakkında bilgi vermeye çalıştık. Umarım sizler için faydalı bir yazı olmuştur. Birbirinden farklı yazılarımızı okumak için sayfamızı ziyaret edebilirsiniz. Daha detaylı bilgi için linkteki videoyu izleyebilirsiniz.