টেনসরফ্লো একটি সম্পূর্ণ মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি?

Question

আমি টেনসরফ্লোতে নতুন এবং আমি এটি ব্যবহার করার আগে টেনসরফ্লোয়ের ক্ষমতা এবং ত্রুটিগুলি বুঝতে হবে। আমি জানি এটি একটি গভীর শিক্ষার কাঠামো, তবে অন্যান্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি আমরা টেনসর প্রবাহের সাথে ব্যবহার করতে পারি। উদাহরণস্বরূপ আমরা টেনসরফ্লো ব্যবহার করে এসভিএম বা এলোমেলো বন ব্যবহার করতে পারি? (আমি জানি এটি পাগল শোনায়)

সংক্ষেপে, আমি জানতে চাই যে কোন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি টেনসরফ্লো সমর্থিত। এটি কি গভীর গভীর শিক্ষা বা আরও কিছু?

Comments

টেনসরফ্লোতে

— নীল স্লেটার

কেবল তা নিশ্চিত করার জন্য: টেনসরফ্লো একটি গভীর শিক্ষার পাঠাগার নয়। কেরাস (যা টেনসরফ্লো ব্যাকএন্ড হিসাবে ব্যবহার করতে পারে) এমন একটি লাইব্রেরি। টেনসরফ্লো একাধিক হার্ডওয়্যার (সিপিইউ, জিপিইউ এবং অন্যান্য) এ চালানোর জন্য ভারী গণনা (একটি গণনামূলক গ্রাফ ব্যবহার করে) পরিচালনা করার একটি দুর্দান্ত উপায়।

— রবিন

Answer 1

এটি একটি বড় ওভারসিম্প্লিফিকেশন, তবে মূলত দুটি ধরণের মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি উপলব্ধ:

1. গভীর শিক্ষা (সিএনএন, আরএনএন, সম্পূর্ণ সংযুক্ত নেট, লিনিয়ার মডেল)
2. বাকি সমস্ত কিছু (এসভিএম, জিবিএম, র‌্যান্ডম অরণ্য, নাইভ বয়েস, কে-এনএন, ইত্যাদি)

এর কারণ হ'ল গভীর শিক্ষাগ্রহণ অন্যান্য প্রচলিত প্রশিক্ষণের পদ্ধতির তুলনায় অনেক বেশি কম্পিউটেশনাল নিবিড় এবং সুতরাং গ্রন্থাগারের তীব্র বিশেষায়নের প্রয়োজন (যেমন, জিপিইউ ব্যবহার এবং বিতরণ ক্ষমতা)। আপনি যদি পাইথন ব্যবহার করছেন এবং অ্যালগরিদমের সর্বোচ্চ প্রশস্ততা সহ একটি প্যাকেজ সন্ধান করছেন, সাইকিট শিখতে চেষ্টা করুন। বাস্তবে, আপনি যদি গভীর শিক্ষা এবং আরও প্রচলিত পদ্ধতি ব্যবহার করতে চান তবে আপনাকে একাধিক গ্রন্থাগার ব্যবহার করতে হবে। কোনও "সম্পূর্ণ" প্যাকেজ নেই।

Comments

এই উত্তর কি এখনও দুই বছর পরে বৈধ? দেখে মনে হচ্ছে টেনসরফ্লো এর পর থেকে অনেক বেড়েছে।

— জন সোলিভান

Answer 2

টেনসরফ্লো বিশেষত গভীর শিক্ষার জন্য নির্দেশিত হয়, অর্থাত্ প্রচুর স্তর এবং অদ্ভুত টোপোলজিসহ নিউরাল নেটওয়ার্ক।

এটাই. এটি থানো-র বিকল্প , তবে গুগল দ্বারা বিকাশিত।

টেনসরফ্লো এবং থানো দুটি ক্ষেত্রেই আপনি প্রতীকীভাবে প্রোগ্রাম করেন program আপনি আপনার নিউরাল নেটওয়ার্কটি বীজগণিতীয় ক্রিয়াকলাপগুলির আকারে সংজ্ঞায়িত করেন (এই নোডগুলি এই ওজনগুলি দ্বারা গুণিত হয় এবং তারপরে একটি অ-রৈখিক রূপান্তর প্রয়োগ করা হয়, ব্লে ব্লে ব্লে), যা অভ্যন্তরীণভাবে একটি গ্রাফ দ্বারা উপস্থাপিত হয় (যা টেনসরফ্লোর ক্ষেত্রে, তবে থিয়ানো নয়, আপনি আপনার নিউরাল নেটওয়ার্কটি ডিবাগ করার জন্য দেখতে পাচ্ছেন) can

তারপরে, টেনসরফ্লো (বা থিয়ানো) অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম সরবরাহ করে যা আপনি যে কোনও ব্যয় ফাংশনটি হ্রাস করতে চান তা কী পরিমাণ কমিয়ে দেয় তা নির্ধারণের ভারী কাজ করে। যদি আপনার নিউরাল নেটওয়ার্কটি কোনও রিগ্রেশন সমস্যা সমাধানের জন্য বোঝানো হয় তবে আপনি পূর্বাভাসিত মান এবং সত্য মানগুলির মধ্যে বর্গক্ষেত্রের পার্থক্যের যোগফলকে হ্রাস করতে চাইতে পারেন। টেনসরফ্লো আপনার ব্যয় কার্যকারিতা এবং সমস্ত কিছুর মধ্যে পার্থক্য করার ভারী কাজ করে।

সম্পাদনা: এটি উল্লেখ করতে ভুলে গেছেন যে, অবশ্যই এসভিএমগুলিকে এক ধরণের নিউরাল নেটওয়ার্ক হিসাবে দেখা যায় , সুতরাং স্পষ্টতই, আপনি টেনসরফ্লো অপ্টিমাইজেশন সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে একটি এসভিএমকে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন। তবে টেনসরফ্লো কেবলমাত্র গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত-ভিত্তিক অপটিমাইজারের সাথে আসে যা আপনার প্রচুর পর্যবেক্ষণ না করে এসভিএম প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য কিছুটা বোকা, যেহেতু এসভিএমের জন্য নির্দিষ্ট অপ্টিমাইজার রয়েছে যা স্থানীয় মিনিমে আটকে না।

এছাড়াও, সম্ভবত উল্লেখযোগ্যভাবে উল্লেখযোগ্য যে টেনসরফ্লো এবং থিয়ানো বেশ নিম্ন স্তরের ফ্রেমওয়ার্ক। বেশিরভাগ লোক তাদের উপরে নির্মিত ফ্রেমওয়ার্কগুলি ব্যবহার করে এবং ব্যবহার করা সহজ। আমি এখানে কোনওটির পরামর্শ দেব না, কারণ এটি তার নিজস্ব আলোচনার জন্ম দেয়। সহজেই প্যাকেজগুলি ব্যবহারের জন্য পরামর্শগুলি দেখুন ।

Comments

থিয়ানো গুগল দ্বারা বিকাশিত নয়। তাদের ওয়েবসাইট অনুসারে , এটি "প্রাথমিকভাবে শিক্ষাবিদদের দ্বারা বিকাশিত।" টেনসরফ্লো গুগল দ্বারা বিকাশ করা হয়েছিল ।

— ড্যান্টিস্টন

@ ড্যান্টিস্টন হ্যাঁ, আমি জানি আমি বলতে চাইছিলাম "টেনসরফ্লো হ'ল থায়ানোর একটি বিকল্প এবং টেনসরফ্লো গুগল বিকাশ করেছে"। আমি থেনো নয়, টেনসরফ্লোয়ের কথা বলছিলাম। খারাপ শব্দ, দুঃখিত।

— রিকার্ডো ক্রুজ

Answer 3

রায়ান জোটি একটি ভাল উত্তর সরবরাহ করে তবে এটি পরিবর্তন হচ্ছে। করার সাথে সাথে এলোমেলো বন , গ্রেডিয়েন্ট Boosting , এবং Bayesian পদ্ধতি TensorFlow, এটি একটি ওয়ান স্টপ সমাধান হওয়ার দিক নেতৃত্বে হয়। আরও traditionalতিহ্যবাহী অ্যালগরিদম এখানে তালিকাভুক্ত করা হয়েছে । টেনসরফ্লো এর নির্দিষ্ট প্রতিশ্রুতি রয়েছে, কারণ এটি ভাল স্কেল করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং জিপিইউ অপারেশনগুলিকে সমর্থন করে। তবে scikit learnএটি একটি .তিহ্যবাহী ওয়ান স্টপ শপ যেখানে আপনি অনেকগুলি স্ট্যান্ডার্ড অ্যালগরিদমগুলি খুঁজে পেতে পারেন। এগুলি সাধারণত সর্বশেষতম এবং সর্বশ্রেষ্ঠ নয়, তাই আপনি সম্ভবত বিশেষায়িত লাইব্রেরিও চাইবেন।