บทนำสู่ TensorFlow
TensorFlow ทำให้ง่ายสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้เชี่ยวชาญในการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับเดสก์ท็อป อุปกรณ์เคลื่อนที่ เว็บ และคลาวด์ ดูหัวข้อด้านล่างเพื่อเริ่มต้น
TensorFlow
เรียนรู้พื้นฐานของ TensorFlow ด้วยบทช่วยสอนสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้เชี่ยวชาญเพื่อช่วยคุณสร้างโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงครั้งต่อไป
สำหรับเว็บ
ใช้ TensorFlow.js เพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องใหม่และปรับใช้โมเดลที่มีอยู่ด้วย JavaScript
สำหรับมือถือ & Edge
ทำการอนุมานด้วย TensorFlow Lite บนมือถือและอุปกรณ์ฝังตัว เช่น Android, iOS, Edge TPU และ Raspberry Pi
สำหรับการผลิต
ปรับใช้ไปป์ไลน์ ML ที่พร้อมใช้งานจริงสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานโดยใช้ TFX
แพลตฟอร์มแบบ end-to-end สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง
เตรียมและโหลดข้อมูลสำหรับผลลัพธ์ ML ที่ประสบความสำเร็จ
ข้อมูลสามารถเป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุดในความสำเร็จของความพยายาม ML ของคุณ TensorFlow นำเสนอเครื่องมือข้อมูลที่หลากหลายเพื่อช่วยคุณรวม ล้างข้อมูล และประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าตามขนาด:
ชุดข้อมูลมาตรฐาน สำหรับการฝึกและการตรวจสอบเบื้องต้น
ไปป์ไลน์ข้อมูลที่ ปรับขนาดได้สูงสำหรับการโหลดข้อมูล
เลเยอร์ การประมวลผลล่วงหน้าสำหรับการแปลงอินพุตทั่วไป
นอกจากนี้ เครื่องมือ AI ที่รับผิดชอบ ยังช่วยให้คุณค้นพบและขจัดความลำเอียงในข้อมูลของคุณเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ยุติธรรมและมีจริยธรรมจากแบบจำลองของคุณ
สร้างและปรับแต่งโมเดลด้วยระบบนิเวศ TensorFlow
สำรวจระบบนิเวศทั้งหมดที่สร้างขึ้นบน เฟรมเวิร์กหลัก ที่ปรับปรุงการสร้างแบบจำลอง การฝึกอบรม และการส่งออก TensorFlow รองรับการฝึกอบรมแบบกระจาย การทำซ้ำโมเดลทันที และการดีบักอย่างง่ายด้วย Keras และอีกมากมาย เครื่องมือเช่น Model Analysis และ TensorBoard ช่วยคุณติดตามการพัฒนาและปรับปรุงผ่านวงจรชีวิตของโมเดลของคุณ
เพื่อช่วยคุณในการเริ่มต้น ค้นหาคอลเล็กชันของโมเดลที่ฝึกอบรมล่วงหน้าที่ TensorFlow Hub จาก Google และชุมชน หรือการนำโมเดลการวิจัยที่ล้ำสมัยไปใช้ใน Model Garden ไลบรารีของส่วนประกอบระดับสูงเหล่านี้ช่วยให้คุณสามารถใช้โมเดลที่มีประสิทธิภาพ และปรับแต่งข้อมูลใหม่หรือปรับแต่งให้ทำงานใหม่ได้
ปรับใช้โมเดลบนอุปกรณ์ ในเบราว์เซอร์ ในองค์กร หรือในคลาวด์
TensorFlow มอบความสามารถที่แข็งแกร่งในการปรับใช้โมเดลของคุณในทุกสภาพแวดล้อม - เซิร์ฟเวอร์ อุปกรณ์ Edge เบราว์เซอร์ อุปกรณ์พกพา ไมโครคอนโทรลเลอร์ ซีพียู GPU และ FPGA TensorFlow Serving สามารถเรียกใช้โมเดล ML ในระดับการผลิตบนโปรเซสเซอร์ที่ล้ำหน้าที่สุดในโลก รวมถึงหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) แบบกำหนดเองของ Google
หากคุณต้องการวิเคราะห์ข้อมูลใกล้กับแหล่งที่มาเพื่อลดเวลาแฝงและปรับปรุงความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เฟรมเวิ ร์ก TensorFlow Lite ช่วยให้คุณเรียกใช้โมเดลบนอุปกรณ์พกพา อุปกรณ์ Edge Computing และแม้แต่ไมโครคอนโทรลเลอร์ และเฟรมเวิ ร์ก TensorFlow.js ช่วยให้คุณเรียกใช้แมชชีนเลิร์นนิงด้วย แค่เว็บเบราว์เซอร์
ลองใช้ใน Colab
ให้บริการแบบจำลองด้วย TensorFlow Servingใช้ MLO สำหรับการผลิต ML
แพลตฟอร์ม TensorFlow ช่วยให้คุณใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการทำงานอัตโนมัติของข้อมูล การติดตามโมเดล การตรวจสอบประสิทธิภาพ และการฝึกโมเดลใหม่
การใช้เครื่องมือระดับการผลิตเพื่อทำให้เป็นอัตโนมัติและติดตามการฝึกอบรมแบบจำลองตลอดอายุการใช้งานของผลิตภัณฑ์ บริการ หรือกระบวนการทางธุรกิจมีความสำคัญต่อความสำเร็จ TFX มีเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์และเครื่องมือสำหรับการปรับใช้ MLOps เต็มรูปแบบ ตรวจจับปัญหาเมื่อข้อมูลและโมเดลของคุณมีวิวัฒนาการเมื่อเวลาผ่านไป
ต้องการขยายความรู้ ML ของคุณหรือไม่
TensorFlow ใช้งานง่ายขึ้นด้วยความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับหลักการการเรียนรู้ของเครื่องและแนวคิดหลัก เรียนรู้และใช้หลักปฏิบัติการเรียนรู้ของเครื่องขั้นพื้นฐานเพื่อพัฒนาทักษะของคุณ
