Tensorflow Nedir?

Tensorflow Nedir?

Derin öğrenme uygulamaları araştırıldığında ilk ‘’Tensorflow nedir?’’ sorusu merak ediliyor. Tensorflow, derin öğrenme açısından açık kaynaklı bir kütüphane olarak tanımlanabilir. Özellikle Google Brain Team, en başta büyük hesaplamalar yapabilmek için Tensorflow’u tasarlanmıştır. Dolayısı ile derin öğrenme için oluşturulduğunu söylemek yanlış olacaktır. Aynı zamanda derin öğrenme uygulamaları için oldukça yararlı oluğu anlaşılmıştır. Bu sayede o zamandan itibaren açık kaynaklı bir çözüm haline gelmiştir.

Tensorflow, bir veya birden çok merkezi işlem birimi ve grafik işlemlerini sürdüren işlemcileri kullanır, harekete geçirir ve konuşlandırma gibi işlemlerin yapılmasını sürdürmektedir. Ayrıca temelinde Python programlama dilinin geliştirilmiş hali olan Tensorflow, günümüzde bulunan uygulamalarda Python harici C#, C++, JavaScript, Java vb. daha pek çok farklı programlama dilini desteklediğini söyleyebiliriz. JavaScript desteği ile Tensorflow.js, internet tarayıcıları ile yapay zeka konularını kapsayan pek çok işlemi yapmaktadır. Tensorflow.js aracılığı ile makine öğrenmesi modellerin tarayıcı üstünde geliştirilmesi ve eğitilmesi sağlanabilir.

Tensorflow, ücretsiz ve açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesi olarak bilinmektedir. Özellikle yazılım sektöründe yapay zekanın en popüler konu olduğunu söyleyebiliriz. Aynı zamanda TensorFlow.js sayesinde internet üzerinden yapay zeka ile ilgili pek çok işlem yapılabilir. Teknolojinin gelişmesi ile beraber yazılım dünyasında değişkenlikler yaşanıyor. Hayatımıza giren Tensorflow gibi terimleri sıkça duymaya ve kullanmaya başlıyoruz. Özellikle teknolojik zamanında yaşadığımız için yapay zeka ön plana çıkmaktadır. Tensorflow, derin öğrenme ve makine öğrenmesi gibi konuları içerisinde barındırmaktadır. Ayrıca derin öğrenme çalışması için pek çok kütüphane bulunmaktadır. Ancak bu kütüphanelerden en çok kullanılan ise Tensorflow kütüphanesidir. Google, kullanıcılarına yönelik tasarladığı Tensorflow demoları aşağıdaki gibi belirtilmektedir.

• Kamera hareket sensörleri kullanımı ile gerçekleştirilen Pac-Man oyun demosu,
• Kamera aracılığı ile gerçekleştirilen emoji algılayıcı demosui,
• Hareket sensörü aracılığı ile gerçekleştirilen fotoğraf eşleştirici demosu,

Yapay zeka uygulamaları üretenler için Google aracılığıyla geliştirilen bir açık kaynaklı kütüphane (Tensorflow) olduğunu söyleyebiliriz. 2015 yılından bu yana kullanıma açılmış açık kaynaklı kütüphanedir. İlk zamanlarda sadece Python kullanılarak geliştirilen framework, şimdi ise Pyhton’un yanında C++, JavaScript, R, C#, vb. gibi akıllara gelebilecek daha pek çok popüler yazılım dilleri tarafından destekleniyor. Tensorflow’un en çok bilinen ve kullanılan kütüphane olmasının temel sebebi ise herhangi bir yazılım dili bulunan geliştiricilerin kolaylıkla kullanmasına olanak sağlamasıdır. Peki, Tensorflow nasıl kullanılır?

Tensorflow Nasıl Kullanılır?

Öncelikle Tensorflow teknolojisi pek çok alanda kullanılabilir. Yaygın olarak kullanımının sebebi ise birbirinden farklı platform yazılımlarına uygun şekilde hazırlanması ve Tensorflow kütüphanesinde barındırmasıdır. Tüm mobil uygulamalar, web uygulamaları ve IOT cihazlar da geliştirilmek istenen projeler için Tensorflow ile her platform için özel kütüphane desteği alınabilir. Aynı zamanda mobil ve web için özel olarak geliştirilen Tensorflow paketleri içerisinde iki farklı hizmet seçeneği bulunuyor. Bunlar;

1. TensorFlow.js

2.TensorFlow Lite

TensorFlow.js Nedir?

Google aracılığıyla açık kaynaklı makine öğrenme ve derin öğrenme uygulamaları için özel olarak geliştirilen bir kütüphanedir. Aynı zamanda TensorFlow.js, WebGL’yi otomatik olarak destekliyor. Bu sayede bilgisayarınızda GPU kullanılabilir olduğu zaman kodların çalışma performansı da hızlanmış oluyor. Dolayısı ile kullanıcılar web sitenizi mobil bir cihazdan açabilir. Böyle bir durumda modeliniz bir jiroskop ya da ivmeölçer gibi sensör verilerinden yararlanabilir. Ayrıca tüm veriler istemcide kalır ve gizliliğe önem verdiği için TensorFlow.js oldukça güvenilirdir.

TensorFlow Lite Nedir?

Tensorflow Lite, mobil uygulamalar veya loT projeler de kullanılması için özel olarak tasarlanan bir kütüphanedir. Özellikle IOS uygulamaların geliştirilmesi ile karşınıza sıkça çıkabilir. Cocoapods üstünde podların kütüphaneye eklenmesini gerektirdiğini de söyleyebiliriz.

TensorFlow Keras Nedir?

Tensorflow Keras bir deeplearning kütüphanesidir. Dolayısı ile her türlü derin öğrenme modelini eğitmek ve tanımlamak için Python uygun koşulları sağlar. Python program dilinde oluştuğunu ve derin öğrenme kütüphanesi olarak bilindiğini söyleyebiliriz. Keras, Tensorflow üzerinde derin öğrenme modeli oluşturmanın en kullanışlı yoludur. Aynı zamanda Tensorflow’un en iyi kütüphanesidir. Fakat derin öğrenme modelini oluşturmak için doğrudan kullanımı zor olabilir. Tensorflow da derin öğrenme modelinin oluşumunu daha fazla kolaylaştırır.

Keras-TensorFlow İlişkisi Hakkında Bilgi

Tensorflow’un derin öğrenme platformuna dönüşümü zaman almıştır. Tensorflow, bir dizi görevde veri akışının programlanması için sembolik matematik kitaplığı şeklinde ortaya çıkmıştır. Dolayısı ile salt makine öğrenimi kitaplığı olduğu söylenemez. Buradaki asıl amaç verimli bir yapı üstüne özel olarak geliştirilen makine öğrenimi algoritmasının kısa süre içerisinde yüksek doğruluk ile eğitilebilmesine yarayan bir matematik kitaplığı oluşturmaktı.

Kısa süre sonra ayrı bir üst seviyede derin öğrenme kitaplığı olarak Keras geliştirildi. Dolayısı ile Keras ve Tensorflow birbiri ile bağlantılıdır. Ayrıca Tensorflow, insanların Keras ile birlikte kullanabileceği en yaygın kitaplıktır. Son olarak Keras, Tensorflow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit ya da PlaidML gibi çeşitli kitaplıklar üzerinde çalışabilmesine olanak sağlıyor.

Tensorflow Ne İşe Yarar?

Tensorflow nedir? ne işe yarar? Öncelikle Tensorflow, makine öğrenimi için hem ücretsiz hem de günümüzde kullanılan açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir. Aynı zamanda bir dizi görev için kullanılabilir. Ayrıca Tensorflow, derin sinir ağlarında eğitimi ve çıkarmaları için kullanılmaktadır. Tensorflow, veri akışına ve türevlenebilir programlama ile sembolik bir matematik kitaplığı olarak bilinir.

Derin öğrenme desteği sunarak yapay zeka uygulamalarını üreten kişiler için Google tarafından geliştirilen kütüphanedir. Aynı zamanda bütün yazılım dilleri ile uyumlu bir şekilde çalışmaktadır. Bunun yanı sıra herhangi bir yazılım dilinde geliştirmelerin kolay bir şekilde kullanılmasını desteklemektedir. Buna ek olarak temelinde Python kullanıldığını ve günümüzde Python’ın haricinde C++, Java, C#, Javascript ve R gibi pek çok  dili desteklediğini söyleyebiliriz.

Eğer web uygulaması geliştirmeyi düşünüyorsanız TensorFlow.js kullanmanız gerekmektedir. Bunun için özellikle Node.js paketini yükleyebilirsiniz. Ayrıca script tagleri kullanabilirsiniz. Örneğin; <script src=”https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/[email protected]/dist/tf.min.js”></script> gibi şekilde kullanabilirsiniz.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme nedir? konusu ile ilgili sizlere bilgiler vereceğiz. Öncelikle derin öğrenme, yapay zekayı eğitmek için kullanılmaktadır. Derin öğrenme, makine öğrenme yönetimi olarak tanımlanabilir. Son derece popüler olan yapay zeka ve makine öğrenme konuları ile bağlantılıdır. Yapay sinir ağları ile insan beynin işleyişini taklit etmekte ve hesaplama yapabilmektir. Derin öğrenme sistem özellikleri aşağıda yer alıyor.

• İnsan beynini ya da hayvan zekasını taklit etmek için derin öğrenme ile yapay sinir ağlarını kullanır.
• Nöronlar ile bağlantı kurarak giriş katmanında bulunan değerin önemi ile oldukça ilişkilidir.
• Sinir ağında 3 farklı katman vardır. Giriş katmanı, gizli katmanlar ve çıkış katmanı şeklinde sıralanmaktadır.

Tensorflow Örnekleri

Tensorflow kütüphanelerinden faydalanarak geliştirilen çok sayıda örnek bulunuyor. Özellikle metin tabanlı oluşturulan uygulamalar, ses tabanlı oluşturulan uygulamalar, görsel tabanlı tanıma uygulamaları, zaman seri uygulamaları ve video algılama uygulamaları gibi farklı Tensorflow kütüphanelerinden yararlanarak geliştirilen uygulamalar bulunuyor.

 

 

1. Metin Tabanlı Oluşturulan Uygulamalar

Tensorflow ile metin tabanlı oluşturulan uygulamaların başında Google Translate gelmektedir. Eş zamanlı şekilde 100’den fazla dili çevirmektedir. Derin öğrenme modelleri ile kendini devamlı geliştirmektedir. Bu gelişimin temelinde ise Tensorflow bulunmaktadır.

2. Ses Tabanlı Oluşturulan Uygulamalar

Araçlarda ve telefonlarda kullanılan ses tanıma uygulamaları, Tensorflow ses tabanlı oluşturulan uygulamalar için birer örnektir. Cihaz sahibinin sesini tanır ve arama yapma, farklı komutları yerine getirme vb. özellikleri desteklemektedir.

3. Görsel Tabanlı Tanıma Uygulamaları

Tensorflow görsel tabanlı tanıma uygulamalarına örnek verecek olursak mobese kameraların yürüyen insanların yüzlerini algılayabildiğini söyleyebiliriz. Özellikle kolluk kuvvetleri gibi alanlarda sıkça kullanılıyor. Sürdürülen tüm eğitme işlemleri Tensorflow kütüphaneleri aracılığı ile geliştirilmektedir.

4. Zaman Serileri Uygulamaları

Kişilerin internet üzerinde gerçekleştirdiği alışveriş veya aktivitelerinden yola çıkarak benzeri tavsiyelerin kişiye sunulmasını sağlar. Aynı zamanda hem Dünya çapında hem de Türkiye’de özellikle E-Ticaret sitelerinin bu yöntemi sıkça kullandığı görülmektedir.

5. Video Algılama Uygulamaları

Tensorflow video uygulamalarına örnek olarak üniversitelerin online eğitimini verebiliriz. Özellikle hareketli görüntülerin algılanarak karşı tepki oluşturması için Tensorflow kütüphanesinde yararlanılır.

• Tensorflow ortamı tanımlama için kullanılan kodlar arasında n_x, n_y bulunmaktadır. Aynı zamanda verileri düzenleme için X_train_flatten = X_train_orig.reshape(X_train_orig.shape[0], -1).T ile beraber X_test_flatten = X_test_orig.reshape(X_test_orig.shape[0], -1).T kodu kullanılabilir.
• Tensorflow’da değişken değerleri tanımlama için w = tf.Variable(0, dtype=tf.float32) ve loss = tf.Variable((y – y_hat)**2, name=’loss’) kodu kullanılmaktadır. Bu kodlar sayesinde Tensorflow kütüphanesinden faydalanabilirsiniz.

Tensorflow’un temeli ile ilgili kısa bir bilgi vereceğiz. Öncelikle bir Tensorflow programı yazma süreci iki adımdan oluşmaktadır.

1. Hesaplamalı Bir Grafik Oluşturma

Hesaplama grafiği, grafikte düğümler olarak düzenlenmiş bir dizi Tensorflow işlemidir.

2. Hesaplamalı Bir Grafik Çalıştırma

Oturum, grafik işlemlerini CPU ya da GPU gibi aygıtlar ile yerleştirir. Bu aygıtları yürütmek için yöntemler oluşturur. Bu makalemizde Tensorflow nedir? konusu hakkında tüm merak edilenler bulunuyor.