TensorFlow Nedir?

TensorFlow Nedir?

TensorFlow, değişik seviyelerde yapay zeka sistemi oluşturma imkanı sunan yazılım kütüphanesidir. Açık kaynaklı sistem, derin öğrenme teknolojisiyle kolaylık sağlıyor. Masaüstü ve mobil platformlarda kullanılabiliyor. Komut işleme, veri toplama, bilgi değerlendirme donanımıyla öne çıkıyor. Sistemin derin sinir ağları gelişmiştir. Bu yapay sinir ağı, vücuttaki sinir sistemine benziyor. 

Ağ birimleri, değişik fonksiyonlarla eş zamanlı çalışıyor. Yapay zekanın tahmin kabiliyeti, sinir ağlarından kaynaklanıyor. TensorFlow ile hata payı düşük algoritmalar oluşturabilirsiniz. Açık kaynaklı sistemi birçok kurum ve kişi tercih ediyor. 

TensorFlow nedir sorusu, program dilleriyle açıklanabilir. Sistemde C++, CUDA ve Python dilleri kullanılıyor. Dillerin işlevi, sistem özelliklerini belirtiyor. 

C++, 1983'ten beri ilgi görüyor. Nesne yönelimli ve yordamsal paradigma avantaj sunuyor. Çapraz platform işletim sistemiyle çalışıyor. Python ise 1990'da tanıtılmış modüler ve etkileşimli bir dildir. Fonksiyonel yönelim, nesne yansıtıcılığı, yorumlama özellikleriyle işlev kazanır. Boo, Falcon, Cobra, Ruby, Groovy sistemleri TensorFlow tabanlıdır. CUDA; 2007'de NVIDIA'nın sunduğu C programlama dilidir. PathScale tabanlı derleyici, C dilinde yazılmış algoritmaları grafik işlemcisinde çalıştırıyor.

TensorFlow ile Neler Yapılabilir?

TensorFlow, sistemlerin otomatik gelişimini sağlayan algoritmalar oluşturuyor. Standart yapay zeka, yetersizlik halinde komuta ihtiyaç duyar. Derin öğrenme ayrıcalığına sahip TensorFlow, yanlış tahminlerin düzeltilmesini sağlıyor. Sistem, doğru reaksiyonu tespit edebiliyor. Gelişmiş algoritma birçok kullanım alanı oluşturuyor. TensorFlow ile ne yapılabilir diyorsanız, farklı kullanımlar özelindeki cevaplar şöyledir:  

• Dünyaca ünlü Twitter, önemli paylaşımları seçmek ve ana sayfaya çıkarmak için TensorFlow'u değerlendiriyor. 
• Foto düzenleme platformu VSCO'daki düzenleme önerileri, yapay zeka çıkarımları ile oluşuyor. 
• Binlerce müziğe ulaşabileceğiniz Spotify, kullanıcı zevklerine uygun öneriler geliştiriyor. Yapay zeka, sık dinlenen müzikleri sınıflandırıyor.
• Sistem, ödeme ağı PayPal'ın güvenliğini artırıyor. Hesap hareketlerinin izlenmesi ve muhtemel dolandırıcıların tahmin edilmesi avantaj sunuyor. 
• Telekomünikasyon firması China Mobile, ağ takibinde derin öğrenme özelliğini kullanıyor. İşlem günlüklerinin doğrulanması ve anormalliklerin bulunması kolaylaşıyor.  
• Alışveriş mecrası Naver, sisteme yeni düşen ürünlerin otomatik sınıflandırılmasında algoritmadan destek alıyor.
• Video konferans uygulaması InSpace, spam mesaj filtrelerini TensorFlow ile geliştiriyor. 
• Konaklama hizmeti sunan Airbnb, otel görüntülerini sınıflandırmak için TensorFlow kullanıyor. Algoritma, benzer işletmeleri bularak isabetli öneriler veriyor. 
• TensorFlow ses tanıma sistemlerinde kullanılabiliyor. Konuşmalar metne dönüştürülüyor. 

TensorFlow Nasıl Kullanılır?

TensorFlow nasıl kullanır sorusunun değişik yanıtları bulunuyor. Sistem birçok programlama diline uyumludur. Algoritmalar arasındaki kodlama farklarını öğrenmek gerekiyor. TensorFlow kullanmak için resmî web sitesindeki öğreticiden faydalanabilirsiniz. Kılavuzlarla, mantığı kavramanız kolaylaşıyor.

Site, sertifikasyon hizmeti sunuyor. TensorFlow örnekleri ve talimatlarla kullanıcılar deneme yapabiliyor. Süreç öncesinde bazı detayları bilmeniz yararlı olabilir. Sistem, "tf.Tensor" koduyla sembolize edilmiş çok boyutlu dizilerle çalışıyor. İki boyutlu bir Tensor örneği şöyledir: 

import tensorflow as tf

x = tf.constant ( [ [ 1. , 2. , 3. ] , [ 4. , 5. , 6. ] ] )

print (x)
print (x . shape)
print (x . dtype)

tf.Tensor ( [ [ 1. , 2. , 3. ]
[4. , 5. , 6] ] , shape (2 , 3) , dtype = float32 (2 , 3) < dtype : ' float32 ' >

Tensor.shape, farklı eksenlerdeki tensor boyutunu bildiriyor. Tensor.dtype, tensor çeşidini belirtiyor. Normal tf.Tensor birimleri sabittir, değişken ögeler için tf.Variable özelliği kullanılıyor. İstemci taraflı algoritma geliştirmek için kullanabileceğiniz tag şöyledir:

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@1.0.0/dist/tf.min.js"></script>

iOS uyumlu mobil uygulamaların geliştirilmesinde kütüphanenize pod 'TensorFlowLiteSwift' ifadesini yerleştirmelisiniz. Android için kullanılabilen formüller şöyledir:

implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.0.0-nightly'  

implementation 
‘org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:0.0.0-nightly’

TensorFlow Sertifikası Nedir, Nasıl Alınır?

TensorFlow kullanımı tecrübe istiyor. Yeterlilik, sertifika programıyla belgeleniyor. Ücretsiz eğitime uygulama sayfasından ulaşabilirsiniz. Program 6 aşamadan oluşuyor, ilk aşama eğitimdir. Katılımcılar, eğitimden sonra sınava ücretsiz kayıt olabiliyor.

PyCharm IDE ile Tensorflow Exam eklentisini kurmak gerekiyor. Devamında sınava giriş yapılıyor ve istenen kodlar yazılıyor. Sınavı geçenlere e-sertifika sunuluyor. JavaScript bilgisi, yazılım sektörünün başlıca kriterlerindendir. Java TensorFlow sertifikasıyla iş bulmanız kolaylaşıyor.

Java TensorFlow nedir diyorsanız, teknik özellikler açıklayıcı olabilir. JavaScript, açık kaynaklı ve nesneye yönelik programlama dilidir. Düzlem bağımsızlığı, güvenli bir yazılım geliştirme imkanı sunuyor. JavaScript, Java'nın üst versiyonudur.

Mobil ve masaüstü platformlarının işlev, altyapı, tasarım geliştirmelerinde kullanılıyor. Java TensorFlow sertifikası web sektöründe avantaj sağlayabilir. Başarıyı etkileyen unsurlar şöyledir:

• Yazılım kavramlarını bilme.
• Derin öğrenme teknolojisinin temel kavramlarını bilme. 
• Derin sinir ağlarını kullanarak nesne algılama, görüntü ve metin tanıma sistemleri oluşturabilme.
• Dil işleme sorunlarına çözüm üretebilme. 
• Python, C++, CUDA dillerine hakim olma. 

Keras mı TensorFlow mu Tercih Edilmeli?

Keras, TensorFlow için alternatif sunan bir programlama sistemidir. Dillerin avantaj ve dezavantajlarını bilmek, tercihinizi kolaylaştırır. Keras'ın özellikleri arasında; nispeten kolay öğrenilebilmesi, hata ayıklama gereksiniminin azlığı, küçük veri kümeleriyle çalışması bulunuyor. Keras ve TensorFlow farkları şöyle sıralanabilir: 

• Theano ve CNTK üzerinde kullanılan Keras, üst seviyeli bir API'dir. 
• TensorFlow düşük ve üst seviyedeki ihtiyaçlara hitap edebiliyor. 
• Keras kullanımı için Python bilmek yeterlidir. 
• TensorFlow kullanımı geniş bir yelpazeyi kapsıyor. C++ ve CUDA dillerini bilmeniz deneyimi iyileştirir. 
• Keras'ta yaygın kullanılan hata ayıklama aracı TFDBG'dir. Sık kullanıma uygun arayüz, verimlilik sağlıyor.
• TensorFlow arayüzü maksimum teknik bilgi gerektiriyor. Doğrusal cebir yeterliliğiniz performansı etkiler. 
   

Detayları özetlemek gerekirse; Keras küçük çaplı ve süreğen faaliyetlere uygundur. Tensor, hassas süreç yönetimi gerektiriyor. TensorFlow ile neler yapılabilir sorusunun cevapları arasında; listeleme, gruplandırma, görsel oluşturma, veri akışını izleme bulunuyor.