Tensorflow Nedir, Nasıl Çalışır?

Veri bilimcilerin ve mühendislerin hayal gücünü zorlayan bir dünya olduğunu düşünün. Burada, veriler sıra dışı bir şekilde bilgiye dönüşüyor, makineler kendi kendilerine öğreniyor ve her geçen gün daha akıllı hâle geliyor. Tüm bu gelişmelerin yaşanabilmesini sağlayan ise TensorFlow. Esasında en büyük gelir kaynağı reklamcılıktan gelen ve ana şirketi Alphabet Inc.’in gelirlerini de yine reklamdan sağlayan Google’ın arkasında olduğu bu açık kaynaklı kütüphane, makine öğreniminin gücünü herkesin erişimine sunuyor. Karmaşık modellerin kolayca oluşturulup eğitilmesini mümkün kılan TensorFlow, teknolojinin sınırlarını sahiden de zorluyor. Dilerseniz gelin, bu inanılmaz aracın perde arkasına göz atalım ve onun nasıl çalıştığını, neler yapabileceğini birlikte keşfedelim.

Google’dan Uber’e, NASA’dan Intel’e Kadar Sayısız Şirket, TensorFlow Kullanıyor

Şimdi her şeyin başına dönelim ve TensorFlow’un ne olduğunu kısaca izah edelim. Google Brain ekibi tarafından geliştirilen ve açık kaynaklı olarak sunulan bir makine öğrenimi kütüphanesi olan TensorFlow, ilk kez 2015 yılında piyasaya sürüldü. Derin öğrenme ve makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini, eğitilmesini ve dağıtılmasını kolaylaştıran kapsamlı bir platform sunan TensorFlow’un temel amacı, büyük veri kümeleriyle çalışarak öğrenme algoritmalarını optimize etmek ve bu algoritmaları gerçek dünya uygulamalarında kullanılabilir hâle getirmek. TensorFlow’un gücü, veri akış grafikleri adı verilen bir mimari üzerine kuruludur. Veri akış grafikleri, verilerin nasıl aktığını ve bu veriler üzerinde hangi işlemlerin gerçekleştirildiğini tanımlar. Bu grafiklerde düğümler (nodes) işlemleri, kenarlar (edges) ise bu işlemler arasındaki veri akışını temsil eder. Bu yapı, TensorFlow’un hem esnek hem de güçlü olmasını temin eder. Bu noktada TensorFlow’un temel bileşenlerinden söz etmek yerinde olur:

• TensorFlow Core: TensorFlow’un çekirdeği, düşük seviyeli API’ler sunar ve kullanıcıların temel ve matematiksel işlemleri gerçekleştirmelerine olanak tanır.
• Keras: TensorFlow’la entegre edilen yüksek seviyeli bir API olan Keras, derin öğrenme modellerinin daha kolay ve hızlı şekilde oluşturulmasını mümkün kılar. Keras, model oluşturma, eğitim ve değerlendirme süreçlerini basitleştirir.
• TensorFlow Lite: Mobil ve gömülü cihazlar için optimize edilmiş bir sürüm olan TensorFlow Lite, küçük ve hızlı modellerle çalışmayı sağlar. Bu, bilhassa sınırlı kaynaklara sahip cihazlarda makine öğrenimi uygulamaları geliştirmek için son derece uygundur.
• TensorFlow.js: TensorFlow’un JavaScript versiyonu olan TensorFlow.js, makine öğrenimi modellerinin web tarayıcılarında çalıştırılmasına imkân tanır. Kullanıcıların tarayıcı üzerinden gerçek zamanlı makine öğrenimi uygulamaları oluşturmalarına ortam hazırlar.
• TensorFlow Extended (TFX): TensorFlow’un üretim seviyesindeki makine öğrenimi çözümlerini destekleyen TFX; veri hazırlama, model eğitim, değerlendirme, dağıtım ve izleme süreçlerini kapsar.

TensorFlow Nasıl Çalışır ve Hangi Alanlarda Görev Alır?

Veri akış grafikleri üzerinden işlemlerin tanımlanması ve bu işlemlerin optimize edilmesi, TensorFlow’un çalışma prensibinin temelini teşkil eder. Bu süreci birkaç adımda özetlemek mümkün:

• Model Oluşturma: İlk adımda, kullanıcının bir model mimarisi tanımlaması gerekir ve ilgili mimari; katmanlar, nöronlar ve aktivasyon fonksiyonları gibi bileşenleri kapsar. Keras kullanılarak Sequential API veya Functional API ile modeller kolayca oluşturulabilir.
• Model Eğitimi: Oluşturulan model, eğitim verisi üzerinde eğitilir ve bu süreçte model parametreleri optimize edilerek hata oranı asgari düzeye indirilir. TensorFlow, eğitim sürecini hızlandırmak ve verimli hâle getirmek için GPU (grafik işlemci) ve TPU (tensör işlemci) gibi donanım hızlandırıcılardan yararlanabilir.
• Model Değerlendirme ve Test: Eğitimin tamamlanmasının ardından model, test verisi üzerinde değerlendirilir. Bu adım, modelin performansını ve genelleme yeteneğini ölçmek için önem taşır.
• Model Dağıtımı: Eğitilmiş model, TensorFlow Serving veya TensorFlow Lite kullanılarak farklı platformlarda dağıtılabilir. TensorFlow Serving, yüksek performanslı modellerin sunucularda çalıştırılmasını sağlarken TensorFlow Lite ise mobil ve gömülü cihazlarda model çalıştırmayı destekler.
• Model İzleme ve Güncelleme: Model dağıtıldıktan sonra performansı sürekli izlenir ve gerektiğinde güncellemeler yapılır. TFX, bu süreci otomatikleştirmek ve izlemek için çeşitli araçlar sunar.

Şimdi gelelim, TensorFlow’un kullanım alanlarına. Öncelikle belirtmeliyiz ki TensorFlow, sunduğu esneklik ve ölçeklenebilirlik sayesinde farklı alanlarda rahatlıkla değerlendirilebilmektedir. TensorFlow’un başlıca kullanım alanları arasında:

• Görüntü İşleme: Görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve segmentasyon gibi görevler için yaygın olarak kullanılır.
• Doğal Dil İşleme (NLP): Metin sınıflandırma, dil modeli oluşturma ve çeviri gibi NLP görevlerinde kullanılır.
• Ses Tanıma: Konuşma tanıma ve sesli komut sistemlerinde değerlendirilir.

Öneri Sistemleri: Kullanıcı davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için kullanılır.

Siz de makine öğrenimi ve yapay zekâ gibi konulara ilgiliyseniz, işletim sistemlerine gömülü yapay zekâ uygulamalarını ve haricî yapay zekâ araçlarını, internete bağlı olmadan da çalıştırabilen, yapay zekâ destekli, “canavar” gibi bilgisayarlar kullanmalısınız. Monster tarafından geliştirilen Tulpar AI Creator laptop modelleri, hem iş hem de oyun süreçlerinde gereksinimlerinize fazlasıyla yanıt verecek.

Tensorflow Hakkında Sıkça Sorulan Sorular

• TensorFlow nedir, ne için kullanılır?

  • TensorFlow, Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Derin öğrenme ve yapay zeka modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için kullanılır. Görüntü işleme, doğal dil işleme ve konuşma tanıma gibi birçok alanda kullanılır.

• Keras ve TensorFlow nedir?

  • Keras, kullanıcı dostu bir yüksek seviye yapay zeka kütüphanesidir ve TensorFlow’un üzerinde çalışır. TensorFlow ise daha düşük seviyede operasyonlar yaparak derin öğrenme modelleri oluşturmak için kullanılan geniş kapsamlı bir kütüphanedir. Keras, TensorFlow içinde bir API olarak da mevcuttur.

• TensorFlow ücretsiz mi?

  • Evet, TensorFlow açık kaynaklı bir projedir ve herkes tarafından ücretsiz olarak kullanılabilir. GitHub üzerinde kaynak koduna erişebilir, kendi projelerinizde özgürce kullanabilirsiniz.

• TensorFlow Hub’ın kullanım amacı nedir?

  • TensorFlow Hub, önceden eğitilmiş makine öğrenimi modellerini paylaşmak ve yeniden kullanmak için bir kütüphanedir. Araştırmacı ve geliştiriciler, burada bulunan modelleri kendi projelerinde kolayca kullanabilir ve zaman kazanabilirler.

• TensorFlow sertifikası nasıl alınır?

  • TensorFlow sertifikası almak için TensorFlow Developer Sertifikası sınavına girmeniz gerekmektedir. Bu sınavda, TensorFlow kullanarak çeşitli makine öğrenimi problemlerini çözme yeteneğinizi gösteren projeler yapmanız beklenir.

• TensorFlow ne işe yarar?

  • TensorFlow, makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için kullanılır. Görüntü sınıflandırma, dil işleme, öneri sistemleri ve daha birçok yapay zeka tabanlı uygulama geliştirmek için idealdir.

• TensorFlow PyTorch nedir?

  • TensorFlow ve PyTorch, derin öğrenme modelleri geliştirmek için kullanılan iki popüler makine öğrenimi kütüphanesidir. TensorFlow, Google tarafından; PyTorch ise Facebook tarafından geliştirilmektedir. Her iki kütüphane de kendi kullanım kolaylıkları ve performans avantajlarıyla bilinir.