مقدمة إلى TensorFlow
يسهّل TensorFlow على المبتدئين والخبراء إنشاء نماذج للتعلم الآلي لسطح المكتب والجوال والويب والسحابة. راجع الأقسام أدناه للبدء.
TensorFlow
تعرف على أساسيات TensorFlow من خلال البرامج التعليمية للمبتدئين والخبراء لمساعدتك في إنشاء مشروع التعلم الآلي التالي.
للويب
استخدم TensorFlow.js لإنشاء نماذج جديدة للتعلم الآلي ونشر النماذج الحالية باستخدام JavaScript.
للجوال والحافة
قم بتشغيل الاستدلال باستخدام LiteRT على الأجهزة المحمولة والأجهزة المدمجة مثل Android وiOS وEdge TPU وRaspberry Pi.
منصة شاملة للتعلم الآلي
قم بإعداد وتحميل البيانات للحصول على نتائج ML ناجحة
يمكن أن تكون البيانات العامل الأكثر أهمية في نجاح مساعيك في تعلم الآلة. يقدم TensorFlow أدوات بيانات متعددة لمساعدتك على دمج البيانات وتنظيفها ومعالجتها مسبقًا على نطاق واسع:
مجموعات البيانات القياسية للتدريب الأولي والتحقق من الصحة
خطوط أنابيب بيانات قابلة للتطوير بدرجة كبيرة لتحميل البيانات
طبقات المعالجة المسبقة لتحويلات المدخلات المشتركة
بالإضافة إلى ذلك، تساعدك أدوات الذكاء الاصطناعي المسؤولة على كشف التحيز في بياناتك والقضاء عليه لتحقيق نتائج عادلة وأخلاقية من نماذجك.
قم ببناء النماذج وضبطها باستخدام النظام البيئي TensorFlow
استكشف نظامًا بيئيًا كاملاً مبنيًا على إطار العمل الأساسي الذي يعمل على تبسيط إنشاء النماذج والتدريب والتصدير. يدعم TensorFlow التدريب الموزع والتكرار الفوري للنموذج وتصحيح الأخطاء بسهولة باستخدام Keras وغير ذلك الكثير. تساعدك أدوات مثل Model Analysis و TensorBoard على تتبع التطوير والتحسين خلال دورة حياة النموذج الخاص بك.
لمساعدتك على البدء، ابحث عن مجموعات من النماذج المدربة مسبقًا في TensorFlow Hub من Google والمجتمع، أو تطبيقات نماذج البحث الحديثة في Model Garden . تسمح لك هذه المكتبات ذات المكونات عالية المستوى بأخذ نماذج قوية وضبطها على البيانات الجديدة أو تخصيصها لأداء مهام جديدة.
انشر النماذج على الجهاز أو في المتصفح أو محليًا أو في السحابة
يوفر TensorFlow إمكانات قوية لنشر نماذجك على أي بيئة - الخوادم، وأجهزة الحافة، والمتصفحات، والأجهزة المحمولة، ووحدات التحكم الدقيقة، ووحدات المعالجة المركزية (CPU)، ووحدات معالجة الرسومات، وFPGAs. يمكن لـ TensorFlow Serving تشغيل نماذج تعلم الآلة على نطاق الإنتاج باستخدام المعالجات الأكثر تقدمًا في العالم، بما في ذلك وحدات معالجة Tensor (TPUs) المخصصة من Google.
إذا كنت بحاجة إلى تحليل البيانات القريبة من مصدرها لتقليل زمن الوصول وتحسين خصوصية البيانات، فإن إطار عمل LiteRT يتيح لك تشغيل النماذج على الأجهزة المحمولة وأجهزة الحوسبة المتطورة وحتى وحدات التحكم الدقيقة، ويتيح لك إطار عمل TensorFlow.js تشغيل التعلم الآلي باستخدام فقط متصفح الويب.
جربه في كولاب
قم بتقديم نموذج باستخدام خدمة TensorFlowتنفيذ MLOps لإنتاج ML
تساعدك منصة TensorFlow على تنفيذ أفضل الممارسات لأتمتة البيانات وتتبع النماذج ومراقبة الأداء وإعادة تدريب النماذج.
يعد استخدام الأدوات على مستوى الإنتاج لأتمتة وتتبع تدريب النموذج على مدار عمر المنتج أو الخدمة أو عملية الأعمال أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق النجاح. توفر TFX أطر عمل برمجية وأدوات لعمليات نشر MLOps الكاملة، واكتشاف المشكلات مع تطور بياناتك ونماذجك بمرور الوقت.
هل تتطلع إلى توسيع معرفتك بتعلم الآلة؟
يعد TensorFlow أسهل في الاستخدام مع الفهم الأساسي لمبادئ التعلم الآلي والمفاهيم الأساسية. تعلم وتطبيق ممارسات التعلم الآلي الأساسية لتطوير مهاراتك.
ابدأ بالمناهج الدراسية المنسقة لتحسين مهاراتك في مجالات تعلم الآلة الأساسية.
مقدمة إلى TensorFlow
يسهّل TensorFlow على المبتدئين والخبراء إنشاء نماذج للتعلم الآلي لسطح المكتب والجوال والويب والسحابة. راجع الأقسام أدناه للبدء.
TensorFlow
تعرف على أساسيات TensorFlow من خلال البرامج التعليمية للمبتدئين والخبراء لمساعدتك في إنشاء مشروع التعلم الآلي التالي.
للويب
استخدم TensorFlow.js لإنشاء نماذج جديدة للتعلم الآلي ونشر النماذج الحالية باستخدام JavaScript.
للجوال والحافة
قم بتشغيل الاستدلال باستخدام LiteRT على الأجهزة المحمولة والأجهزة المدمجة مثل Android وiOS وEdge TPU وRaspberry Pi.
منصة شاملة للتعلم الآلي
قم بإعداد وتحميل البيانات للحصول على نتائج ML ناجحة
يمكن أن تكون البيانات العامل الأكثر أهمية في نجاح مساعيك في تعلم الآلة. يقدم TensorFlow أدوات بيانات متعددة لمساعدتك على دمج البيانات وتنظيفها ومعالجتها مسبقًا على نطاق واسع:
مجموعات البيانات القياسية للتدريب الأولي والتحقق من الصحة
خطوط أنابيب بيانات قابلة للتطوير بدرجة كبيرة لتحميل البيانات
طبقات المعالجة المسبقة لتحويلات المدخلات المشتركة
بالإضافة إلى ذلك، تساعدك أدوات الذكاء الاصطناعي المسؤولة على كشف التحيز في بياناتك والقضاء عليه لتحقيق نتائج عادلة وأخلاقية من نماذجك.
قم ببناء النماذج وضبطها باستخدام النظام البيئي TensorFlow
استكشف نظامًا بيئيًا كاملاً مبنيًا على إطار العمل الأساسي الذي يعمل على تبسيط إنشاء النماذج والتدريب والتصدير. يدعم TensorFlow التدريب الموزع والتكرار الفوري للنموذج وتصحيح الأخطاء بسهولة باستخدام Keras وغير ذلك الكثير. تساعدك أدوات مثل Model Analysis و TensorBoard على تتبع التطوير والتحسين خلال دورة حياة النموذج الخاص بك.
لمساعدتك على البدء، ابحث عن مجموعات من النماذج المدربة مسبقًا في TensorFlow Hub من Google والمجتمع، أو تطبيقات نماذج البحث الحديثة في Model Garden . تسمح لك هذه المكتبات ذات المكونات عالية المستوى بأخذ نماذج قوية وضبطها على البيانات الجديدة أو تخصيصها لأداء مهام جديدة.
انشر النماذج على الجهاز أو في المتصفح أو محليًا أو في السحابة
يوفر TensorFlow إمكانات قوية لنشر نماذجك على أي بيئة - الخوادم، وأجهزة الحافة، والمتصفحات، والأجهزة المحمولة، ووحدات التحكم الدقيقة، ووحدات المعالجة المركزية (CPU)، ووحدات معالجة الرسومات، وFPGAs. يمكن لـ TensorFlow Serving تشغيل نماذج تعلم الآلة على نطاق الإنتاج باستخدام المعالجات الأكثر تقدمًا في العالم، بما في ذلك وحدات معالجة Tensor (TPUs) المخصصة من Google.
إذا كنت بحاجة إلى تحليل البيانات القريبة من مصدرها لتقليل زمن الوصول وتحسين خصوصية البيانات، فإن إطار عمل LiteRT يتيح لك تشغيل النماذج على الأجهزة المحمولة وأجهزة الحوسبة المتطورة وحتى وحدات التحكم الدقيقة، ويتيح لك إطار عمل TensorFlow.js تشغيل التعلم الآلي باستخدام فقط متصفح الويب.
جربه في كولاب
قم بتقديم نموذج باستخدام خدمة TensorFlowتنفيذ MLOps لإنتاج ML
تساعدك منصة TensorFlow على تنفيذ أفضل الممارسات لأتمتة البيانات وتتبع النماذج ومراقبة الأداء وإعادة تدريب النماذج.
يعد استخدام الأدوات على مستوى الإنتاج لأتمتة وتتبع تدريب النموذج على مدار عمر المنتج أو الخدمة أو عملية الأعمال أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق النجاح. توفر TFX أطر عمل وأدوات برمجية لعمليات نشر MLOps الكاملة، واكتشاف المشكلات مع تطور بياناتك ونماذجك بمرور الوقت.
هل تتطلع إلى توسيع معرفتك بتعلم الآلة؟
يعد TensorFlow أسهل في الاستخدام مع الفهم الأساسي لمبادئ التعلم الآلي والمفاهيم الأساسية. تعلم وتطبيق ممارسات التعلم الآلي الأساسية لتطوير مهاراتك.
ابدأ بالمناهج الدراسية المنسقة لتحسين مهاراتك في مجالات تعلم الآلة الأساسية.