Ein Framework für das maschinelle Lernen
Programmierer nutzen TensorFlow als Framework um verschiedene Modelle für das maschinelle Lernen zu entwickeln. Hierbei verkörpert der Graph einen bestimmten Ablauf aller Aufgaben, die TensorFlow vornimmt. TensorFlow wird vor allem beim maschinellen Lernen wie bei der Forschung bezüglich der diverser Google Anwendungen wie die Spracherkennung oder Google Suche angewendet.
Was ist TensorFlow?
Programmierer nutzen TensorFlow als Framework um verschiedene Modelle für das maschinelle Lernen zu entwickeln. Wenn es um datenstromorientierte Programme geht, ist der Framework TensorFlow oft die erste Wahl, denn es stellt mathematische Operationen wie einen Graphen dar. Es enthält zahlreiche Toolkits, mit deren Hilfe die Entwürfe der Modelle auf einer speziellen Abstraktionsebene erarbeitet werden können. Dafür werden beispielsweise untergeordnete APIs verwendet, um die Modelle zu erzeugen, mit denen eine Sequenz mathematischer Aufgaben ausgeführt werden. Allerdings gibt es auch die Option, übergeordnete APIs wie den Estimator zu nutzen, um einen vorgefertigten Bauplan mit neuronalen Netzen wie auch linearen Regressoren zu beschreiben.
Beide Komponenten funktionieren analog zum Python Interpreter wie auch zum Python-Code. Da der Python-Interpreter auf diversen Hardware-Plattformen vorhanden ist, damit der Python-Code überhaupt funktioniert, kann das Framework TensorFlow einen Graphen auch auf verschiedenen Hardware-Planformen erzeugen wie TPU, CPU oder GPU. Deshalb stellt sich die Frage, welche APIs zur Anwendung kommen sollen. Hier empfiehlt sich, gleich die höchste Abstraktionsebene zu wählen, um etwaige Schwierigkeiten zu beheben. Diese lassen sich weitaus einfacher handhaben, zeigen sich im Design allerdings auch unflexibel. Darum ist es einfacher, zunächst mit der ersten API anzufangen und dann weiterzumachen.
Wie funktioniert TensorFlow?
Um ein neuronales Netzwerk durch einen Graphen zyklenfrei darzustellen, ist TensorFlow bestens geeignet. Dabei zeigt sich, dass die Kanten bei einzelnen Rechenschritten als In- und Outputs genutzt werden, wobei vor allem die Knoten alle Inputs in Outputs umwandeln müssen. Darum geschehen an den Knoten eines Graphen mathematischen Operationen, während zur gleichen Zeit die Kanten des Graphen ein mehrdimensionales Datenarrays, also die Tensoren, anzeigen, welche sich zwischen den einzelnen Knoten verständigen können. Ein Input kann unter anderem durch ein Sampling per Spracherkennung erfolgen. Hierbei werden die unterschiedlichen Klangwerte in minimalen Abständen aufgezeichnet.
Dabei wird der Eingangsvektor als Tensor der 1. Ordnung erstellt. Es ist auch möglich, einen Schwarz-Weiß-Bildausschnitt in eine andere Pixelmatrix, also einem Tensor 2. Ordnung, umzuwandeln. Das gilt auch für ein Farbbild mit einer 3-Pixel-Matrize, die mit den Bestandteilen aus blau, grün und rot als Tensor der 3. Ordnung bearbeitet werden. Besonders Grafikkarten eignen sich für diesen Prozess, da sie bereits darauf ausgelegt sind, blitzschnell eine große Zahl an Berechnungen auszuführen. Darum unterstützt der Framework TensorFlow auch das GPU-Computing und profitiert vielschichtig von der Kooperation.
Eigenschaften und Besonderheiten von TensorFlow
Bei TensorFlow handelt es sich um eine Open-Source-Softwarebibliothek, die auf dem Vorgänger DistBelief, dem ersten Deep Learning Toolkit von Google, beruht. Sie soll das maschinelle Lernen fördern und die Community rund um das maschinelle Lernen verbinden. Dazu gehören Ingenieure, Forscher wie auch private Anwender, die sich regelmäßig mit dem Programm-Code auseinandersetzen, um so die Forschung wie auch die Verbesserung der Technologie schneller voranzutreiben. Leider müssen die vorhandenen Rechner für die jeweilige Aufgabe erst angeleitet werden, wofür dem jeweiligen Rechner die Trainingsdaten iterativ zur Verfügung gestellt werden. Dabei kann die Gewichtung eines Graphen durchaus variieren. So kann das Ergebnis beeinflusst werden, das sich der Zielpunkt der Ausgabenwerte mehr approximieren. Dabei wird die Verfahrensweise für diesen Outpult optimiert, was für teilweise wichtige Fortschritte auf dem Gebiet der neuronalen Netzwerke in den letzten Jahren gesorgt hat.
Um die Ergebnisse zu verifizieren, werden einzelnen Testdaten erneut überprüft, um die Hochwertigkeit des Trainings langfristig gewährleisten zu können. Sobald keine Verbesserungen mehr erzielt werden, wird die Trainingsphase beendet.
Wie kann ich TensorFlow beim Entwickeln nutzen?
TensorFlow lässt sich in sehr vielen Fällen nutzen: sowohl im medizinischen Bereich, wie auch im Finanzsektor, der Industrie und der Wirtschaft. Dabei reicht die eigene Bandbreite von Lösung des Problems der Sprachübersetzungen bis hin zur Früherkennung von Erkrankungen wie Hautkrebs oder der Abwendung von Blindheit bei Diabetikern.
Des Weiteren kommt TensorFlow auf verschiedenen Arten bei Google zum Einsatz, beispielsweise bei der Bildidentifikation. Zuletzt nutzt Google diesen Framework für seine Angebote Google Translatierte oder GoogleMaps. Für die Übersetzung von fremdsprachigen Sprachnachrichten dient ein Schlüsselalgorithmus, der inzwischen phrasenweise Maschinenübersetzung im Rahmen der TensorFlow- Energie verwendet. Dafür greift eine andere Komponente des KI-Projektes namens ‘Deep Mind’ auf die Bibliothek von TensorFlow zurück. So konnte sich TensorFlow innerhalb kürzester Zeit als eine Art von Standard herausputzen, die alle Forscher, Softwareentwickler wie auch Ingenieure weltweit unterstützt.