“Tensorflow” أداة متطورة للتعلم الآلي بالذكاء الاصطناعي

AI بالعربي – خاص  

تعد “Tensorflow” منصة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تستخدم لبناء وتدريب ونشر نماذج حديثة لمختلف التطبيقات، حيث يوفر أدوات لإعداد البيانات وبناء النماذج ونشرها في بيئات مختلفة أو على القرص أو المتصفح، كما يقدم نماذج مدربة مسبقًا حيث يمكن للمستخدمين الاستكشاف والتعاون في مهام التعلم الآلي.

انطلقت منصة “Tensorflow” عام 2016 من شركة “جوجل” وتعتمد بشكل أساسي على لغة “بايثون” كلغة برمجة لبناء العديد من النماذج المبنية بالأساس على خوارزميات التعلم الآلي، وتستخدم حاليًا في الأبحاث ومختلف المجالات كالعلوم المجتمعية والطب والهندسة والاقتصاد، وكذلك مهام الفهم الإدراكي واللغوي كالتعرف على الكلام والنص والصور والوجوه، وأيضًا عمليات التصنيف والتمييز.

يمكّن “Tensorflow” من إنشاء رسوم بيانية وهياكل لتدفق البيانات لتحديد كيفية تحرك البيانات عبر الرسم البياني عن طريق أخذ المدخلات كمصفوفة متعددة الأبعاد تسمى Tensor، فهو يسمح لك بإنشاء مخطط انسيابي للعمليات التي يمكن تنفيذها على هذه المدخلات، والتي تذهب من أحد الأطراف وتأتي في الطرف الآخر كمخرجات.

مميزات “Tensorflow”.  

هناك العديد من الميزات لمنصة “Tensorflow” للتعلم الآلي أبرزها:

– سهل الاستخدام خاصة إذا كنت معتادًا على لغة .Python.

– مفتوح المصدر أمام المستخدمين.

– يتيح للمستخدمين بناء نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة.

– الاستفادة من المعالجات المتعددة ووحدات معالجة الرسومات.

– التوافق مع الأنظمة المتعددة.

– يتميز بتحسينات مستمرة في الأداء والكفاءة.

– يحتوي على العديد من النماذج المدمجة.

عيوب “Tensorflow”

رغم أن “Tensorflow” يُعتبر إطار عمل فعّالًا ومستخدمًا على نطاق واسع، فإنه  يحمل بعض العيوب والتحديات التي قد تواجه المستخدمين:

– معقد الاستخدام بالنسبة للمبتدئين.

– حجم البيانات والذاكرة قد لا يناسب الأجهزة محدودة الإمكانيات.

– قد يكون من الصعب متابعة كافة التحديثات.

– تكامل محدود مع بعض الأجهزة.

– تأثير حجم الرمز على الأداء.

– البطء في بعض الحالات.