Машинное обучение — очень сложная дисциплина, требующая глубокого понимания математики, аналитической геометрии и смежных дисциплин. Запрограммировать простейшую однослойную нейронную сеть — задача нетривиальная, а программирование многослойной рекуррентной сети заставит попотеть даже опытного инженера.
Строить нейронные сети можно намного проще, быстрее и эффективнее используя готовые библиотеки, такие как TensorFlow. Только в случае с TensorFlow это не просто библиотека, это целая экосистема с открытым кодом.
Созданная командой Google Brain, она позволяет создавать крупномасштабные нейронные сети и очень эффективна в части численных расчетов, используя, в том числе, мощь графических ускорителей.
В качестве интерфейса пользователя созданы библиотеки для множества языков программирования, самым популярным из которых является Python. Но не дайте себя одурачить, язык Пайтон — всего лишь интерфейс пользователя, вычислительное ядро TensorFlow написано на быстром C++.
TensorFlow очень легко использовать. Например, с помощью курса Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning популярного ресурса Coursera вы, обладая базовыми знаниями языка Python, можете буквально за пару дней создать, обучить и проверить глубокую нейронную сеть, которая с 80% вероятностью отличает людей от лошадей.
Это первая статья из цикла, посвящённого TensorFlow. Как он работает, есть ли у него конкуренты, почему он считается экосистемой и что еще он может — читайте в будущих постах.
#mightytensorflow