Teknoloji dünyasında ve yazılım sektörü içerisinde, son yılların en popüler konuları arasında “Yapay zeka” yer alıyor. Derin öğrenme programları, makine öğrenmesi gibi kavramlar, birçok teknolojik gelişmeyi somut hale getiriyor. Derin öğrenme programlarında en fazla yer alan kütüphanelerden biri de TensorFlow’dur.

Google tarafından AR-GE çalışmaları ile şekillendirilmiş olan, açık kaynak yazılımlı TensorFlow ile derin öğrenme destekli olan yapay zekâ uygulamalarının geliştirilmesi mümkün olmaktadır. Uzun yıllardır üzerinde çalışmalarını sürdüren Google, 2015 yılının Kasım ayında TensorFlow kodlarını tüm dünyanın erişimine açtığını duyurmuştur.

TensorFlow’un anlamı, açık kaynak kodlarını içerisinde barındıran derin öğrenme (Deep learning) kütüphanesi olarak ifade edilmektedir. TensorFlow’un esnek yapısı, tek API (Application Programming İnterface), uygulama programlama arayüzü ile tüm platformlarda hesapların yapılmasını sağlamaktadır.

TensorFlow, bir ya da daha fazla merkezi işlem birimi (CPU) ve grafik işlemlerini yürüten işlemcileri (GPU) kullanarak, harekete geçirme, konuşlandırma (Deploy etme) işlemlerinin yapılmasını yürütmektedir. Temelinde Python programlama dili kullanımı ile geliştirilmiş olan TensorFlow’un, günümüz uygulamalarında Python dışında C++, Java, C#, JavaScript gibi birçok farklı programlama dilini de desteklediği görülmektedir.

JavaScript desteğiyle, TensorFlow.js ile internet tarayıcıları üzerinden yapay zekâ konularını içeren birçok işlem de yapılabilmektedir. TensorFlow.js aracılığıyla makine öğrenmesi modellerinin tarayıcılar üzerinden geliştirilmesi ve eğitilmesi mümkün olmaktadır.

Google, TensorFlow.js için kullanılmak üzere bir takım demolar hazırlamış ve kullanıma açmıştır. Tarayıcıları üzerinden yapay zekâ teknolojilerine kolayca ulaşılabilen bilgisayar kullanıcıları, Tensor Flow.js ile birçok şaşırtıcı oyun ve uygulamaları keşif edebilmektedir.

TensorFlow Nasıl Kullanılır?

TensorFlow teknolojisinin birçok farklı alanda kullanımı mümkün olmaktadır. TensorFlow teknolojisinin yaygın kullanımının nedeni ise birbirinden değişik platform yazılımlarına uygun olarak hazırlanan TensorFlow kütüphanelerini içerisinde barındırmasıdır.

Tüm Web uygulamaları, mobil uygulamalar ve IOT cihazları (Nesnelerin İnterneti İle Kontrol Edilebilen Akıllı Cihazlar) üzerinde geliştirilecek projeler için, TensorFlow her platforma özel kütüphane desteği sağlamaktadır.

Python, R, C++, Java, C#, Java dillerindeki TensorFlow, uygulamaların geliştirme safhasında, aynı program diline uygun kütüphanenin kullanılmasını mümkün kılmaktadır. Web ve mobil uygulamalar için özel olarak geliştirilen TensorFlow paketleri de hizmetler içerisinde yer almaktadır. Bu paketler;

• TensorFlow.js
• TensorFlow Lite olarak seçenekler sunmaktadır.

TensorFlow.js Nedir?

İstemci taraflı çalıştırılan JavaScript kütüphanesi özelliği taşımaktadır. İstemci taraflı web uygulamalarını geliştirmek isteyenlerin TensorFlow.js kullanmaları gerekmektedir. İşlem adımlarını başlatmak için Node.js paketi yüklenebilir ya da aşağıda yer alan script kodlarını sayfaya ekleyerek TensorFlow’un kullanımı sağlanabilmektedir.

TensorFlow Lite Nedir? 

TensorFlow Lite mobil uygulamalarda ya da loT projelerinde kullanılmak üzere hazırlanmış olan kütüphanedir. IOS uygulamalarının geliştirilmesinde ve uygulamanın Tensor Flow’a yer verilmesinde, Cocoapods üzerinden podların kütüphaneye eklenmesini gerektirmektedir. Aşağıdaki podun eklenmesi ile çalışma başlatılabilmektedir.

TensorFlow Kütüphanesi Nedir?

Yapay zeka teknolojileri, makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanlarını içerisinde barındırmaktadır. Derin öğrenmede çalışma prensiplerinde ise çok fazla sayıda çalışma kütüphaneleri yer almaktadır. Bu kütüphaneler arasında TensorFlow Kütüphanesi öne çıkmaktadır.

TensorFlow, derin öğrenme desteği sunan, yapay zeka uygulamalarını üretenler için özel olarak Google tarafından geliştirilmiş bir kütüphanedir. Bu açıklama “Deep Learning TensorFlow Nedir?” sorusuna da yanıt vermektedir.

Tüm yazılım dilleri ile uyumlu bir şekilde çalışan TensorFlow kütüphaneleri, herhangi bir yazılım dilindeki geliştirmelerin kolayca kullanılmasını sağlamaktadır. JavaScript tarafından desteklenen TensorFlow kütüphaneleri, internet browserları (Tarayıcılar) aracılığıyla derin öğrenme ve makine öğrenmesi yazılımlarını kullanmayı mümkün kılmaktadır.

Ayrıca bu yazılımların geliştirilebilmesi ve kullanıcılarının kendileri eğitilmeleri TensorFlow kütüphaneleri ile yapılmaktadır. Google kendini bu alanda geliştirmek ve eğitmek isteyen kullanıcılarına yönelik JavaScript destekli bazı demolar da hazırlamıştır.

Google’ın kullanıcılarına yönelik sunmuş olduğu TensorFlow demoları ise aşağıdaki şekilde belirtilmektedir;

• Kamera aracılığıyla gerçekleştirilen emoji algılayıcı demosu
• Kamera hareket sensörlerinin kullanımı ile gerçekleştirilen Pac-Man oyun demosu
• Hareket sensörü aracılığıyla gerçekleştirilen fotoğraf eşleştirici demosu

TensorFlow Keras Nedir? Avantajları Nelerdir?

TensorFlow Keras, her türden derin öğrenme modelini tanımlamak ve eğitmek için uygun koşulları sağlayan Python programlama dilinde oluşturulmuş bir derin öğrenme kütüphanesi olarak ifade edilmektedir.

Keras, TensorFlow, Theano ve Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) üzerinde çalışma yapabilen üst düzey sinir ağları API’si (Application Programming Interface), olma özelliği taşımaktadır.

Kullanıcı sayısı 200.000’nin üzerinde olan Start-up lardan, büyük ölçekli şirketlere kadar geniş bir kullanıcı profiline sahip olan Keras, güçlü altyapısı ve işlevsel özellikleriyle tercih nedeni olmaktadır. Keras kütüphanelerinin avantajları ise aşağıdaki şekilde sıralanmaktadır;

• Keras, kolay ve hızlı yöntemlerle model oluşturulmasına imkân sağlamaktadır. Bu özelliği ile yeni başlayanla için modellerde, neler değiştirildiğinde nasıl bir etki yaratacağı deneme-yanılma yolu ile öğrenilmektedir
• Modelleri merkezi işlem birimi (CPU) ve grafik işlemlerini yürüten işlemcileri (GPU) kullanarak sorunsuz biçimde çalıştırmaktadır. Bu şekilde istenildiği zaman işlemlerin GPU’da yapılarak zaman kazanılmasına destek olmaktadır
• Bilgisayarlı görme modelleri olan evrişimsel sinir ağları CNN (Convolutional Neural Network) ve yinelemeli sinir ağlarını RNN (Recurrent Neural Network) desteklemektedir
• İçerisinde kütüphane ile ilgili çok fazla kaynağın olması, oluşan ya da oluşabilecek sorunların yanıtına hızlı erişim imkânı sunmaktadır

Keras içerisinde yer alan birçok işlevsel fonksiyon, kolay derin öğrenme modeli oluşturmayı ve onun eğitilmesini mümkün kılıyor. Derin öğrenme modellerine yeni başlayanlar için önerilen kütüphaneler arasında Keras da bulunuyor.

TensorFlow Örnekleri Nelerdir?

Bilgisayar ve internet teknolojilerinin hızlı değişimi ve evrimi, yeni kavramları da beraberinde getirmiştir. Teknoloji dönüşümün son 20 yılda hız kazandığı süreçte, yapay zeka teknolojileri de hem iş hayatında hem de günlük yaşam rutinlerinde yer almaya başlamıştır.

Yapay zeka teknolojileri, insan kapasitelerinin çok üzerinde veri toplama ve işleme yetenekleri ile farklı sektörlerde kullanılmaktadır. Derin öğrenme ve makine öğrenmesi yöntemleri ile kendilerini her geçen gün daha da geliştiren yapay zeka robotları, kullanıcılar için daha fazla işlevi yerine getirmeye başlamaktadır.

Yapay zeka sistemlerinin öğrenme sürecini hızlandıran ve kolaylaştıran yöntemlerden biri de Tensor Flow kütüphaneleri olmaktadır. TensorFlow kütüphaneleri ile farklı işlevleri yerine getiren yapay zeka teknolojileri, daha iyi eğitilmekte ve daha yararlı bir pozisyona getirilmektedir. Tensor Flow kütüphanelerinden faydalanılarak geliştirilen pek çok örnek bulunmaktadır. Bunlar;

Metin Tabanlı Oluşturulan Uygulamalar

Metin tabanlı TensorFlow uygulamaları arasında en başarılı örnek, Google Translate olmaktadır.  Eş zamanlı olarak 100’den fazla dili karşılıklı olarak çeviri yapma becerisi bulunan uygulama, derin öğrenme modelleri ile kendisini sürekli geliştirmektedir. Gelişimin temelini ise TensorFlow kütüphaneleri oluşturmaktadır.

Ses Tabanlı Oluşturulan Uygulamalar

Telefonlarda ve araçlarda kullanılan ses tanıma uygulamaları, ses tabanlı oluşturulan uygulamalara verilebilecek en iyi örneklerdir. Cihazın sahibinin sesini tanıyarak, arama yapma gibi farklı komutları yerine getirme özelliği olan uygulamaların geliştirilmesinde yine Tensor Flow kütüphaneleri bulunmaktadır.

Görsel Tabanlı Tanıma Uygulamaları

Mobese kameralarının yolda yürüyen kişilerin yüzlerini tanımlayabilme özelliği, görsel tabanlı tanıma uygulamaları içerisinde kullanılmaktadır. Daha çok kolluk kuvvetleri alanında kullanımı görülen bu uygulamalar, geniş veri tabanlarını periyodik olarak eğitmekte ve tanıma kapasitelerini arttırmaktadır. Yürütülen eğitme işlemleri TensorFlow kütüphaneleri ile gerçekleştirilmektedir.

Zaman Serileri Uygulamaları

TensorFlow kullanımı ile meydana getirilen en başarılı uygulamalardan biri de zaman serileri olmaktadır. Zaman serilerinin en somut ve en bilinen başarılı örneği ise bireylerin internet üzerinde gerçekleştirdiği aktivite ya da alışveriş hareketlerinden yola çıkılarak, benzer tavsiyelerin kullanıcılara sunulmasıdır.

Big Data olarak ifade edilen, veri tabanlarında depolanan tüm verilerin işleme süreçlerini gerçekleştiren yapay zeka robotları, algoritmaları oluşturarak etkin ve spesifik pazarlama yapabilmeyi mümkün kılmaktadır. Dünya üzerinde ve ülkemizde E-Ticaret sitelerinin bu yöntemi sıklıkla kullandığı görülmektedir.

Video Algılama Uygulamaları

Hareketli görüntülerin algılanması ve karşı tepki oluşturması için yürütülen uygulamaların geliştirme süreçlerinde TensorFlow kütüphanelerinden yararlanılmaktadır. Video algılama uygulamalarının en sık rastlandığı alan ise Online üniversiteler olmaktadır.

Yapay zeka modellerinin öğrenme sürecini destekleyen ve kolaylaştıran sistemlerden biri de TensorFlow açık kaynak kütüphaneleri olmaktadır. TensorFlow kütüphaneleri ile farklı birçok işlevi gerçekleştiren yapay zeka modellerinin en iyi şekilde eğitilmesi ve çok daha yararlı hale getirilmesi sağlanmaktadır.

Kaynak:hosting.com.tr