TensorFlow және Keras көмегімен Python-дағы жасанды интеллект

Әнуарбек Айдана Шардарбекқызы

Алматы қаласы, Медеу ауданы,

«Қасыл Қатықбаева атындағы

№168 мектеп-гимназия» КММ

Информатика пәні мұғалімі

TensorFlow және Keras көмегімен Python-дағы жасанды интеллект

Кіріспе

Соңғы жылдары жасанды интеллект (ЖИ) адам өмірінің барлық салаларына еніп келеді. Жасанды интеллект (ЖИ) — бұл компьютерлер мен машиналарды адамның ақыл-ойына ұқсас тапсырмаларды орындауға үйрету процесі. Мысалы: бет тану, дауысты тану,

шешім қабылдау, машиналық оқыту. Жасанды интеллект Python тілінде жиі жазылады, өйткені, Python синтаксисі жеңіл, кітапханалары көп, ғылыми есептеулерге ыңғайлы тіл.

Ақылды ассистенттер, бет тану жүйелері, автоматтандырылған ұсыныс жүйелері – мұның барлығы ЖИ технологиясының жетістіктері. Бұл саланың дамуына әсіресе Python бағдарламалау тілі мен оның қуатты кітапханалары – TensorFlow және Keras үлкен үлес қосуда. Python тілі өзінің қарапайым синтаксисімен және кең қауымдастық қолдауымен ЖИ жобаларын жүзеге асыруда негізгі құралға айналды.

Жасанды интеллект – бұл машиналарға адам сияқты ойлау, шешім қабылдау, үйрену және мәселелерді шешу қабілетін беретін технологиялар жиынтығы. ЖИ негізінде машиналық оқыту (machine learning) және терең оқыту (deep learning) әдістері жатыр. Бұл әдістер алгоритмдер мен математикалық модельдер арқылы машиналарды нақты деректер негізінде үйретуге мүмкіндік береді.

TensorFlow дегеніміз - Google әзірлеген ашық кодты кітапхана, әрі тензорлармен (көпөлшемді массивтермен) жұмыс істейді. Сонымен қатар, терең нейрондық желілерді (deep learning) құруға мүмкіндік береді.

Мысал:

import tensorflow as tf

print(tf.__version__) # TensorFlow нұсқасын шығару

Keras дегеніміз - TensorFlow-ға қосымша ретінде қолданылатын API (қосымшалық интерфейс) және нейрондық желілерді тез әрі оңай жасауға көмектеседі. Жаңадан бастаушылар үшін өте қолайлы әрі қарапайым. Нейрондық желі мысалы:

from tensorflow import keras

from tensorflow.keras import layers

model = keras.Sequential([

layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)),

layers.Dense(10, activation='softmax')])

Жасанды интеллектті құру кезеңдері:

• Мәліметтерді дайындау – CSV, суреттер, мәтіндер;

• Модель құру – Keras арқылы Sequential немесе Functional API;

• Модельді жаттықтыру – model.fit();

• Бағалау және болжау – model.evaluate(), model.predict()

Негізгі бөлім

TensorFlow - ЖИ-ге арналған қуатты құрал. TensorFlow – Google компаниясы әзірлеген ашық кодты машиналық оқыту кітапханасы. Ол деректер ағынымен жұмыс істеп, көпөлшемді массивтерді (тензорларды) өңдейді. TensorFlow көмегімен күрделі нейрондық желілер құрып, оларды GPU немесе TPU құрылғыларында тиімді жаттықтыруға болады. TensorFlow негізінен: машиналық және терең оқыту модельдерін құруға, қолданбалы ЖИ жүйелерін жасап шығаруға, өндірістік масштабтағы жобаларды әзірлеуге қолданылады.

Keras - TensorFlow-ты жеңілдетуші құрал. Keras – TensorFlow кітапханасының ішінде орналасқан жоғары деңгейлі API. Ол ЖИ модельдерін қарапайым әрі түсінікті синтаксис арқылы жазуға мүмкіндік береді. Keras қолданушыға нейрондық желілердің қабаттарын тізбектеп құруға, модельді оңай жаттықтырып, бағалауға жағдай жасайды. Keras арқасында ЖИ жобаларын жаңадан үйреніп жатқан бағдарламалаушылар да күрделі модельдермен жұмыс істей алады.

Модель құру процесі:

Python, TensorFlow және Keras арқылы ЖИ жүйесін құру келесі кезеңдерден тұрады:

• Деректерді дайындау – ЖИ-ді үйрету үшін алдымен нақты, құрылымдалған және масштабталған деректер қажет.

• Модель құру – Keras көмегімен Sequential немесе Functional тәсілмен модельдің архитектурасы жазылады.

• Модельді жаттықтыру – Модельге деректер беріледі, және ол дұрыс жауаптарды болжауды үйренеді (model.fit() әдісі арқылы).

• Бағалау және болжау – Модельдің тиімділігі тексеріліп, жаңа деректерге болжам жасалады (model.evaluate(), model.predict()).

Қолдану салалары:

TensorFlow және Keras көмегімен құрылған ЖИ жүйелері келесі салаларда кеңінен қолданылады:

• Медицинада – ауруларды ерте анықтау;

• Қаржыда – алаяқтықты болжау;

• Білім беру – жеке оқыту траекторияларын жасау;

• Өнеркәсіпте – өндірісті автоматтандыру;

• Көлік – автономды көліктер.

Қорытынды

TensorFlow және Keras — Python тілінде жасанды интеллект жасауға арналған қуатты құралдар. Олар арқылы нейрондық желілерді оңай құруға болады. Жаңа технологияларды игеруге жол ашылады және мамандық ретінде сұранысқа ие дағдыны меңгеруге мүмкіндік бар.

Жасанды интеллект – болашақтың емес, қазіргі күннің шындығы. TensorFlow және Keras сияқты құралдар арқылы әрбір адам ЖИ-ді үйреніп, өз жобаларын жасай алады. Бұл кітапханалар Python тілін меңгерген кез келген адамға қуатты нейрондық желілермен жұмыс істеуге мүмкіндік береді. Егер сіз болашақта IT саласында өз орныңызды тапқыңыз келсе, TensorFlow және Keras-ты меңгеру – үлкен қадам болмақ.