TensorFlow là gì? Những ứng dụng của TensorFlow trong AI

Với sự ra đời và phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo AI gần đây thì TensorFlow là thuật ngữ được nhiều lập trình viên tìm kiếm gần đây. Vậy TensorFlow là gì? Cách nó hoạt động như thế nào? Và tại sao nó lại là thư viện deep learning được ứng dụng trong xây dựng máy học phổ biến nhất thế giới? Hãy cùng Gitiho tìm hiểu trong bài viết hôm nay nhé!

XEM NHANH BÀI VIẾT

1 Giới thiệu về TensorFlow
2 Tổng hợp các thuật toán được hỗ trợ bởi TensorFlow
3 Một số doanh nghiệp đang sử dụng TensorFlow
4 Một số cuốn sách lập trình hữu ích về TensorFlow
5 Kết luận

Giới thiệu về TensorFlow

TensorFlow là gì?

TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở được sử dụng để xây dựng và đào tạo mô hình máy học (machine learning) và học sâu (deeping learning). Thư viện TensorFlow này được phát triển bởi Google nhằm cung cấp các công cụ và tài nguyên giúp nhà lập trình tạo ra các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đa dạng.

Nguồn gốc ra đời của TensorFlow

Một vài năm gần đây, deep learning bắt đầu thể hiện hiệu suất vượt trội của mình so với các thuật toán machine learning khác khi lượng dữ liệu cần xử lý ngày càng khổng lồ. Google đã nhanh chóng nhận ra tiềm năng của deep learning và quyết định áp dụng nó để nâng cao chất lượng các dịch vụ của mình, bao gồm:

Gmail
Hình ảnh
Cơ sở dữ liệu của trang web tìm kiếm Google.

Sau đó, Google quyết định xây dựng một framework mạnh mẽ để hỗ trợ cả nhà nghiên cứu và lập trình viên làm việc cùng nhau trên các mô hình trí tuệ nhân tạo. Đó chính là sự bắt đầu của TensorFlow.

Cách hoạt động của TensorFlow là gì?

TensorFlow cho phép nhà phát triển tạo biểu đồ luồng dữ liệu, mô tả cách dữ liệu di chuyển qua biểu đồ hoặc các nút xử lý. Mỗi nút trong biểu đồ đại diện cho một phép toán và các kết nối giữa chúng là mảng dữ liệu đa chiều hoặc tensor.

TensorFlow có thể chạy trên nhiều nền tảng khác nhau như máy cục bộ, đám mây, iOS, Android, CPU, hoặc GPU. Nhìn chung, quy trình huấn luyện mô hình máy học của TensorFlow như sau:

Xây dựng đồ thị tính toán: bằng cách mô tả biến (variables) và phép tính (operations) trong mô hình.
Xác định hàm mất mát: để đo lường khoảng chênh lệch giữa kết quả dự đoán của mô hình và giá trị thực tế.
Tối ưu hóa mô hình: để tìm ra giá trị tham số tối ưu nhằm giảm thiểu hàm mất mát.
Huấn luyện dữ liệu mô hình: được đưa và để điều chỉnh và cập nhật giá trị tham số.
Đánh giá mô hình: sử dụng dữ liệu kiểm tra để đánh giá hiệu suất tổng thể của mô hình.
Sử dụng mô hình: Mô hình đã đào tạo được áp dụng để dự đoán và phân loại dữ liệu mới.

Tại sao chúng ta nên sử dụng TensorFlow khi xây dựng máy học?

TensorFlow là một trong những lựa chọn đáng giá cho các nhà lập trình khi muốn xây dựng và phát triển các mô hình máy học hiệu quả. Một số ưu điểm tuyệt vời của TensorFlow có thể kể đến như:

Khả năng hỗ trợ đa nền tảng: TensorFlow có thể hoạt động trên nhiều thiết bị như PC, laptop, thiết bị di động và đám mây.
Hiệu suất cao: có thể xử lý cả những phép tính lớn và phức tạp trong các mô hình học máy bằng cách tận dụng nhiều CPU và GPU để tăng tốc tính toán.
Thư viện học máy được sử dụng phổ biến: với nhiều ứng dụng trong thực tế như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói, thị giác máy tính, và phân loại ảnh.
Hỗ trợ xây dựng và huấn luyện mô hình deep learning phức tạp: CNN (mạng nơ-ron tích chập) và RNN (mạng nơ-ron hồi quy)
Cung cấp API linh hoạt cho nhiều ngôn ngữ lập trình: chẳng hạn như Python, C++, Java và Go,... giúp người dùng triển khai mô hình học máy trên đa nền tảng và tích hợp dễ dàng với các ứng dụng khác.

PY01 - Phân tích dữ liệu với lập trình Python From Zero to Hero

Nimbus Academy

499,000^đ 799,000^đ

Tổng hợp các thuật toán được hỗ trợ bởi TensorFlow

Dưới đây là danh sách các thuật toán hiện được TensorFlow hỗ trợ:

Classification (Phân loại) - tf.estimator.LinearClassifier
Linear regression (Hồi quy tuyến tính) - tf.estimator.LinearRegressor
Boosted tree classification (Phân loại cây được tăng cường) - tf.estimator.BoostedTreesClassifier
Booster tree regression (Hồi quy cây tăng cường) - tf.estimator.BoostedTreesRegressor
Deep learning classification (Phân loại học sâu) - tf.estimator.DNNClassifier
Deep learning wipe and deep (Xóa sạch học sâu) - tf.estimator.DNNLinearCombinedClassifier.

các thuật toán được hỗ trợ bởi TensorFlow

Một số doanh nghiệp đang sử dụng TensorFlow

Airbus: dùng TensorFlow để xử lý hình ảnh và video bằng cách trích xuất, phân tích từ hình ảnh vệ tinh nhằm cung cấp thông tin theo thời gian thực đến khách hàng.

Kakao: đã dùng các thuật toán chuỗi thời gian của TensorFlow nhằm dự đoán tỷ lệ hoàn thành của các yêu cầu gọi xe.

NERSC: ứng dụng mô hình học máy deep learning cho khoảng 27.000 GPU NVIDIA V100 Tensor Core nhờ quy mô rộng lớn của TensorFlow.

PayPal: sử dụng TensorFlow để nhận biết các hành vi lừa đảo phức tạp nhằm cải thiện tính bảo mật và trải nghiệm khách hàng.

SwissCom: đã cải thiện tình hình kinh doanh của công ty nhờ xây dựng mô hình TensorFlow tùy chỉnh để xác định ý định của khách hàng khi nhận cuộc gọi.

Twitter (là X bây giờ): đã xây dựng xếp hạng các dòng thời gian với các Tweet quan trọng nhất tại thời điểm đó bằng cách sử dụng TensorFlow.

Một số cuốn sách lập trình hữu ích về TensorFlow

Nếu bạn đang nghiên cứu về lĩnh vực học máy nói chung và TensorFlow nói riêng, một số nguồn tài liệu hữu ích mà bạn có thể tham khảo như:

Learn TensorFlow 2.0 của Pramod Singh và Avish Manure: cuốn sách này đề cập tới framework TensorFlow 2.0 và những điểm thay đổi so với các phiên bản trước đó và cách để xây dựng các mô hình ‘Supervised Machine Learning’ bằng TensorFlow.

Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras của Rowel Atienza: nội dung cuốn sách tập trung vào những kỹ thuật deep learning nâng cao, unsupervised learning, cách tạo A.I., hay GANs,...

TensorFlow in 1 Day của Krishna Rungta: bao gồm các nội dung về deep learning, machine learning và hướng dẫn TensorFlow.

TinyML của Pete Warden và Daniel Situnayke :cuốn sách dành cho lập trình viên muốn tạo dựng hệ thống nhúng bằng machine learning.

Natural Language Processing with TensorFlow của Husan Ganefedara: nội dung của cuốn sách giúp bạn hiểu rõ về NLP và cách ứng dụng TensorFlow vào deep learning NLP,...

Các nguồn tài liệu này đều được viết ở ngôn ngữ Anh, nên bạn cần có vốn ngoại ngữ nhất định để đọc hiểu chúng.

Xem thêm: TOP 10 THƯ VIỆN PYTHON HÀNG ĐẦU

Kết luận

Hy vọng với bài viết này đã giúp bạn hiểu được TensorFlow là gì và lý do tại sao chúng ta nên sử dụng TensorFlow trong xây dựng học máy. Hy vọng nó sẽ là nguồn thông tin hữu ích cho bạn. Nếu bạn là lập trình viên mới, bạn có thể tham khảo một số khóa học hữu ích sau tại Gitiho giúp bạn xây dựng nền tảng cơ bản cho mình: