TENSORFLOW FREYMVORKI:OʻRNATISH VA ASOSIY FUNKSIYALAR
Keywords:
TensorFlow, Chuqur O‘rganish, Mashinani O‘rganish, Neyron Tarmoqlar, Dasturiy Me’morchilik, Freymvork O‘rnatish.Abstract
Mazkur ilmiy ish zamonaviy chuqur o‘rganish (Deep Learning) sohasidagi eng yetakchi dasturiy ta’minot vositalaridan biri bo‘lgan TensorFlow freymvorkining kompleks tahliliga bag‘ishlangan. Maqolada freymvorkni turli operatsion tizimlarda muvaffaqiyatli o‘rnatish jarayonlari, jumladan, virtual muhitlarni sozlashning nozik jihatlari batafsil ko‘rib chiqiladi. Shuningdek, TensorFlowning ichki me’morchiligi, xususan, statik hisoblash graflaridan tortib to Eager Execution (tezkor ijro) modeligacha bo‘lgan evolyutsiyasi chuqur o‘rganiladi. Asosiy funksionallik qismi esa neyron tarmoqlarning turli turlarini yaratish, ma’lumotlar bilan ishlash uchun tf.data API imkoniyatlari hamda o‘qitilgan modellarni saqlash va joylashtirish mexanizmlarini o‘z ichiga oladi. Ushbu tadqiqot o‘qituvchilar, magistrantlar va soha mutaxassislari uchun chuqur o‘rganish loyihalarini professional darajada amalga oshirishda fundamental bilim manbai bo‘lib xizmat qiladi.
References
1. Goodfellow I, Bengio Y, Courville A. Deep Learning. MIT Press, 2016.
2. Abadi M et al. TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning. Proceedings of the 12th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI), 2016.
3. Chollet F. Keras: Deep Learning for Humans. (Asosiy Keras hujjatlari va kitob).
4. Yegulalp T. Mastering TensorFlow. Second Edition. O’Reilly Media, 2018.
5. TensorFlow rasmiy hujjatlari va API qo'llanmalari. (Google Developers).
