Een van die bekendste instrumente vir die ontwikkeling van masjienleermodelle is TensorFlow. Ons gebruik TensorFlow in baie toepassings in verskeie industrieë.
In hierdie pos sal ons sommige van die TensorFlow AI-modelle ondersoek. Daarom kan ons intelligente stelsels skep.
Ons sal ook deur raamwerke gaan wat TensorFlow bied om KI-modelle te skep. So kom ons begin!
'n Kort inleiding tot TensorFlow
Google se TensorFlow is 'n oopbron machine learning sagteware pakket. Dit sluit gereedskap vir opleiding en ontplooiing in masjienleermodelle op baie platforms. en toestelle, sowel as ondersteuning vir diep leer en neurale netwerke.
TensorFlow stel ontwikkelaars in staat om modelle vir 'n verskeidenheid toepassings te skep. Dit sluit beeld- en oudio-herkenning, natuurlike taalverwerking, en rekenaarvisie. Dit is 'n sterk en aanpasbare instrument met wydverspreide gemeenskapsondersteuning.
Om TensorFlow op jou rekenaar te installeer, kan jy dit in jou opdragvenster tik:
pip install tensorflow
Hoe werk KI-modelle?
KI-modelle is rekenaarstelsels. Daarom is hulle bedoel om aktiwiteite te doen wat gewoonlik menslike intellek benodig. Beeld- en spraakherkenning en besluitneming is voorbeelde van sulke take. KI-modelle word op massiewe datastelle ontwikkel.
Hulle gebruik masjienleertegnieke om voorspellings te genereer en aksies uit te voer. Hulle het verskeie gebruike, insluitend selfbesturende motors, persoonlike assistente en mediese diagnostiek.
So, wat is die gewilde TensorFlow AI-modelle?
ResNet
ResNet, of Residual Network, is 'n vorm van konvolusie neurale netwerk. Ons gebruik dit vir beeldkategorisering en objekopsporing. Dit is ontwikkel deur Microsoft-navorsers in 2015. Dit word ook hoofsaaklik deur die gebruik van oorblywende verbindings onderskei.
Hierdie verbindings laat die netwerk toe om suksesvol te leer. Dit is dus moontlik deur inligting meer vrylik tussen die lae te laat vloei.
ResNet kan in TensorFlow geïmplementeer word deur gebruik te maak van die Keras API. Dit bied 'n hoëvlak, gebruikersvriendelike koppelvlak vir die skep en opleiding van neurale netwerke.
Installeer ResNet
Nadat u TensorFlow geïnstalleer het, kan u die Keras API gebruik om 'n ResNet-model te skep. TensorFlow bevat die Keras API, so jy hoef dit nie individueel te installeer nie.
Jy kan die ResNet-model vanaf tensorflow.keras.applications invoer. En jy kan die ResNet-weergawe kies om te gebruik, byvoorbeeld:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Jy kan ook die volgende kode gebruik om vooraf opgeleide gewigte vir ResNet te laai:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Deur die eienskap te kies include_top=False, kan jy die model ook gebruik vir addisionele opleiding of om jou persoonlike datastel te verfyn.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet se Gebruiksgebiede
ResNet kan in beeldklassifikasie gebruik word. So, jy kan foto's in baie groepe kategoriseer. Eerstens moet jy 'n ResNet-model oplei op 'n groot datastel van gemerkte foto's. Dan kan ResNet die klas van voorheen ongesiene beelde voorspel.
ResNet kan ook gebruik word vir objekbespeuringstake soos om dinge in foto's op te spoor. Ons kan dit doen deur eers 'n ResNet-model op te lei op 'n versameling foto's gemerk met objekbegrensende blokkies. Dan kan ons die aangeleerde model toepas om voorwerpe in vars beelde te herken.
Ons kan ook ResNet gebruik vir semantiese segmenteringstake. Dus, ons kan 'n semantiese etiket aan elke pixel in 'n prent toewys.
Ontstaan
Inception is 'n diep leermodel wat in staat is om dinge in beelde te herken. Google het dit in 2014 aangekondig, en dit ontleed beelde van verskillende groottes deur baie lae te gebruik. Met Inception kan jou model die beeld akkuraat verstaan.
TensorFlow is 'n sterk hulpmiddel om Inception-modelle te skep en uit te voer. Dit bied 'n hoëvlak en gebruikersvriendelike koppelvlak vir die opleiding van neurale netwerke. Daarom is Inception 'n redelik eenvoudige model om vir ontwikkelaars aansoek te doen.
Installeer Inception
U kan Inception installeer deur hierdie reël kode uit te tik.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Inception se gebruiksgebiede
Die Inception-model kan ook gebruik word om kenmerke in te onttrek diep leer modelle soos Generative Adversarial Networks (GAN's) en Outo-encoders.
Die Inception-model kan verfyn word om spesifieke eienskappe te identifiseer. Ons kan ook sekere versteurings in mediese beeldtoepassings soos X-straal, CT of MRI diagnoseer.
Die Inception-model kan verfyn word om beeldkwaliteit na te gaan. Ons kan evalueer of 'n beeld vaag of skerp is.
Begin kan gebruik word vir video-analise take soos objeknasporing en aksiebespeuring.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) is 'n vooraf-opgeleide neurale netwerkmodel wat deur Google ontwikkel is. Ons kan dit gebruik vir 'n verskeidenheid natuurlike taalverwerkingstake. Hierdie take kan wissel van tekskategorisering tot die beantwoording van vrae.
BERT is gebou op transformator-argitektuur. U kan dus groot volumes teksinvoer hanteer terwyl u woordverbindings verstaan.
BERT is 'n vooraf-opgeleide model wat jy in TensorFlow-toepassings kan inkorporeer.
TensorFlow sluit 'n vooraf-opgeleide BERT-model sowel as 'n versameling nutsprogramme in om BERT op 'n verskeidenheid take te verfyn en toe te pas. U kan dus BERT se gesofistikeerde natuurlike taalverwerkingsvermoëns maklik integreer.
Installeer BERT
Deur die pip-pakketbestuurder te gebruik, kan u BERT in TensorFlow installeer:
pip install tensorflow-gpu==2.2.0 # This installs TensorFlow with GPU support
pip install transformers==3.0.0 # This installs the transformers library, which includes BERT
TensorFlow se CPU-weergawe kan maklik geïnstalleer word deur tensorflow-gpu met tensorflow te vervang.
Nadat u die biblioteek geïnstalleer het, kan u die BERT-model invoer en dit vir verskillende NLP-take gebruik. Hier is 'n voorbeeldkode om 'n BERT-model op 'n teksklassifikasieprobleem te verfyn, byvoorbeeld:
from transformers import BertForSequenceClassification
# Load the pre-trained BERT model
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
# Fine-tune the model on your text classification task
model.fit(training_data, labels)
# Make predictions on new data
predictions = model.predict(test_data)
BERT se gebruiksgebiede
U kan teksklassifikasietake uitvoer. Dit is byvoorbeeld moontlik om te bereik sentiment analise, onderwerpkategorisering en strooiposopsporing.
BERT het 'n Benoemde entiteitsherkenning (NER) kenmerk. U kan dus entiteite in teks herken en etiketteer, soos persone en organisasies.
Dit kan gebruik word om navrae te beantwoord, afhangende van 'n spesifieke konteks, soos in 'n soekenjin of kletsbottoepassing.
BERT kan nuttig wees vir Taalvertaling om masjienvertalingsakkuraatheid te verhoog.
BERT kan gebruik word vir teksopsomming. Dit kan dus 'n kort, nuttige opsomming van lang teksdokumente verskaf.
Diep stem
Baidu Research het DeepVoice geskep, a teks na spraak sintese model.
Dit is geskep met die TensorFlow-raamwerk en opgelei op 'n groot versameling stemdata.
DeepVoice genereer stem uit teksinvoer. DeepVoice maak dit moontlik deur gebruik te maak van diep leer tegnieke. Dit is 'n neurale netwerk-gebaseerde model.
Dit ontleed dus insetdata en genereer spraak deur 'n groot aantal lae gekoppelde nodusse te gebruik.
Installeer DeepVoice
!pip install deepvoice
Alternatiewelik;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice se gebruiksareas
Jy kan DeepVoice gebruik om spraak vir persoonlike assistente soos Amazon Alexa en Google Assistant te produseer.
DeepVoice kan ook gebruik word om spraak te produseer vir stemgeaktiveerde toestelle soos slimluidsprekers en tuisoutomatiseringstelsels.
DeepVoice kan 'n stem vir spraakterapie-toepassings skep. Dit kan pasiënte met spraakprobleme help om hul spraak te verbeter.
DeepVoice kan gebruik word om 'n toespraak vir opvoedkundige materiaal soos oudioboeke en taalleerprogramme te skep.
Lewer Kommentaar