يعد TensorFlow أحد أكثر الأدوات شهرة لتطوير نماذج التعلم الآلي. نحن نستخدم TensorFlow في العديد من التطبيقات في مختلف الصناعات.
في هذا المنشور ، سنقوم بفحص بعض نماذج TensorFlow AI. وبالتالي ، يمكننا إنشاء أنظمة ذكية.
سنمر أيضًا في الأطر التي تقدمها TensorFlow لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي. لذلك دعونا نبدأ!
مقدمة موجزة عن TensorFlow
TensorFlow من Google هو مصدر مفتوح آلة التعلم حزمة البرامج. يتضمن أدوات للتدريب والنشر نماذج التعلم الآلي على العديد من المنصات. والأجهزة ، بالإضافة إلى دعم التعلم العميق و الشبكات العصبية.
يتيح TensorFlow للمطورين إنشاء نماذج لمجموعة متنوعة من التطبيقات. يتضمن ذلك التعرف على الصور والصوت ومعالجة اللغة الطبيعية و رؤية الكمبيوتر. إنها أداة قوية وقابلة للتكيف مع دعم مجتمعي واسع النطاق.
لتثبيت TensorFlow على جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، يمكنك كتابة هذا في نافذة الأوامر:
pip install tensorflow
كيف تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي؟
نماذج الذكاء الاصطناعي هي أنظمة كمبيوتر. لذلك ، من المفترض أن يقوموا بأنشطة تحتاج في العادة إلى عقل بشري. التعرف على الصور والكلام واتخاذ القرار هي أمثلة على هذه المهام. تم تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات ضخمة.
يستخدمون تقنيات التعلم الآلي لإنشاء تنبؤات وتنفيذ الإجراءات. لديهم العديد من الاستخدامات ، بما في ذلك السيارات ذاتية القيادة ، والمساعدين الشخصيين ، والتشخيص الطبي.
إذن ، ما هي نماذج TensorFlow AI الشائعة؟
ريسنيت
شبكة ResNet ، أو الشبكة المتبقية ، هي شكل من أشكال التلافيف الشبكة العصبية. نحن نستخدمه لتصنيف الصور و كشف الكائن. تم تطويره من قبل باحثي Microsoft في عام 2015. كما أنه يتميز بشكل أساسي باستخدام التوصيلات المتبقية.
تسمح هذه الاتصالات للشبكة بالتعلم بنجاح. ومن ثم ، فمن الممكن من خلال تمكين تدفق المعلومات بحرية أكبر بين الطبقات.
يمكن تنفيذ ResNet في TensorFlow من خلال الاستفادة من Keras API. يوفر واجهة عالية المستوى وسهلة الاستخدام لإنشاء الشبكات العصبية وتدريبها.
تثبيت ResNet
بعد تثبيت TensorFlow ، يمكنك استخدام Keras API لإنشاء نموذج ResNet. يتضمن TensorFlow واجهة برمجة تطبيقات Keras ، لذلك لا تحتاج إلى تثبيتها بشكل فردي.
يمكنك استيراد نموذج ResNet من tensorflow.keras.applications. ويمكنك تحديد إصدار ResNet لاستخدامه ، على سبيل المثال:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
يمكنك أيضًا استخدام الكود التالي لتحميل الأوزان المدربة مسبقًا لـ ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
من خلال تحديد الخاصية include_top = False ، يمكنك أيضًا استخدام النموذج للحصول على تدريب إضافي أو ضبط مجموعة البيانات المخصصة الخاصة بك.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
مجالات استخدام ResNet
يمكن استخدام ResNet في تصنيف الصور. لذلك ، يمكنك تصنيف الصور في مجموعات عديدة. أولاً ، تحتاج إلى تدريب نموذج ResNet على مجموعة بيانات كبيرة من الصور المصنفة. بعد ذلك ، يمكن لـ ResNet التنبؤ بفئة الصور غير المرئية من قبل.
يمكن أيضًا استخدام ResNet لمهام اكتشاف الكائنات مثل اكتشاف الأشياء في الصور. يمكننا القيام بذلك عن طريق تدريب نموذج ResNet أولاً على مجموعة من الصور الموصوفة بصناديق تحيط بالكائن. بعد ذلك ، يمكننا تطبيق النموذج الذي تم تعلمه للتعرف على الكائنات في الصور الحديثة.
يمكننا أيضًا استخدام شبكة ResNet لمهام التجزئة الدلالية. لذلك ، يمكننا تعيين تسمية دلالية لكل بكسل في الصورة.
بداية
التأسيس هو نموذج تعلم عميق قادر على التعرف على الأشياء في الصور. أعلنت Google عن ذلك في عام 2014 ، وتقوم بتحليل الصور بأحجام مختلفة باستخدام طبقات عديدة. مع Inception ، يمكن لنموذجك فهم الصورة بدقة.
TensorFlow هي أداة قوية لإنشاء نماذج Inception وتشغيلها. يوفر واجهة عالية المستوى وسهلة الاستخدام لتدريب الشبكات العصبية. ومن ثم ، يعد Inception نموذجًا بسيطًا جدًا للتقدم للمطورين.
تثبيت الاستهلال
يمكنك تثبيت Inception عن طريق كتابة هذا السطر من التعليمات البرمجية.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
مجالات استخدام التأسيس
يمكن أيضًا استخدام نموذج التأسيس لاستخراج الميزات بتنسيق التعلم العميق نماذج مثل شبكات الخصومة التوليدية (GANs) والمشفرات التلقائية.
قد يتم ضبط نموذج التأسيس لتحديد سمات معينة. أيضًا ، قد نتمكن من تشخيص اضطرابات معينة في تطبيقات التصوير الطبي مثل الأشعة السينية أو التصوير المقطعي المحوسب أو التصوير بالرنين المغناطيسي.
قد يتم ضبط نموذج Inception بدقة للتحقق من جودة الصورة. يمكننا تقييم ما إذا كانت الصورة مشوشة أو واضحة.
يمكن استخدام البداية لمهام تحليل الفيديو مثل تتبع الكائن واكتشاف الإجراء.
بيرت
BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات) هو نموذج شبكة عصبية تم تطويره مسبقًا بواسطة Google. قد نستخدمها لمجموعة متنوعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية. يمكن أن تختلف هذه المهام من تصنيف النص إلى الإجابة على الأسئلة.
تم بناء BERT على بنية المحولات. ومن ثم ، يمكنك التعامل مع كميات هائلة من إدخال النص أثناء فهم وصلات الكلمات.
BERT هو نموذج مدرب مسبقًا يمكنك دمجه في تطبيقات TensorFlow.
يتضمن TensorFlow نموذج BERT مدرب مسبقًا بالإضافة إلى مجموعة من الأدوات المساعدة لضبط وتطبيق BERT على مجموعة متنوعة من المهام. وبالتالي ، يمكنك بسهولة دمج إمكانيات معالجة اللغة الطبيعية المتطورة في BERT.
تثبيت BERT
باستخدام مدير الحزم PIP ، يمكنك تثبيت BERT في TensorFlow:
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
يمكن تثبيت إصدار وحدة المعالجة المركزية من TensorFlow بسهولة عن طريق استبدال tensorflow-gpu بـ Tensorflow.
بعد تثبيت المكتبة ، يمكنك استيراد نموذج BERT واستخدامه في مهام البرمجة اللغوية العصبية المختلفة. إليك بعض التعليمات البرمجية النموذجية لضبط نموذج BERT على مشكلة تصنيف النص ، على سبيل المثال:
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)
مجالات استخدام BERT
يمكنك أداء مهام تصنيف النص. على سبيل المثال ، من الممكن تحقيقه تحليل المشاعروتصنيف الموضوع واكتشاف الرسائل غير المرغوب فيها.
يحتوي BERT على ملف التعرف على الكيانات المسماة (NER) ميزة. ومن ثم ، يمكنك التعرف على الكيانات وتسميتها في النص مثل الأشخاص والمؤسسات.
يمكن استخدامه للإجابة على الاستفسارات اعتمادًا على سياق معين ، كما هو الحال في محرك البحث أو تطبيق chatbot.
قد يكون BERT مفيدًا للترجمة اللغوية لزيادة دقة الترجمة الآلية.
يمكن استخدام BERT لتلخيص النص. ومن ثم ، يمكن أن يوفر ملخصات موجزة ومفيدة للوثائق النصية الطويلة.
صوت عميق
قامت Baidu Research بإنشاء DeepVoice ، a النص إلى الكلام نموذج التوليف.
تم إنشاؤه باستخدام إطار عمل TensorFlow وتم تدريبه على مجموعة كبيرة من البيانات الصوتية.
DeepVoice يولد الصوت من إدخال النص. DeepVoice يجعل ذلك ممكنًا باستخدام تقنيات التعلم العميق. إنه نموذج قائم على الشبكة العصبية.
ومن ثم ، فإنه يحلل بيانات الإدخال ويولد الكلام باستخدام عدد كبير من طبقات العقد المتصلة.
تثبيت DeepVoice
!pip install deepvoice
بدلا من ذلك؛
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice's Ares الاستخدام
يمكنك استخدام DeepVoice لإنتاج كلام للمساعدين الشخصيين مثل Amazon Alexa و Google Assistant.
أيضًا ، يمكن استخدام DeepVoice لإنتاج الكلام للأجهزة التي تدعم الصوت مثل مكبرات الصوت الذكية وأنظمة التشغيل الآلي للمنزل.
يمكن لـ DeepVoice إنشاء صوت لتطبيقات علاج النطق. يمكن أن يساعد المرضى الذين يعانون من مشاكل في النطق لتحسين كلامهم.
يمكن استخدام DeepVoice لإنشاء خطاب للمواد التعليمية مثل الكتب الصوتية وتطبيقات تعلم اللغة.
اترك تعليق