Maşın öyrənmə modellərini inkişaf etdirmək üçün ən məşhur vasitələrdən biri TensorFlow-dur. Biz TensorFlow-dan müxtəlif sənayelərdə bir çox tətbiqetmədə istifadə edirik.
Bu yazıda biz TensorFlow AI modellərindən bəzilərini araşdıracağıq. Beləliklə, biz ağıllı sistemlər yarada bilərik.
Biz həmçinin TensorFlow-un AI modelləri yaratmaq üçün təklif etdiyi çərçivələrdən keçəcəyik. Beləliklə, başlayaq!
TensorFlow-a Qısa Giriş
Google-un TensorFlow proqramı açıq mənbədir maşın təlim proqram paketi. Buraya təlim və yerləşdirmə alətləri daxildir maşın öyrənmə modelləri bir çox platformada. və cihazlar, həmçinin dərin öyrənmə üçün dəstək və sinir şəbəkələri.
TensorFlow tərtibatçılara müxtəlif tətbiqlər üçün modellər yaratmağa imkan verir. Buraya şəkil və səsin tanınması, təbii dilin işlənməsi və kompüter görmə. Bu, geniş icma dəstəyi ilə güclü və uyğunlaşa bilən alətdir.
TensorFlow-u kompüterinizə quraşdırmaq üçün əmr pəncərənizdə bunu yaza bilərsiniz:
pip install tensorflow
AI modelləri necə işləyir?
AI modelləri kompüter sistemləridir. Buna görə də, onlar adətən insan zəkasına ehtiyac duyacaq fəaliyyətləri yerinə yetirmək üçün nəzərdə tutulub. Təsvirin və nitqin tanınması və qərar qəbul edilməsi bu cür tapşırıqlara misaldır. Süni intellekt modelləri kütləvi verilənlər bazasında işlənib hazırlanır.
Proqnozlar yaratmaq və hərəkətləri yerinə yetirmək üçün maşın öyrənmə üsullarından istifadə edirlər. Onların bir neçə istifadəsi var, o cümlədən özünü idarə edən avtomobillər, şəxsi köməkçilər və tibbi diaqnostika.
Beləliklə, populyar TensorFlow AI modelləri hansılardır?
ResNet
ResNet və ya Qalıq Şəbəkə konvolyusiya formasıdır neyron şəbəkə. Biz onu təsvirin təsnifatı üçün istifadə edirik və obyekt aşkarlanması. O, 2015-ci ildə Microsoft tədqiqatçıları tərəfindən hazırlanıb. Həmçinin, o, əsasən qalıq bağlantıların istifadəsi ilə seçilir.
Bu əlaqələr şəbəkənin müvəffəqiyyətlə öyrənməsinə imkan verir. Beləliklə, məlumatın təbəqələr arasında daha sərbəst hərəkətini təmin etməklə mümkündür.
ResNet Keras API-dən istifadə etməklə TensorFlow-da həyata keçirilə bilər. O, neyron şəbəkələrin yaradılması və öyrədilməsi üçün yüksək səviyyəli, istifadəçi dostu interfeysi təmin edir.
ResNet quraşdırılması
TensorFlow-u quraşdırdıqdan sonra ResNet modelini yaratmaq üçün Keras API-dən istifadə edə bilərsiniz. TensorFlow Keras API-ni ehtiva edir, ona görə də onu ayrıca quraşdırmaq lazım deyil.
ResNet modelini tensorflow.keras.applications saytından idxal edə bilərsiniz. Və istifadə etmək üçün ResNet versiyasını seçə bilərsiniz, məsələn:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
ResNet üçün əvvəlcədən hazırlanmış çəkiləri yükləmək üçün aşağıdakı koddan da istifadə edə bilərsiniz:
model = ResNet50(weights='imagenet')
include_top=False xassəsini seçməklə siz əlavə təlim üçün modeldən əlavə olaraq istifadə edə bilərsiniz.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet-in İstifadə Sahələri
ResNet təsvirin təsnifatında istifadə edilə bilər. Beləliklə, fotoşəkilləri bir çox qrupa təsnif edə bilərsiniz. Birincisi, etiketli fotoşəkillərin böyük bir verilənlər bazasında ResNet modelini öyrətməlisiniz. Sonra ResNet əvvəllər görünməmiş şəkillərin sinfini proqnozlaşdıra bilər.
ResNet həmçinin fotoşəkillərdə əşyaların aşkarlanması kimi obyekt aşkarlama tapşırıqları üçün də istifadə edilə bilər. Biz bunu əvvəlcə ResNet modelini obyekti məhdudlaşdıran qutularla etiketlənmiş fotoşəkillər toplusuna öyrətməklə edə bilərik. Sonra öyrənilmiş modeli təzə şəkillərdəki obyektləri tanımaq üçün tətbiq edə bilərik.
ResNet-dən semantik seqmentləşdirmə tapşırıqları üçün də istifadə edə bilərik. Beləliklə, biz təsvirdəki hər pikselə semantik etiket təyin edə bilərik.
Inception
Başlanğıc, şəkillərdəki şeyləri tanımağa qadir olan dərin öyrənmə modelidir. Google bunu 2014-cü ildə elan etdi və o, bir çox təbəqədən istifadə edərək müxtəlif ölçülü şəkilləri təhlil edir. Inception ilə modeliniz təsviri dəqiq dərk edə bilər.
TensorFlow, Başlanğıc modellərini yaratmaq və işə salmaq üçün güclü vasitədir. O, neyron şəbəkələri öyrətmək üçün yüksək səviyyəli və istifadəçi dostu interfeysi təmin edir. Beləliklə, Inception tərtibatçılar üçün müraciət etmək üçün olduqca sadə bir modeldir.
Başlanğıcın quraşdırılması
Siz bu kod sətrini yazmaqla Inception-ı quraşdıra bilərsiniz.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Başlanğıcın İstifadə Sahələri
Başlanğıc modeli də xüsusiyyətləri çıxarmaq üçün istifadə edilə bilər dərin öyrənmə Generative Adversarial Networks (GANs) və Autoencoders kimi modellər.
Başlanğıc modeli spesifik xüsusiyyətləri müəyyən etmək üçün dəqiq tənzimlənə bilər. Həmçinin, rentgen, CT və ya MRT kimi tibbi görüntüləmə tətbiqlərində müəyyən pozğunluqlara diaqnoz qoya bilərik.
Başlanğıc modeli təsvirin keyfiyyətini yoxlamaq üçün dəqiq tənzimlənə bilər. Təsvirin qeyri-səlis və ya xırtıldayan olduğunu qiymətləndirə bilərik.
Başlanğıc obyektin izlənilməsi və fəaliyyət aşkarlanması kimi video analiz tapşırıqları üçün istifadə edilə bilər.
BERT
BERT (Transformersdən Bidirectional Encoder Representations) Google tərəfindən işlənib hazırlanmış, əvvəlcədən öyrədilmiş neyron şəbəkə modelidir. Biz ondan müxtəlif təbii dil emal tapşırıqları üçün istifadə edə bilərik. Bu tapşırıqlar mətnin təsnifatından tutmuş suallara cavab verməyə qədər dəyişə bilər.
BERT transformator arxitekturasına əsaslanır. Beləliklə, siz söz birləşmələrini dərk edərkən böyük həcmdə mətn daxiletməsini idarə edə bilərsiniz.
BERT, TensorFlow proqramlarına daxil edə biləcəyiniz əvvəlcədən hazırlanmış bir modeldir.
TensorFlow-a əvvəlcədən öyrədilmiş BERT modeli, eləcə də BERT-nin müxtəlif tapşırıqlara dəqiq tənzimlənməsi və tətbiqi üçün kommunal proqramlar toplusu daxildir. Beləliklə, siz BERT-in mürəkkəb təbii dil emal imkanlarını asanlıqla inteqrasiya edə bilərsiniz.
BERT quraşdırılması
Pip paket menecerindən istifadə edərək, TensorFlow-da BERT quraşdıra bilərsiniz:
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-un CPU versiyası tensorflow-gpu-nu tensorflow ilə əvəz etməklə asanlıqla quraşdırıla bilər.
Kitabxananı quraşdırdıqdan sonra siz BERT modelini idxal edə və onu müxtəlif NLP tapşırıqları üçün istifadə edə bilərsiniz. Mətnin təsnifatı problemində BERT modelini dəqiq tənzimləmək üçün bəzi nümunə kodlar, məsələn:
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-in İstifadə Sahələri
Mətnin təsnifatı tapşırıqlarını yerinə yetirə bilərsiniz. Məsələn, nail olmaq mümkündür əhval-ruhiyyəni təhlil, mövzunun təsnifatı və spam aşkarlanması.
BERT var Varlıq Tanıma adlandırıldı (NER) xüsusiyyəti. Beləliklə, mətndə şəxslər və təşkilatlar kimi obyektləri tanıya və etiketləyə bilərsiniz.
O, axtarış mühərriki və ya chatbot tətbiqi kimi müəyyən kontekstdən asılı olaraq sorğulara cavab vermək üçün istifadə edilə bilər.
BERT maşın tərcüməsinin dəqiqliyini artırmaq üçün Dil Tərcüməsi üçün faydalı ola bilər.
BERT mətnin ümumiləşdirilməsi üçün istifadə edilə bilər. Beləliklə, o, uzun mətn sənədlərinin qısa, faydalı xülasəsini təmin edə bilər.
DeepVoice
Baidu Araşdırma DeepVoice, a mətndən nitqə sintez modeli.
O, TensorFlow çərçivəsi ilə yaradılmış və səs məlumatlarının böyük kolleksiyası üzrə təlim keçmişdir.
DeepVoice mətn daxiletməsindən səs yaradır. DeepVoice bunu dərin öyrənmə üsullarından istifadə etməklə mümkün edir. Bu neyron şəbəkə əsaslı bir modeldir.
Beləliklə, o, giriş məlumatlarını təhlil edir və çox sayda əlaqəli qovşaq təbəqələrindən istifadə edərək nitq yaradır.
DeepVoice quraşdırılması
!pip install deepvoice
Alternativ olaraq;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice-un İstifadə Sahələri
Amazon Alexa və Google Assistant kimi şəxsi köməkçilər üçün nitq hazırlamaq üçün DeepVoice istifadə edə bilərsiniz.
Həmçinin, DeepVoice ağıllı dinamiklər və ev avtomatlaşdırma sistemləri kimi səslə işləyən cihazlar üçün nitq yaratmaq üçün istifadə edilə bilər.
DeepVoice nitq terapiyası proqramları üçün səs yarada bilər. Danışıq problemi olan xəstələrə nitqlərini yaxşılaşdırmağa kömək edə bilər.
DeepVoice audiokitablar və dil öyrənmə proqramları kimi tədris materialı üçün nitq yaratmaq üçün istifadə edilə bilər.
Cavab yaz