Адзін з самых вядомых інструментаў для распрацоўкі мадэляў машыннага навучання - TensorFlow. Мы выкарыстоўваем TensorFlow у многіх праграмах у розных галінах прамысловасці.
У гэтай публікацыі мы разгледзім некаторыя мадэлі TensorFlow AI. Такім чынам, мы можам ствараць інтэлектуальныя сістэмы.
Мы таксама разгледзім фрэймворкі, якія прапануе TensorFlow для стварэння мадэляў штучнага інтэлекту. Такім чынам, пачнем!
Кароткія ўводзіны ў TensorFlow
TensorFlow ад Google з'яўляецца адкрытым зыходным кодам навучанне з дапамогай машыны праграмны пакет. Ён уключае інструменты для навучання і разгортвання мадэлі машыннага навучання на многіх платформах. і прылады, а таксама падтрымка глыбокага навучання і нейронавыя сеткі.
TensorFlow дазваляе распрацоўшчыкам ствараць мадэлі для розных прыкладанняў. Гэта ўключае ў сябе распазнаванне малюнкаў і гуку, апрацоўку натуральнай мовы і машыннае зрок. Гэта моцны і адаптыўны інструмент з шырокай падтрымкай супольнасці.
Каб усталяваць TensorFlow на вашым кампутары, вы можаце ўвесці наступнае ў акне каманды:
pip install tensorflow
Як працуюць мадэлі AI?
Мадэлі штучнага інтэлекту - гэта кампутарныя сістэмы. Такім чынам, яны прызначаны для выканання дзейнасці, якая звычайна патрабуе чалавечага інтэлекту. Прыкладамі такіх задач з'яўляюцца распазнаванне малюнкаў і маўлення і прыняцце рашэнняў. Мадэлі штучнага інтэлекту распрацоўваюцца на аснове масіўных набораў даных.
Яны выкарыстоўваюць метады машыннага навучання для стварэння прагнозаў і выканання дзеянняў. Яны маюць некалькі варыянтаў выкарыстання, у тым ліку беспілотныя аўтамабілі, асабістыя памочнікі і медыцынская дыягностыка.
Такім чынам, якія папулярныя мадэлі TensorFlow AI?
ResNet
ResNet, або Рэшткавая сетка, з'яўляецца адной з формаў сверточной сеткі нейронных сеткі. Мы выкарыстоўваем яго для катэгарызацыі малюнкаў і выяўленне аб'ектаў. Ён быў распрацаваны даследчыкамі Microsoft у 2015 годзе. Акрамя таго, ён у асноўным адрозніваецца выкарыстаннем рэшткавых злучэнняў.
Гэтыя злучэнні дазваляюць сетцы паспяхова вучыцца. Такім чынам, гэта магчыма, дазваляючы інфармацыі больш свабодна перамяшчацца паміж пластамі.
ResNet можа быць рэалізаваны ў TensorFlow з дапамогай Keras API. Ён забяспечвае зручны інтэрфейс высокага ўзроўню для стварэння і навучання нейронавых сетак.
Ўстаноўка ResNet
Пасля ўстаноўкі TensorFlow вы можаце выкарыстоўваць Keras API для стварэння мадэлі ResNet. TensorFlow уключае Keras API, таму вам не трэба ўсталёўваць яго індывідуальна.
Вы можаце імпартаваць мадэль ResNet з tensorflow.keras.applications. І вы можаце выбраць версію ResNet для выкарыстання, напрыклад:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Вы таксама можаце выкарыстоўваць наступны код для загрузкі папярэдне падрыхтаваных вагаў для ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Выбраўшы ўласцівасць include_top=False, вы можаце дадаткова выкарыстоўваць мадэль для дадатковага навучання або тонкай налады карыстальніцкага набору даных.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Сферы выкарыстання ResNet
ResNet можа выкарыстоўвацца ў класіфікацыі малюнкаў. Такім чынам, вы можаце класіфікаваць фатаграфіі па розных групах. Па-першае, вам трэба навучыць мадэль ResNet на вялікім наборы дадзеных пазначаных фатаграфій. Затым ResNet можа прадказаць клас раней нябачаных малюнкаў.
ResNet можа таксама выкарыстоўвацца для задач выяўлення аб'ектаў, напрыклад, выяўлення рэчаў на фотаздымках. Мы можам зрабіць гэта, спачатку навучыўшы мадэль ResNet на калекцыі фатаграфій, пазначаных рамкамі, якія абмяжоўваюць аб'екты. Затым мы можам прымяніць вывучаную мадэль для распазнання аб'ектаў на свежых малюнках.
Мы таксама можам выкарыстоўваць ResNet для задач семантычнай сегментацыі. Такім чынам, мы можам прызначыць семантычную пазнаку кожнаму пікселю на малюнку.
Пачатак
Inception - гэта мадэль глыбокага навучання, здольная распазнаваць рэчы на малюнках. Google абвясціў аб гэтым у 2014 годзе, і ён аналізуе выявы розных памераў з выкарыстаннем многіх слаёў. З Inception ваша мадэль можа дакладна ўспрымаць малюнак.
TensorFlow - гэта моцны інструмент для стварэння і запуску мадэляў Inception. Ён забяспечвае высокаўзроўневы і зручны інтэрфейс для навучання нейронавых сетак. Такім чынам, Inception - гэта даволі простая мадэль для распрацоўшчыкаў.
Ўстаноўка Inception
Вы можаце ўсталяваць Inception, увёўшы гэты радок кода.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Вобласці выкарыстання Inception
Мадэль Inception таксама можа выкарыстоўвацца для здабывання функцый глыбокае вывучэнне такія мадэлі, як Generative Adversarial Networks (GAN) і аўтакадавальнікі.
Мадэль Inception можа быць наладжана для ідэнтыфікацыі пэўных рыс. Акрамя таго, мы можам дыягнаставаць пэўныя парушэнні ў такіх медыцынскіх візуалізацыях, як рэнтген, КТ або МРТ.
Мадэль Inception можа быць дакладна настроена для праверкі якасці выявы. Мы можам ацаніць, ці з'яўляецца малюнак расплывістым або выразным.
Inception можа выкарыстоўвацца для задач аналізу відэа, такіх як адсочванне аб'ектаў і выяўленне дзеянняў.
БЕРТ
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - гэта мадэль нейронавай сеткі, распрацаваная Google з папярэдняй падрыхтоўкай. Мы можам выкарыстоўваць яго для розных задач апрацоўкі натуральнай мовы. Гэтыя задачы могуць адрознівацца ад катэгарызацыі тэксту да адказаў на пытанні.
BERT пабудаваны на архітэктуры трансфарматара. Такім чынам, вы можаце апрацоўваць велізарныя аб'ёмы ўводу тэксту, адначасова разумеючы сувязі слоў.
BERT - гэта папярэдне падрыхтаваная мадэль, якую вы можаце ўключыць у прыкладанні TensorFlow.
TensorFlow уключае папярэдне падрыхтаваную мадэль BERT, а таксама набор утыліт для тонкай налады і прымянення BERT для розных задач. Такім чынам, вы можаце лёгка інтэграваць складаныя магчымасці апрацоўкі натуральнай мовы BERT.
Ўстаноўка BERT
З дапамогай дыспетчара пакетаў pip вы можаце ўсталяваць BERT у 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
Версію для працэсара TensorFlow можна лёгка ўсталяваць, замяніўшы tensorflow-gpu на tensorflow.
Пасля ўстаноўкі бібліятэкі вы можаце імпартаваць мадэль BERT і выкарыстоўваць яе для розных задач НЛП. Вось прыклад кода для тонкай налады мадэлі BERT для задачы класіфікацыі тэксту, напрыклад:
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)
Сферы выкарыстання BERT
Вы можаце выконваць заданні па класіфікацыі тэкстаў. Напрыклад, можна дасягнуць аналіз настрояў, катэгарызацыі тэм і выяўлення спаму.
BERT мае а Прызнанне названай сутнасці (NER) функцыя. Такім чынам, вы можаце распазнаваць і пазначаць аб'екты ў тэксце, такія як асобы і арганізацыі.
Яго можна выкарыстоўваць для адказу на запыты ў залежнасці ад канкрэтнага кантэксту, напрыклад, у пошукавай сістэме або ў дадатку чат-бота.
BERT можа быць карысным для моўнага перакладу для павышэння дакладнасці машыннага перакладу.
BERT можна выкарыстоўваць для рэфератавання тэксту. Такім чынам, ён можа даць кароткія, карысныя зводкі доўгіх тэкставых дакументаў.
DeepVoice
Кампанія Baidu Research стварыла DeepVoice, a тэкст у гаворка мадэль сінтэзу.
Ён быў створаны з дапамогай платформы TensorFlow і навучаны вялікай калекцыі галасавых даных.
DeepVoice стварае голас з уводу тэксту. DeepVoice робіць гэта магчымым, выкарыстоўваючы метады глыбокага навучання. Гэта мадэль на аснове нейронных сетак.
Такім чынам, ён аналізуе ўваходныя даныя і стварае маўленне, выкарыстоўваючы велізарную колькасць слаёў злучаных вузлоў.
Ўстаноўка DeepVoice
!pip install deepvoice
У якасці альтэрнатывы;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Вобласці выкарыстання DeepVoice
Вы можаце выкарыстоўваць DeepVoice для стварэння маўлення для асабістых памочнікаў, такіх як Amazon Alexa і Google Assistant.
Акрамя таго, DeepVoice можа быць выкарыстаны для стварэння маўлення для галасавых прылад, такіх як разумныя калонкі і сістэмы хатняй аўтаматызацыі.
DeepVoice можа ствараць голас для лагапедычных прыкладанняў. Гэта можа дапамагчы пацыентам з праблемамі маўлення палепшыць іх маўленне.
DeepVoice можна выкарыстоўваць для стварэння прамовы для навучальных матэрыялаў, такіх як аўдыякнігі і праграмы для вывучэння мовы.
Пакінуць каментар