Един от най-известните инструменти за разработване на модели за машинно обучение е TensorFlow. Използваме TensorFlow в много приложения в различни индустрии.
В тази публикация ще разгледаме някои от моделите на TensorFlow AI. Следователно можем да създаваме интелигентни системи.
Ще преминем и през рамки, които TensorFlow предлага за създаване на AI модели. Така че да започваме!
Кратко въведение в TensorFlow
TensorFlow на Google е с отворен код машинно обучение софтуерен пакет. Той включва инструменти за обучение и внедряване модели за машинно обучение на много платформи. и устройства, както и поддръжка за дълбоко обучение и невронни мрежи.
TensorFlow позволява на разработчиците да създават модели за различни приложения. Това включва разпознаване на изображения и звук, обработка на естествен език и компютърно зрение. Това е силен и адаптивен инструмент с широка подкрепа от общността.
За да инсталирате TensorFlow на вашия компютър, можете да въведете това в командния прозорец:
pip install tensorflow
Как работят AI моделите?
AI моделите са компютърни системи. Следователно те са предназначени да извършват дейности, които обикновено се нуждаят от човешки интелект. Разпознаването на изображения и реч и вземането на решения са примери за такива задачи. AI моделите са разработени върху масивни набори от данни.
Те използват техники за машинно обучение, за да генерират прогнози и да извършват действия. Те имат различни приложения, включително самоуправляващи се автомобили, лични асистенти и медицинска диагностика.
И така, какви са популярните модели на TensorFlow AI?
ResNet
ResNet, или остатъчна мрежа, е форма на конволюционна невронна мрежа. Използваме го за категоризиране на изображения и откриване на обект. Той е разработен от изследователи на Microsoft през 2015 г. Освен това се отличава основно с използването на остатъчни връзки.
Тези връзки позволяват на мрежата да се учи успешно. Следователно е възможно, като се даде възможност на информацията да тече по-свободно между слоевете.
ResNet може да бъде внедрен в TensorFlow чрез използване на Keras API. Той осигурява удобен за потребителя интерфейс на високо ниво за създаване и обучение на невронни мрежи.
Инсталиране на ResNet
След като инсталирате TensorFlow, можете да използвате Keras API, за да създадете ResNet модел. TensorFlow включва Keras API, така че не е необходимо да го инсталирате поотделно.
Можете да импортирате модела ResNet от tensorflow.keras.applications. И можете да изберете версията на ResNet, която да използвате, например:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Можете също да използвате следния код, за да заредите предварително обучени тежести за ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Като изберете свойството include_top=False, можете допълнително да използвате модела за допълнително обучение или фина настройка на вашия персонализиран набор от данни.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Области на използване на ResNet
ResNet може да се използва при класифициране на изображения. Така че можете да категоризирате снимки в много групи. Първо, трябва да обучите ResNet модел върху голям набор от данни с етикетирани снимки. След това ResNet може да предвиди класа на невиждани досега изображения.
ResNet може също да се използва за задачи за откриване на обекти, като откриване на неща в снимки. Можем да направим това, като първо обучим ResNet модел върху колекция от снимки, обозначени с полета, ограничаващи обекти. След това можем да приложим научения модел за разпознаване на обекти в нови изображения.
Можем също да използваме ResNet за задачи за семантично сегментиране. Така че можем да присвоим семантичен етикет на всеки пиксел в изображението.
начало
Inception е модел за дълбоко обучение, способен да разпознава нещата в изображения. Google го обяви през 2014 г. и анализира изображения с различни размери, използвайки много слоеве. С Inception вашият модел може да разбере точно изображението.
TensorFlow е силен инструмент за създаване и изпълнение на Inception модели. Той осигурява лесен за използване интерфейс на високо ниво за обучение на невронни мрежи. Следователно Inception е доста лесен модел за прилагане за разработчици.
Инсталиране на Inception
Можете да инсталирате Inception, като напишете този ред код.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Области на употреба на Inception
Моделът Inception може също да се използва за извличане на функции дълбоко учене модели като Generative Adversarial Networks (GANs) и Autoencoders.
Моделът Inception може да бъде фино настроен, за да идентифицира конкретни черти. Освен това може да сме в състояние да диагностицираме определени заболявания в приложения за медицински изображения, като рентгенови лъчи, CT или MRI.
Моделът Inception може да бъде фино настроен, за да се провери качеството на изображението. Можем да преценим дали едно изображение е размито или ясно.
Inception може да се използва за задачи за видео анализ, като проследяване на обекти и откриване на действия.
БЕРТ
BERT (Двупосочни енкодерни представяния от Transformers) е модел на невронна мрежа, разработен от Google, предварително обучен. Можем да го използваме за различни задачи за обработка на естествен език. Тези задачи могат да варират от категоризиране на текст до отговаряне на въпроси.
BERT е изграден върху трансформаторна архитектура. Следователно можете да се справите с огромни обеми въвеждане на текст, докато разбирате връзките на думите.
BERT е предварително обучен модел, който можете да включите в приложенията на TensorFlow.
TensorFlow включва предварително обучен BERT модел, както и колекция от помощни програми за фина настройка и прилагане на BERT към различни задачи. По този начин можете лесно да интегрирате усъвършенстваните възможности за обработка на естествен език на BERT.
Инсталиране на BERT
Използвайки мениджъра на пакети pip, можете да инсталирате BERT в 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
CPU версията на TensorFlow може лесно да бъде инсталирана чрез заместване на tensorflow-gpu с tensorflow.
След като инсталирате библиотеката, можете да импортирате модела BERT и да го използвате за различни NLP задачи. Ето примерен код за фина настройка на BERT модел при проблем с класификация на текст, например:
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)
Области на употреба на BERT
Можете да изпълнявате задачи за класифициране на текст. Например, възможно е да се постигне анализ на чувствата, категоризиране на теми и откриване на спам.
BERT има a Разпознаване на име на обект (NER). Следователно можете да разпознавате и етикетирате обекти в текст, като лица и организации.
Може да се използва за отговаряне на заявки в зависимост от конкретен контекст, като например в търсачка или приложение за чатбот.
BERT може да бъде полезен за езиков превод за повишаване на точността на машинния превод.
BERT може да се използва за обобщаване на текст. Следователно, той може да предостави кратки, полезни резюмета на дълги текстови документи.
Дълбок глас
Baidu Research създаде DeepVoice, a текст-към-говор модел на синтез.
Създаден е с рамката TensorFlow и е обучен върху голяма колекция от гласови данни.
DeepVoice генерира глас от въвеждане на текст. DeepVoice прави това възможно чрез използване на техники за дълбоко обучение. Това е модел, базиран на невронни мрежи.
Следователно, той анализира входни данни и генерира реч, използвайки огромен брой слоеве от свързани възли.
Инсталиране на DeepVoice
!pip install deepvoice
Алтернативно;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Области на използване на DeepVoice
Можете да използвате DeepVoice за създаване на реч за лични асистенти като Amazon Alexa и Google Assistant.
Освен това DeepVoice може да се използва за създаване на реч за устройства с активиран глас като интелигентни високоговорители и системи за домашна автоматизация.
DeepVoice може да създаде глас за логопедични приложения. Може да помогне на пациенти с говорни проблеми да подобрят речта си.
DeepVoice може да се използва за създаване на реч за образователни материали като аудиокниги и приложения за изучаване на езици.
Оставете коментар