মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির জন্য সবচেয়ে সুপরিচিত টুলগুলির মধ্যে একটি হল টেনসরফ্লো। আমরা বিভিন্ন শিল্পে অনেক অ্যাপ্লিকেশনে টেনসরফ্লো ব্যবহার করি।
এই পোস্টে, আমরা TensorFlow AI মডেলের কিছু পরীক্ষা করব। সুতরাং, আমরা বুদ্ধিমান সিস্টেম তৈরি করতে পারি।
আমরা AI মডেল তৈরির জন্য TensorFlow অফার করে এমন ফ্রেমওয়ার্কের মাধ্যমেও যাব। চল শুরু করা যাক!
TensorFlow একটি সংক্ষিপ্ত ভূমিকা
গুগলের টেনসরফ্লো একটি ওপেন সোর্স মেশিন লার্নিং সফ্টওয়্যার প্যাকেজ. এটি প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনার জন্য সরঞ্জাম অন্তর্ভুক্ত মেশিন লার্নিং মডেল অনেক প্ল্যাটফর্মে। এবং ডিভাইস, সেইসাথে গভীর শিক্ষার জন্য সমর্থন এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক.
TensorFlow ডেভেলপারদের বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য মডেল তৈরি করতে সক্ষম করে। এর মধ্যে রয়েছে ছবি এবং অডিও স্বীকৃতি, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং কম্পিউটার ভিশন. এটি ব্যাপক সম্প্রদায়ের সমর্থন সহ একটি শক্তিশালী এবং অভিযোজিত সরঞ্জাম।
আপনার কম্পিউটারে TensorFlow ইনস্টল করতে আপনি আপনার কমান্ড উইন্ডোতে এটি টাইপ করতে পারেন:
pip install tensorflow
এআই মডেল কিভাবে কাজ করে?
এআই মডেল কম্পিউটার সিস্টেম। অতএব, তারা এমন ক্রিয়াকলাপ করার জন্য বোঝানো হয়েছে যা সাধারণত মানুষের বুদ্ধির প্রয়োজন হয়। চিত্র এবং বক্তৃতা স্বীকৃতি এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ এই ধরনের কাজের উদাহরণ। AI মডেলগুলি বিশাল ডেটাসেটে তৈরি করা হয়।
তারা ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে এবং ক্রিয়া সম্পাদন করতে মেশিন লার্নিং কৌশল ব্যবহার করে। স্ব-ড্রাইভিং অটোমোবাইল, ব্যক্তিগত সহকারী এবং চিকিৎসা নির্ণয় সহ তাদের বেশ কয়েকটি ব্যবহার রয়েছে।
তাহলে, জনপ্রিয় টেনসরফ্লো এআই মডেলগুলি কী কী?
রিসনেট
ResNet, বা অবশিষ্ট নেটওয়ার্ক, convolutional একটি ফর্ম স্নায়বিক নেটওয়ার্ক. আমরা ইমেজ শ্রেণীকরণের জন্য এটি ব্যবহার করি এবং অবজেক্ট সনাক্তকরণ. এটি 2015 সালে মাইক্রোসফ্ট গবেষকদের দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল। এছাড়াও, এটি প্রধানত অবশিষ্ট সংযোগের ব্যবহার দ্বারা আলাদা করা হয়।
এই সংযোগগুলি নেটওয়ার্ককে সফলভাবে শিখতে দেয়। সুতরাং, স্তরগুলির মধ্যে তথ্যকে আরও অবাধে প্রবাহিত করতে সক্ষম করে এটি সম্ভব।
কেরাস এপিআই ব্যবহার করে টেনসরফ্লোতে ResNet প্রয়োগ করা যেতে পারে। এটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য একটি উচ্চ-স্তরের, ব্যবহারকারী-বান্ধব ইন্টারফেস প্রদান করে।
ResNet ইনস্টল করা হচ্ছে
TensorFlow ইনস্টল করার পরে, আপনি একটি ResNet মডেল তৈরি করতে Keras API ব্যবহার করতে পারেন। TensorFlow কেরাস API অন্তর্ভুক্ত করে, তাই আপনাকে এটি পৃথকভাবে ইনস্টল করার দরকার নেই।
আপনি tensorflow.keras.applications থেকে ResNet মডেল আমদানি করতে পারেন। এবং, আপনি ব্যবহার করার জন্য ResNet সংস্করণ নির্বাচন করতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
আপনি ResNet এর জন্য প্রাক-প্রশিক্ষিত ওজন লোড করতে নিম্নলিখিত কোডটিও ব্যবহার করতে পারেন:
model = ResNet50(weights='imagenet')
include_top=False প্রপার্টি নির্বাচন করে, আপনি অতিরিক্ত প্রশিক্ষণ বা আপনার কাস্টম ডেটাসেট ফাইন-টিউনিংয়ের জন্য মডেলটি ব্যবহার করতে পারেন।
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet এর ব্যবহারের ক্ষেত্র
ResNet ইমেজ শ্রেণীবিভাগে ব্যবহার করা যেতে পারে। সুতরাং, আপনি অনেক গ্রুপে ফটো শ্রেণীবদ্ধ করতে পারেন। প্রথমে, আপনাকে লেবেলযুক্ত ফটোগুলির একটি বড় ডেটাসেটে একটি ResNet মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে হবে৷ তারপর, ResNet পূর্বে অদেখা চিত্রগুলির শ্রেণির ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে।
ResNet ফটোতে জিনিস সনাক্ত করার মত বস্তু সনাক্তকরণের জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে। অবজেক্ট-বাউন্ডিং বাক্স সহ লেবেলযুক্ত ফটোগুলির সংগ্রহের উপর একটি ResNet মডেলকে প্রথমে প্রশিক্ষণ দিয়ে আমরা এটি করতে পারি। তারপর, আমরা নতুন চিত্রগুলিতে বস্তুগুলিকে চিনতে শেখা মডেলটি প্রয়োগ করতে পারি।
আমরা শব্দার্থিক সেগমেন্টেশন কাজের জন্য ResNet ব্যবহার করতে পারি। সুতরাং, আমরা একটি চিত্রের প্রতিটি পিক্সেলের জন্য একটি শব্দার্থিক লেবেল বরাদ্দ করতে পারি।
গোড়া
ইনসেপশন হল একটি গভীর শিক্ষার মডেল যা ইমেজে জিনিসগুলিকে চিনতে সক্ষম। গুগল 2014 সালে এটি ঘোষণা করেছিল এবং এটি অনেক স্তর ব্যবহার করে বিভিন্ন আকারের ছবি বিশ্লেষণ করে। ইনসেপশনের সাথে, আপনার মডেল ইমেজটি সঠিকভাবে বুঝতে পারে।
টেনসরফ্লো ইনসেপশন মডেল তৈরি এবং চালানোর জন্য একটি শক্তিশালী টুল। এটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য একটি উচ্চ-স্তরের এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব ইন্টারফেস প্রদান করে। অতএব, বিকাশকারীদের জন্য আবেদন করার জন্য ইনসেপশন একটি বেশ সহজবোধ্য মডেল।
ইনসেপশন ইনস্টল করা হচ্ছে
আপনি কোডের এই লাইনটি টাইপ করে ইনসেপশন ইনস্টল করতে পারেন।
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
সূচনা এর ব্যবহার এলাকা
ইনসেপশন মডেলটি বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে গভীর জ্ঞানার্জন জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GAN) এবং অটোএনকোডারের মত মডেল।
ইনসেপশন মডেল নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করতে সূক্ষ্ম-টিউন হতে পারে। এছাড়াও, আমরা মেডিক্যাল ইমেজিং অ্যাপ্লিকেশন যেমন এক্স-রে, সিটি, বা এমআরআই-এ কিছু নির্দিষ্ট ব্যাধি নির্ণয় করতে সক্ষম হতে পারি।
ইমেজের গুণমান পরীক্ষা করার জন্য ইনসেপশন মডেলটি সূক্ষ্ম-টিউন করা যেতে পারে। আমরা একটি চিত্র অস্পষ্ট বা খাস্তা কিনা তা মূল্যায়ন করতে পারেন.
অবজেক্ট ট্র্যাকিং এবং অ্যাকশন সনাক্তকরণের মতো ভিডিও বিশ্লেষণের জন্য ইনসেপশন ব্যবহার করা যেতে পারে।
বার্ট
BERT (ট্রান্সফরমার থেকে দ্বিমুখী এনকোডার প্রতিনিধিত্ব) হল একটি Google-উন্নত প্রাক-প্রশিক্ষিত নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল। আমরা এটি বিভিন্ন প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহার করতে পারি। এই কাজগুলি পাঠ্য শ্রেণীকরণ থেকে প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য পরিবর্তিত হতে পারে।
BERT ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারের উপর নির্মিত। সুতরাং, শব্দ সংযোগগুলি বোঝার সময় আপনি প্রচুর পরিমাণে পাঠ্য ইনপুট পরিচালনা করতে পারেন।
BERT হল একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল যা আপনি TensorFlow অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন।
TensorFlow-এ একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত BERT মডেলের পাশাপাশি বিভিন্ন কাজে BERT-কে সূক্ষ্ম-টিউনিং এবং প্রয়োগ করার জন্য ইউটিলিটিগুলির একটি সংগ্রহ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এইভাবে, আপনি সহজেই BERT-এর অত্যাধুনিক প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতাগুলিকে একীভূত করতে পারেন।
BERT ইনস্টল করা হচ্ছে
পিপ প্যাকেজ ম্যানেজার ব্যবহার করে, আপনি টেনসরফ্লোতে BERT ইনস্টল করতে পারেন:
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
টেনসরফ্লো-এর সিপিইউ সংস্করণটি সহজেই টেনসরফ্লো-জিপিউ-কে টেনসরফ্লো দিয়ে প্রতিস্থাপন করে ইনস্টল করা যেতে পারে।
লাইব্রেরি ইনস্টল করার পরে, আপনি BERT মডেল আমদানি করতে পারেন এবং বিভিন্ন NLP কাজের জন্য এটি ব্যবহার করতে পারেন। একটি পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যায় একটি BERT মডেলকে সূক্ষ্ম-টিউন করার জন্য এখানে কিছু নমুনা কোড রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ:
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 এর ব্যবহারের ক্ষেত্র
আপনি পাঠ্য শ্রেণীবিভাগের কাজ সম্পাদন করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, এটি অর্জন করা সম্ভব অনুভূতির বিশ্লেষণ, বিষয় শ্রেণীকরণ, এবং স্প্যাম সনাক্তকরণ.
BERT এর একটি আছে নামকরণ সত্তা স্বীকৃতি (NER) বৈশিষ্ট্য। সুতরাং, আপনি ব্যক্তি এবং সংস্থার মতো টেক্সটে সত্তাকে চিনতে এবং লেবেল করতে পারেন।
এটি একটি নির্দিষ্ট প্রসঙ্গের উপর নির্ভর করে প্রশ্নের উত্তর দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন একটি সার্চ ইঞ্জিন বা চ্যাটবট অ্যাপ্লিকেশনে।
মেশিন অনুবাদের নির্ভুলতা বাড়াতে ভাষা অনুবাদের জন্য BERT উপযোগী হতে পারে।
BERT পাঠ্য সংক্ষিপ্তকরণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। অতএব, এটি দীর্ঘ পাঠ্য নথিগুলির একটি সংক্ষিপ্ত, দরকারী সারাংশ প্রদান করতে পারে।
গম্ভীর গলা
Baidu গবেষণা DeepVoice তৈরি করেছে, a টেক্সট্-টু-স্পিচ সংশ্লেষণ মডেল।
এটি টেনসরফ্লো ফ্রেমওয়ার্কের সাথে তৈরি করা হয়েছে এবং ভয়েস ডেটার একটি বড় সংগ্রহের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে।
DeepVoice টেক্সট ইনপুট থেকে ভয়েস তৈরি করে। DeepVoice গভীর শিক্ষার কৌশল ব্যবহার করে এটি সম্ভব করে তোলে। এটি একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক-ভিত্তিক মডেল।
সুতরাং, এটি ইনপুট ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং সংযুক্ত নোডের বিপুল সংখ্যক স্তর ব্যবহার করে বক্তৃতা তৈরি করে।
DeepVoice ইনস্টল করা হচ্ছে
!pip install deepvoice
বিকল্পভাবে;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
ডিপভয়েস এর ব্যবহার
আপনি অ্যামাজন অ্যালেক্সা এবং গুগল সহকারীর মতো ব্যক্তিগত সহকারীর জন্য বক্তৃতা তৈরি করতে DeepVoice ব্যবহার করতে পারেন।
এছাড়াও, স্মার্ট স্পিকার এবং হোম অটোমেশন সিস্টেমের মতো ভয়েস-সক্ষম ডিভাইসগুলির জন্য স্পিচ তৈরি করতে DeepVoice ব্যবহার করা যেতে পারে।
DeepVoice স্পিচ থেরাপি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি ভয়েস তৈরি করতে পারে। এটি বক্তৃতা সমস্যাযুক্ত রোগীদের তাদের বক্তৃতা উন্নত করতে সহায়তা করতে পারে।
অডিওবুক এবং ভাষা শেখার অ্যাপের মতো শিক্ষামূলক উপাদানের জন্য একটি বক্তৃতা তৈরি করতে DeepVoice ব্যবহার করা যেতে পারে।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন