Jedan od najpoznatijih alata za razvoj modela mašinskog učenja je TensorFlow. Koristimo TensorFlow u mnogim aplikacijama u raznim industrijama.
U ovom postu ćemo ispitati neke od TensorFlow AI modela. Dakle, možemo stvoriti inteligentne sisteme.
Također ćemo proći kroz okvire koje TensorFlow nudi za kreiranje AI modela. Pa počnimo!
Kratak uvod u TensorFlow
Googleov TensorFlow je open-source mašinsko učenje softverski paket. Uključuje alate za obuku i implementaciju Modeli mašinskog učenja na mnogim platformama. i uređaja, kao i podršku za duboko učenje i neuronske mreže.
TensorFlow omogućava programerima da kreiraju modele za različite aplikacije. Ovo uključuje prepoznavanje slike i zvuka, obradu prirodnog jezika i računarski vid. To je snažan i prilagodljiv alat sa širokom podrškom zajednice.
Da biste instalirali TensorFlow na svoj računar, možete upisati ovo u svoj komandni prozor:
pip install tensorflow
Kako rade AI modeli?
AI modeli su kompjuterski sistemi. Stoga su namijenjeni za obavljanje aktivnosti za koje bi obično bio potreban ljudski intelekt. Prepoznavanje slike i govora i donošenje odluka su primjeri takvih zadataka. AI modeli su razvijeni na masivnim skupovima podataka.
Oni koriste tehnike mašinskog učenja za generisanje predviđanja i izvođenje radnji. Imaju nekoliko namjena, uključujući samovozeće automobile, lične asistente i medicinsku dijagnostiku.
Dakle, koji su popularni TensorFlow AI modeli?
ResNet
ResNet, ili Residual Network, je oblik konvolucione neuronska mreža. Koristimo ga za kategorizaciju slika i otkrivanje objekta. Razvili su ga istraživači Microsofta 2015. Takođe, uglavnom se odlikuje upotrebom preostalih veza.
Ove veze omogućavaju mreži da uspješno uči. Dakle, moguće je omogućavanjem slobodnijeg protoka informacija između slojeva.
ResNet se može implementirati u TensorFlow korištenjem Keras API-ja. Pruža interfejs na visokom nivou, prilagođen korisniku za kreiranje i obuku neuronskih mreža.
Instaliranje ResNeta
Nakon instaliranja TensorFlow-a, možete koristiti Keras API za kreiranje ResNet modela. TensorFlow uključuje Keras API, tako da ga ne morate pojedinačno instalirati.
Možete uvesti ResNet model sa tensorflow.keras.applications. I možete odabrati ResNet verziju koju ćete koristiti, na primjer:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Također možete koristiti sljedeći kod za učitavanje unaprijed obučenih utega za ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Odabirom svojstva include_top=False, možete dodatno koristiti model za dodatnu obuku ili fino podešavanje vašeg prilagođenog skupa podataka.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet-ova područja upotrebe
ResNet se može koristiti u klasifikaciji slika. Dakle, fotografije možete kategorizirati u više grupa. Prvo, morate trenirati ResNet model na velikom skupu podataka označenih fotografija. Zatim, ResNet može predvidjeti klasu prethodno nevidljivih slika.
ResNet se također može koristiti za zadatke otkrivanja objekata kao što je otkrivanje stvari na fotografijama. To možemo učiniti tako da prvo obučimo ResNet model na kolekciji fotografija označenih okvirima koji ograničavaju objekte. Zatim možemo primijeniti naučeni model za prepoznavanje objekata na svježim slikama.
Takođe možemo koristiti ResNet za zadatke semantičke segmentacije. Dakle, možemo dodijeliti semantičku oznaku svakom pikselu na slici.
početak
Inception je model dubokog učenja koji je sposoban prepoznati stvari na slikama. Google ga je najavio 2014. godine i analizira slike različitih veličina koristeći mnogo slojeva. Uz Inception, vaš model može precizno shvatiti sliku.
TensorFlow je snažan alat za kreiranje i pokretanje početnih modela. Pruža interfejs na visokom nivou i prilagođen korisniku za obuku neuronskih mreža. Stoga je Inception prilično jednostavan model za primjenu za programere.
Instalacija Inception
Možete instalirati Inception tako što ćete otkucati ovu liniju koda.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Inception-ova područja upotrebe
Inception model se također može koristiti za izdvajanje karakteristika duboko učenje modeli kao što su Generativne Adversarial Networks (GAN) i Autoencoders.
Početni model može biti fino podešen da identifikuje specifične osobine. Također, možda možemo dijagnosticirati određene poremećaje u aplikacijama za medicinsko snimanje kao što su rendgenski snimci, CT ili MRI.
Model Inception se može fino podesiti kako bi se provjerio kvalitet slike. Možemo procijeniti da li je slika nejasna ili oštra.
Inception se može koristiti za zadatke video analize kao što su praćenje objekata i detekcija radnji.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je prethodno obučeni model neuronske mreže koji je razvio Google. Možemo ga koristiti za razne zadatke obrade prirodnog jezika. Ovi zadaci mogu varirati od kategorizacije teksta do odgovaranja na pitanja.
BERT je izgrađen na transformatorskoj arhitekturi. Dakle, možete rukovati velikim količinama unosa teksta dok razumete veze reči.
BERT je unaprijed obučeni model koji možete ugraditi u TensorFlow aplikacije.
TensorFlow uključuje prethodno obučeni BERT model kao i kolekciju uslužnih programa za fino podešavanje i primjenu BERT-a na različite zadatke. Tako možete lako integrirati BERT-ove sofisticirane mogućnosti obrade prirodnog jezika.
Instaliranje BERT-a
Koristeći pip menadžer paketa, možete instalirati BERT u 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
TensorFlow-ova CPU verzija može se lako instalirati zamjenom tensorflow-gpu-a tensorflow-om.
Nakon instaliranja biblioteke, možete uvesti BERT model i koristiti ga za različite NLP zadatke. Evo nekog primjera koda za fino podešavanje BERT modela na problem klasifikacije teksta, na primjer:
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-ova područja upotrebe
Možete izvršiti zadatke klasifikacije teksta. Na primjer, moguće je postići analiza raspoloženja, kategorizacija tema i otkrivanje neželjene pošte.
BERT ima a Prepoznavanje imenovanog entiteta (NER) karakteristika. Dakle, možete prepoznati i označiti entitete u tekstu kao što su osobe i organizacije.
Može se koristiti za odgovaranje na upite ovisno o određenom kontekstu, kao što je u tražilici ili chatbot aplikaciji.
BERT može biti koristan za prevođenje jezika za povećanje tačnosti mašinskog prevođenja.
BERT se može koristiti za sumiranje teksta. Stoga može pružiti kratke, korisne sažetke dugačkih tekstualnih dokumenata.
DeepVoice
Baidu Research je kreirao DeepVoice, a tekst u govor model sinteze.
Napravljen je sa TensorFlow okvirom i obučen na velikoj kolekciji glasovnih podataka.
DeepVoice generiše glas iz unosa teksta. DeepVoice to omogućava korištenjem tehnika dubokog učenja. To je model zasnovan na neuronskoj mreži.
Dakle, analizira ulazne podatke i generiše govor koristeći ogroman broj slojeva povezanih čvorova.
Instaliranje DeepVoicea
!pip install deepvoice
Alternativno;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice-ova područja upotrebe
Možete koristiti DeepVoice za proizvodnju govora za lične asistente kao što su Amazon Alexa i Google Assistant.
Takođe, DeepVoice se može koristiti za proizvodnju govora za uređaje koji imaju mogućnost glasa kao što su pametni zvučnici i sistemi kućne automatizacije.
DeepVoice može kreirati glas za aplikacije logopedske terapije. Može pomoći pacijentima s govornim problemima da poboljšaju svoj govor.
DeepVoice se može koristiti za kreiranje govora za obrazovni materijal kao što su audio knjige i aplikacije za učenje jezika.
Ostavite odgovor