Una de les eines més conegudes per desenvolupar models d'aprenentatge automàtic és TensorFlow. Utilitzem TensorFlow en moltes aplicacions en diverses indústries.
En aquesta publicació, examinarem alguns dels models TensorFlow AI. Per tant, podem crear sistemes intel·ligents.
També repassarem els marcs que ofereix TensorFlow per crear models d'IA. Així que comencem!
Una breu introducció a TensorFlow
TensorFlow de Google és un codi obert màquina d'aprenentatge paquet de programari. Inclou eines per a la formació i el desplegament models d’aprenentatge automàtic en moltes plataformes. i dispositius, així com suport per a l'aprenentatge profund i xarxes neuronals.
TensorFlow permet als desenvolupadors crear models per a una varietat d'aplicacions. Això inclou el reconeixement d'imatges i àudio, el processament del llenguatge natural i visió per computadora. És una eina sòlida i adaptable amb un suport generalitzat de la comunitat.
Per instal·lar TensorFlow al vostre ordinador, podeu escriure això a la vostra finestra d'ordres:
pip install tensorflow
Com funcionen els models d'IA?
Els models d'IA són sistemes informàtics. Per tant, estan destinats a fer activitats que normalment necessitarien intel·lecte humà. El reconeixement de la imatge i la veu i la presa de decisions són exemples d'aquestes tasques. Els models d'IA es desenvolupen en conjunts de dades massius.
Utilitzen tècniques d'aprenentatge automàtic per generar prediccions i realitzar accions. Tenen diversos usos, inclosos els automòbils de conducció autònoma, els assistents personals i el diagnòstic mèdic.
Aleshores, quins són els models populars de TensorFlow AI?
ResNet
ResNet, o xarxa residual, és una forma de convolució xarxa neural. L'utilitzem per a la categorització d'imatges i detecció d'objectes. Va ser desenvolupat per investigadors de Microsoft l'any 2015. A més, es distingeix principalment per l'ús de connexions residuals.
Aquestes connexions permeten que la xarxa aprengui amb èxit. Per tant, és possible permetent que la informació flueixi més lliurement entre les capes.
ResNet es pot implementar a TensorFlow aprofitant l'API Keras. Proporciona una interfície d'alt nivell i fàcil d'utilitzar per crear i entrenar xarxes neuronals.
Instal·lació de ResNet
Després d'instal·lar TensorFlow, podeu utilitzar l'API Keras per crear un model ResNet. TensorFlow inclou l'API Keras, de manera que no cal que l'instal·leu individualment.
Podeu importar el model ResNet des de tensorflow.keras.applications. A més, podeu seleccionar la versió de ResNet que voleu utilitzar, per exemple:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
També podeu utilitzar el codi següent per carregar pesos entrenats prèviament per a ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
En seleccionar la propietat include_top=False, també podeu utilitzar el model per a formació addicional o per ajustar el vostre conjunt de dades personalitzat.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Àrees d'ús de ResNet
ResNet es pot utilitzar en la classificació d'imatges. Per tant, podeu classificar les fotos en molts grups. Primer, heu d'entrenar un model ResNet en un gran conjunt de dades de fotos etiquetades. Aleshores, ResNet pot predir la classe d'imatges no vistes anteriorment.
ResNet també es pot utilitzar per a tasques de detecció d'objectes com detectar coses a les fotos. Podem fer-ho entrenant primer un model ResNet en una col·lecció de fotos etiquetades amb caixes delimitadores d'objectes. A continuació, podem aplicar el model après per reconèixer objectes en imatges noves.
També podem utilitzar ResNet per a tasques de segmentació semàntica. Així, podem assignar una etiqueta semàntica a cada píxel d'una imatge.
començament
Inception és un model d'aprenentatge profund capaç de reconèixer coses en imatges. Google ho va anunciar el 2014 i analitza imatges de diferents mides utilitzant moltes capes. Amb Inception, el vostre model pot comprendre la imatge amb precisió.
TensorFlow és una eina potent per crear i executar models d'inici. Proporciona una interfície d'alt nivell i fàcil d'utilitzar per entrenar xarxes neuronals. Per tant, Inception és un model força senzill d'aplicar als desenvolupadors.
Instal·lació d'Inception
Podeu instal·lar Inception escrivint aquesta línia de codi.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Àrees d'ús de Inception
El model Inception també es pot utilitzar per extreure característiques aprenentatge profund models com les xarxes generatives adversàries (GAN) i els codificadors automàtics.
El model Inception es pot ajustar per identificar trets específics. A més, és possible que puguem diagnosticar determinats trastorns en aplicacions d'imatge mèdica com ara raigs X, TC o ressonància magnètica.
El model Inception es pot ajustar per comprovar la qualitat de la imatge. Podem avaluar si una imatge és borrosa o nítida.
Inception es pot utilitzar per a tasques d'anàlisi de vídeo com ara el seguiment d'objectes i la detecció d'accions.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) és un model de xarxa neuronal pre-entrenat desenvolupat per Google. El podem utilitzar per a una varietat de tasques de processament del llenguatge natural. Aquestes tasques poden variar des de la categorització de text fins a respondre preguntes.
BERT està construït sobre l'arquitectura del transformador. Per tant, podeu gestionar grans volums d'entrada de text mentre compreneu les connexions de paraules.
BERT és un model pre-entrenat que podeu incorporar a les aplicacions de TensorFlow.
TensorFlow inclou un model BERT pre-entrenat, així com una col·lecció d'utilitats per ajustar i aplicar BERT a una varietat de tasques. Així, podeu integrar fàcilment les sofisticades capacitats de processament del llenguatge natural de BERT.
Instal·lant BERT
Amb el gestor de paquets pip, podeu instal·lar BERT a 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
La versió de la CPU de TensorFlow es pot instal·lar fàcilment substituint tensorflow-gpu per tensorflow.
Després d'instal·lar la biblioteca, podeu importar el model BERT i utilitzar-lo per a diferents tasques de PNL. Aquí teniu un codi de mostra per ajustar un model BERT en un problema de classificació de text, per exemple:
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)
Àrees d'ús de BERT
Podeu realitzar tasques de classificació de textos. Per exemple, és possible aconseguir-ho anàlisi del sentiment, categorització de temes i detecció de correu brossa.
BERT té un Reconeixement d'entitats anomenades (NER) característica. Per tant, podeu reconèixer i etiquetar entitats al text, com ara persones i organitzacions.
Es pot utilitzar per respondre consultes en funció d'un context concret, com ara en un motor de cerca o en una aplicació de chatbot.
BERT pot ser útil per a la traducció d'idiomes per augmentar la precisió de la traducció automàtica.
BERT es pot utilitzar per resumir el text. Per tant, pot proporcionar resums breus i útils de documents de text extensos.
Veu profunda
Baidu Research va crear DeepVoice, a text a veu model de síntesi.
Es va crear amb el marc de TensorFlow i es va entrenar en una gran col·lecció de dades de veu.
DeepVoice genera veu a partir de l'entrada de text. DeepVoice ho fa possible mitjançant l'ús de tècniques d'aprenentatge profund. És un model basat en xarxes neuronals.
Per tant, analitza les dades d'entrada i genera veu utilitzant un gran nombre de capes de nodes connectats.
Instal·lació de DeepVoice
!pip install deepvoice
Alternativament;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Àrees d'ús de DeepVoice
Podeu utilitzar DeepVoice per produir veu per a assistents personals com Amazon Alexa i Google Assistant.
A més, DeepVoice es pot utilitzar per produir veu per a dispositius amb veu com ara altaveus intel·ligents i sistemes domòtics.
DeepVoice pot crear una veu per a aplicacions de teràpia de la parla. Pot ajudar els pacients amb problemes de parla a millorar la seva parla.
DeepVoice es pot utilitzar per crear un discurs per a material educatiu, com ara audiollibres i aplicacions d'aprenentatge d'idiomes.
Deixa un comentari