Usa sa labing inila nga mga himan alang sa pagpalambo sa mga modelo sa pagkat-on sa makina mao ang TensorFlow. Gigamit namon ang TensorFlow sa daghang mga aplikasyon sa lainlaing mga industriya.
Sa kini nga post, atong susihon ang pipila sa mga modelo sa TensorFlow AI. Busa, makahimo kita og mga intelihenteng sistema.
Moagi usab kami sa mga balangkas nga gitanyag sa TensorFlow alang sa paghimo og mga modelo sa AI. Busa magsugod na kita!
Usa ka Mubo nga Pasiuna sa TensorFlow
Ang TensorFlow sa Google usa ka open-source pagkat-on sa makina software package. Naglakip kini sa mga himan alang sa pagbansay ug pag-deploy mga modelo sa pagkat-on sa makina sa daghang mga plataporma. ug mga himan, ingon man suporta alang sa lawom nga pagkat-on ug neural networks.
Gitugotan sa TensorFlow ang mga developer sa paghimo og mga modelo alang sa lainlaing mga aplikasyon. Naglakip kini sa pag-ila sa imahe ug audio, pagproseso sa natural nga pinulongan, ug computer vision. Kini usa ka lig-on ug mapahiangay nga himan nga adunay kaylap nga suporta sa komunidad.
Aron ma-install ang TensorFlow sa imong computer mahimo nimo kini i-type sa imong command window:
pip install tensorflow
Giunsa Pagtrabaho ang mga Modelo sa AI?
Ang mga modelo sa AI mga sistema sa kompyuter. Busa, sila gituyo sa pagbuhat sa mga kalihokan nga sa kasagaran nagkinahanglan sa tawhanong salabutan. Ang pagkilala sa imahe ug sinultihan ug paghimog desisyon mga pananglitan sa ingon nga mga buluhaton. Ang mga modelo sa AI gihimo sa daghang mga dataset.
Gigamit nila ang mga teknik sa pagkat-on sa makina aron makamugna mga panagna ug maghimo mga aksyon. Daghan silag gamit, apil ang self-driving nga mga sakyanan, personal nga katabang, ug medical diagnostics.
Busa, unsa ang popular nga mga modelo sa TensorFlow AI?
ResNet
Ang ResNet, o Residual Network, usa ka porma sa convolutional neural network. Gigamit namon kini alang sa pagkategorya sa imahe ug pagpangita sa butang. Gipalambo kini sa mga tigdukiduki sa Microsoft sa 2015. Usab, kini nag-una nga gipalahi pinaagi sa paggamit sa nahabilin nga mga koneksyon.
Kini nga mga koneksyon nagtugot sa network sa pagkat-on nga malampuson. Busa, posible pinaagi sa pagpagana sa impormasyon nga modagayday nga mas gawasnon taliwala sa mga lut-od.
Ang ResNet mahimong ipatuman sa TensorFlow pinaagi sa paggamit sa Keras API. Naghatag kini usa ka taas nga lebel, user-friendly nga interface alang sa paghimo ug pagbansay sa mga neural network.
Pag-instalar sa ResNet
Human ma-install ang TensorFlow, mahimo nimong gamiton ang Keras API aron makahimo usa ka modelo sa ResNet. Ang TensorFlow naglakip sa Keras API, mao nga dili nimo kinahanglan nga i-install kini nga tagsa-tagsa.
Mahimo nimong i-import ang modelo sa ResNet gikan sa tensorflow.keras.applications. Ug, mahimo nimong pilion ang bersyon sa ResNet nga gamiton, pananglitan:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Mahimo usab nimo gamiton ang mosunod nga code aron ma-load ang pre-trained nga mga gibug-aton alang sa ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Pinaagi sa pagpili sa property include_top=False, mahimo nimong gamiton ang modelo alang sa dugang nga pagbansay o pag-ayo sa imong custom dataset.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Mga Dapit sa Paggamit sa ResNet
Mahimong gamiton ang ResNet sa klasipikasyon sa imahe. Busa, mahimo nimong ma-categorize ang mga litrato sa daghang mga grupo. Una, kinahanglan nimo nga bansayon ang usa ka modelo sa ResNet sa usa ka dako nga dataset sa mga litrato nga adunay label. Dayon, ang ResNet makatagna sa klase sa wala pa makita nga mga hulagway.
Mahimo usab nga gamiton ang ResNet alang sa mga buluhaton sa pagpangita sa butang sama sa pag-ila sa mga butang sa mga litrato. Mahimo nato kini pinaagi sa una nga pagbansay sa usa ka modelo sa ResNet sa usa ka koleksyon sa mga litrato nga gimarkahan sa mga kahon nga nagbugkos sa butang. Dayon, mahimo natong gamiton ang nakat-onan nga modelo sa pag-ila sa mga butang sa presko nga mga hulagway.
Mahimo usab namo gamiton ang ResNet alang sa mga buluhaton sa semantic segmentation. Busa, mahimo natong i-assign ang semantic label sa matag pixel sa usa ka imahe.
inception
Ang pagsugod usa ka lawom nga modelo sa pagkat-on nga makahimo sa pag-ila sa mga butang sa mga imahe. Gipahibalo kini sa Google kaniadtong 2014, ug gisusi niini ang mga imahe nga lainlain ang gidak-on gamit ang daghang mga layer. Uban sa Inception, masabtan sa imong modelo ang imahe sa tukma.
Ang TensorFlow usa ka kusgan nga himan alang sa paghimo ug pagpadagan sa mga modelo sa Inception. Naghatag kini usa ka taas nga lebel ug user-friendly nga interface alang sa pagbansay sa mga neural network. Busa, ang Inception usa ka medyo prangka nga modelo nga magamit alang sa mga developer.
Pag-instalar sa Inception
Mahimo nimong i-install ang Inception pinaagi sa pag-type niini nga linya sa code.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Mga Dapit sa Paggamit sa Inception
Ang modelo sa Inception mahimo usab nga gamiton aron makuha ang mga bahin sa lawom nga pagkat-on mga modelo sama sa Generative Adversarial Networks (GANs) ug Autoencoders.
Ang modelo sa Inception mahimo nga maayo nga pag-ayo aron mahibal-an ang piho nga mga kinaiya. Usab, mahimo natong masusi ang pipila ka mga sakit sa mga aplikasyon sa medical imaging sama sa X-ray, CT, o MRI.
Ang modelo sa Inception mahimo’g maayo nga gipunting aron masusi ang kalidad sa imahe. Kita makatimbang-timbang kon ang usa ka hulagway kay fuzzy o crisp.
Ang pagsugod mahimong magamit alang sa mga buluhaton sa pag-analisar sa video sama sa pagsubay sa butang ug pagtuki sa aksyon.
SI BERT
Ang BERT (Bidirectional Encoder Representations gikan sa Transformers) usa ka Google-developed pre-trained neural network model. Mahimo natong gamiton kini alang sa lain-laing natural nga mga buluhaton sa pagproseso sa pinulongan. Kini nga mga buluhaton mahimong magkalainlain gikan sa pagkategorya sa teksto hangtod sa pagtubag sa mga pangutana.
Ang BERT gitukod sa arkitektura sa transformer. Busa, mahimo nimong madumala ang daghang gidaghanon sa pag-input sa teksto samtang nasabtan ang mga koneksyon sa pulong.
Ang BERT usa ka pre-trained nga modelo nga mahimo nimong ilakip sa mga aplikasyon sa TensorFlow.
Ang TensorFlow naglakip sa usa ka pre-trained nga BERT nga modelo ingon man usa ka koleksyon sa mga utilities alang sa maayo nga pag-tune ug pagpadapat sa BERT sa lain-laing mga buluhaton. Sa ingon, dali nimong mahiusa ang mga sopistikado nga natural nga katakus sa pagproseso sa sinultian sa BERT.
Pag-instalar sa BERT
Gamit ang tagdumala sa pakete sa pip, mahimo nimong i-install ang BERT sa 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
Ang bersyon sa CPU sa TensorFlow mahimong dali nga ma-install pinaagi sa pag-ilis sa tensorflow-gpu sa tensorflow.
Human ma-install ang library, mahimo nimong i-import ang BERT nga modelo ug gamiton kini alang sa lainlaing mga buluhaton sa NLP. Ania ang pipila ka sampol nga code alang sa pag-ayo sa usa ka BERT nga modelo sa usa ka problema sa klasipikasyon sa teksto, pananglitan:
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)
Mga Dapit sa Paggamit ni BERT
Mahimo nimong buhaton ang mga buluhaton sa pagklasipikar sa teksto. Pananglitan, posible nga makab-ot pagtuki sa sentimento, pagkategorya sa hilisgutan, ug pag-ila sa spam.
Si BERT adunay usa ka Giila ang Pagkilala sa Entidad (NER) nga bahin. Busa, mahimo nimong mailhan ug markahan ang mga entidad sa teksto sama sa mga tawo ug organisasyon.
Mahimo kini gamiton sa pagtubag sa mga pangutana depende sa usa ka partikular nga konteksto, sama sa usa ka search engine o aplikasyon sa chatbot.
Mahimong mapuslanon ang BERT alang sa Paghubad sa Pinulongan aron madugangan ang katukma sa paghubad sa makina.
Ang BERT mahimong gamiton alang sa pagsumaryo sa teksto. Busa, makahatag kini og mubo, mapuslanong summary sa taas nga mga dokumento sa teksto.
DeepVoice
Ang Baidu Research nagmugna sa DeepVoice, a text-sa-sinultihan modelo sa synthesis.
Gibuhat kini gamit ang TensorFlow framework ug gibansay sa usa ka dako nga koleksyon sa voice data.
Ang DeepVoice nagmugna og tingog gikan sa text input. Gihimo kini sa DeepVoice nga posible pinaagi sa paggamit sa mga pamaagi sa lawom nga pagkat-on. Kini usa ka modelo nga nakabase sa neural network.
Busa, kini nag-analisar sa input data ug nagmugna sa sinultihan gamit ang daghang mga layer sa konektado nga mga node.
Pag-instalar sa DeepVoice
!pip install deepvoice
Sa laing paagi;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Mga Ares sa Paggamit sa DeepVoice
Mahimo nimong gamiton ang DeepVoice aron makahimo og sinultihan alang sa mga personal nga katabang sama sa Amazon Alexa ug Google Assistant.
Usab, ang DeepVoice mahimong magamit sa paghimo og sinultihan alang sa mga gamit nga gipagana sa tingog sama sa mga smart speaker ug mga sistema sa automation sa balay.
Ang DeepVoice makahimo og tingog alang sa mga aplikasyon sa speech therapy. Makatabang kini sa mga pasyente nga adunay mga problema sa pagsulti aron mapauswag ang ilang sinultihan.
Mahimong gamiton ang DeepVoice sa paghimo og sinultihan para sa materyal nga pang-edukasyon sama sa mga audiobook ug mga app sa pagkat-on sa pinulongan.
Leave sa usa ka Reply