Unu di l'arnesi più cunnisciuti per u sviluppu di mudelli di apprendimentu machine hè TensorFlow. Utilizemu TensorFlow in parechje applicazioni in diverse industrie.
In questu post, esamineremu alcuni di i mudelli TensorFlow AI. Dunque, pudemu creà sistemi intelligenti.
Passeremu ancu attraversu frameworks chì TensorFlow prupone per creà mudelli AI. Allora cuminciamu !
Una breve introduzione à TensorFlow
TensorFlow di Google hè un open-source machine learning pacchettu di software. Include strumenti per a furmazione è l'implementazione mudelli di apprendimentu machine nantu à parechje piattaforme. e dispusitivi, oltri sustegnu à apprendimentu prufonda è Redes neuronali.
TensorFlow permette à i sviluppatori di creà mudelli per una varietà di applicazioni. Questu include u ricunniscenza di l'imaghjini è l'audio, u trattamentu di a lingua naturale, è visione per computer. Hè un strumentu forte è adattabile cù un sustegnu cumunitariu generalizatu.
Per installà TensorFlow in u vostru urdinatore, pudete scrive questu in a vostra finestra di cumanda:
pip install tensorflow
Cumu funzionanu i mudelli AI?
I mudelli AI sò sistemi di computer. Per quessa, sò destinati à fà attività chì averebbe bisognu di l'intellettu umanu. A ricunniscenza di l'imaghjini è di a parolla è a decisione sò esempi di tali compiti. I mudelli AI sò sviluppati nantu à datasets massivi.
Impiega tecniche di apprendimentu di macchina per generà predizioni è eseguisce azioni. Hanu parechji usi, cumpresi l'automobilistiche, l'assistenti persunali è i diagnostichi medichi.
Allora, chì sò i mudelli populari TensorFlow AI?
ResNet
ResNet, o Residu Residu, hè una forma di cunvoluzione reta neurale. Avemu aduprà per categurizazione di l'imaghjini è rilevazione d'ogetti. Hè statu sviluppatu da i ricercatori di Microsoft in 2015. Inoltre, hè principalmente distintu da l'usu di cunnessione residuale.
Queste cunnessioni permettenu à a reta di amparà cù successu. Dunque, hè pussibile permettendu l'infurmazione di flussu più liberamente trà i strati.
ResNet pò esse implementatu in TensorFlow sfruttendu l'API Keras. Fornisce una interfaccia d'altu livellu amichevule per creà è furmà e rete neurali.
Installazione di ResNet
Dopu avè installatu TensorFlow, pudete aduprà l'API Keras per creà un mudellu ResNet. TensorFlow include l'API Keras, cusì ùn avete micca bisognu di stallà individualmente.
Pudete impurtà u mudellu ResNet da tensorflow.keras.applications. È, pudete selezziunà a versione ResNet per utilizà, per esempiu:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Pudete ancu aduprà u codice seguente per carricà pesi pre-addestrati per ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Selezziunate a pruprietà include_top=False, pudete ancu aduprà u mudellu per una furmazione supplementaria o fine-tuning u vostru dataset persunalizatu.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Aree di usu di ResNet
ResNet pò esse usatu in a classificazione di l'imaghjini. Cusì, pudete categurizà e foto in parechji gruppi. Prima, avete bisognu di furmà un mudellu ResNet nantu à un grande dataset di ritratti etichettati. Allora, ResNet pò predice a classa di l'imaghjini invisibili prima.
ResNet pò ancu esse aduprata per i travaglii di rilevazione di l'ughjettu cum'è a rilevazione di e cose in e foto. Pudemu fà questu prima furmà un mudellu ResNet nantu à una cullizzioni di foto tichjate cù scatuli di delimitazione di l'ughjettu. Allora, pudemu applicà u mudellu amparatu per ricunnosce l'uggetti in imagine fresche.
Pudemu ancu aduprà ResNet per i travaglii di segmentazione semantica. Allora, pudemu assignà una etichetta semantica à ogni pixel in una maghjina.
Inception
Inception hè un mudellu d'apprendimentu prufondu capace di ricunnosce e cose in l'imaghjini. Google l'annunziò in 2014, è analizà l'imaghjini di diverse dimensioni cù parechje strati. Cù Inception, u vostru mudellu pò capisce l'imaghjini accuratamente.
TensorFlow hè un strumentu forte per creà è eseguisce mudelli Inception. Fornisce una interfaccia d'altu livellu è amichevule per a furmazione di e rete neurali. Dunque, Inception hè un mudellu abbastanza simplice per dumandà à i sviluppatori.
Installazione di Inception
Pudete installà Inception scrivendu questa linea di codice.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Zone d'usu di Inception
U mudellu Inception pò ancu esse usatu per estrattà e funzioni studiu prufunnu mudelli cum'è Generative Adversarial Networks (GAN) è Autoencoders.
U mudellu Inception pò esse fine-tuned per identificà tratti specifichi. Inoltre, pudemu esse capace di diagnosticà certi disordini in l'applicazioni d'imaghjini medichi cum'è X-ray, CT, o MRI.
U mudellu Inception pò esse fine-tuned per verificà a qualità di l'imaghjini. Pudemu valutà se una maghjina hè fuzzy o crisp.
Inception pò esse aduprata per i travaglii di analisi video cum'è u seguimentu di l'ughjettu è a rilevazione di l'azzione.
BERTU
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) hè un mudellu di rete neurale pre-formatu sviluppatu da Google. Pudemu aduprà per una varietà di travaglii di trasfurmazioni di lingua naturale. Queste attività ponu varià da categurizazione di testu à risponde à e dumande.
BERT hè custruitu annantu à l'architettura di trasformatore. Dunque, pudete trattà vasti volumi di input di testu mentre capiscenu e cunnessione di e parolle.
BERT hè un mudellu pre-addestratu chì pudete incorpore in l'applicazioni TensorFlow.
TensorFlow include un mudellu BERT pre-addestratu è ancu una cullizzioni di utilità per a fine-tuning è applicà BERT à una varietà di attività. Cusì, pudete facilmente integrà e capacità di trasfurmazioni di lingua naturale di BERT.
Installazione di BERT
Utilizendu u gestore di pacchetti pip, pudete installà BERT in 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
A versione CPU di TensorFlow pò esse facilmente installata sustituendu tensorflow-gpu cù tensorflow.
Dopu a stallazione di a biblioteca, pudete impurtà u mudellu BERT è aduprà per diverse attività NLP. Eccu alcuni codice di mostra per a sintonizazione fine di un mudellu BERT nantu à un prublema di classificazione di testu, per esempiu:
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)
Aree di usu di BERT
Pudete fà e funzioni di classificazione di testu. Per esempiu, hè pussibule di ottene analisi di sintimentu, categurizazione di u tema, è rilevazione di spam.
BERT hà un Ricunniscenza di l'Entità Nominata (NER) funzione. Dunque, pudete ricunnosce è etichettate entità in testu cum'è persone è urganisazioni.
Pò esse usatu per risponde à e dumande secondu un cuntestu particulari, cum'è in un mutore di ricerca o applicazione chatbot.
BERT pò esse utile per a traduzzione di lingua per aumentà a precisione di a traduzzione automatica.
BERT pò esse usatu per a summarization testu. Dunque, pò furnisce un riassuntu brevi è utile di documenti di testu longu.
DeepVoice
Baidu Research hà creatu DeepVoice, a testu-a-voce mudellu di sintesi.
Hè statu creatu cù u framework TensorFlow è furmatu nantu à una grande cullizzioni di dati di voce.
DeepVoice genera voce da input di testu. DeepVoice rende pussibule utilizendu tecniche di apprendimentu prufonda. Hè un mudellu basatu in a rete neurale.
Dunque, analizeghja i dati di input è genera discorsu utilizendu un gran numaru di strati di nodi cunnessi.
Installazione di DeepVoice
!pip install deepvoice
Alternativamente;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Ares di usu di DeepVoice
Pudete aduprà DeepVoice per pruduce un discorsu per assistenti persunali cum'è Amazon Alexa è Google Assistant.
Inoltre, DeepVoice pò esse usatu per pruduce un discorsu per i dispositi abilitati à voce cum'è parlanti intelligenti è sistemi di automatizazione di a casa.
DeepVoice pò creà una voce per l'applicazioni di logopedia. Puderà aiutà i pazienti cù prublemi di parlà per migliurà u so discorsu.
DeepVoice pò esse usatu per creà un discorsu per materiale educativu cum'è audiolibri è app di apprendimentu di lingue.
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