Jedním z nejznámějších nástrojů pro vývoj modelů strojového učení je TensorFlow. TensorFlow používáme v mnoha aplikacích v různých průmyslových odvětvích.
V tomto příspěvku prozkoumáme některé modely TensorFlow AI. Můžeme tedy vytvářet inteligentní systémy.
Projdeme si také frameworky, které TensorFlow nabízí pro tvorbu AI modelů. Pojďme tedy začít!
Stručný úvod do TensorFlow
TensorFlow od Googlu je open-source strojové učení softwarový balík. Zahrnuje nástroje pro výcvik a nasazení modely strojového učení na mnoha platformách. a zařízení, stejně jako podpora pro hluboké učení a neuronové sítě.
TensorFlow umožňuje vývojářům vytvářet modely pro různé aplikace. To zahrnuje rozpoznávání obrazu a zvuku, zpracování přirozeného jazyka a počítačového vidění. Je to silný a přizpůsobivý nástroj s širokou podporou komunity.
Chcete-li nainstalovat TensorFlow na váš počítač, zadejte toto do příkazového okna:
pip install tensorflow
Jak fungují modely umělé inteligence?
Modely AI jsou počítačové systémy. Proto jsou určeny k činnostem, které by běžně vyžadovaly lidský rozum. Rozpoznávání obrazu a řeči a rozhodování jsou příklady takových úkolů. Modely umělé inteligence jsou vyvíjeny na masivních souborech dat.
K vytváření předpovědí a provádění akcí využívají techniky strojového učení. Mají několik použití, včetně samořídících automobilů, osobních asistentů a lékařské diagnostiky.
Jaké jsou tedy oblíbené modely TensorFlow AI?
ResNet
ResNet, nebo Residual Network, je forma konvoluce nervová síť. Používáme jej pro kategorizaci obrázků a detekce objektu. Byl vyvinut výzkumníky Microsoftu v roce 2015. Také se vyznačuje především použitím zbytkových spojení.
Tato připojení umožňují síti úspěšně se učit. Je tedy možné umožnit, aby informace volně proudily mezi vrstvami.
ResNet může být implementován v TensorFlow s využitím Keras API. Poskytuje uživatelsky přívětivé rozhraní na vysoké úrovni pro vytváření a trénování neuronových sítí.
Instalace ResNet
Po instalaci TensorFlow můžete použít Keras API k vytvoření modelu ResNet. TensorFlow obsahuje Keras API, takže jej nemusíte instalovat jednotlivě.
Model ResNet můžete importovat z tensorflow.keras.applications. A můžete si vybrat verzi ResNet, kterou chcete použít, například:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
K načtení předem trénovaných závaží pro ResNet můžete také použít následující kód:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Výběrem vlastnosti include_top=False můžete model navíc využít pro další školení nebo doladění vlastní datové sady.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Oblasti použití ResNet
ResNet lze použít při klasifikaci obrázků. Fotografie tedy můžete roztřídit do mnoha skupin. Nejprve musíte model ResNet natrénovat na velké datové sadě označených fotografií. Poté může ResNet předpovědět třídu dříve neviděných obrázků.
ResNet lze také použít pro úkoly detekce objektů, jako je detekce věcí na fotografiích. Můžeme to udělat tak, že nejprve natrénujeme model ResNet na kolekci fotografií označených rámečky ohraničujícími objekty. Potom můžeme naučený model použít k rozpoznání objektů na čerstvých obrázcích.
ResNet můžeme použít i pro úlohy sémantické segmentace. Každému pixelu v obrázku tedy můžeme přiřadit sémantické označení.
Inception
Inception je model hlubokého učení schopný rozpoznávat věci v obrazech. Google to oznámil v roce 2014 a analyzuje obrázky různých velikostí pomocí mnoha vrstev. S Inception může váš model přesně porozumět obrazu.
TensorFlow je silný nástroj pro vytváření a spouštění modelů Inception. Poskytuje na vysoké úrovni a uživatelsky přívětivé rozhraní pro trénování neuronových sítí. Inception je tedy docela jednoduchý model, který lze použít pro vývojáře.
Instalace Inception
Inception můžete nainstalovat zadáním tohoto řádku kódu.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Počáteční oblasti použití
Model Inception lze také použít k extrahování prvků hluboké učení modely jako Generative Adversarial Networks (GAN) a Autoencodery.
Model Inception může být doladěn tak, aby identifikoval specifické rysy. Také můžeme být schopni diagnostikovat určité poruchy v lékařských zobrazovacích aplikacích, jako je rentgen, CT nebo MRI.
Model Inception může být jemně doladěn pro kontrolu kvality obrazu. Můžeme vyhodnotit, zda je obraz neostrý nebo ostrý.
Inception lze použít pro úlohy video analýzy, jako je sledování objektů a detekce akcí.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je model neuronové sítě vyvinutý společností Google. Můžeme jej použít pro různé úlohy zpracování přirozeného jazyka. Tyto úkoly se mohou lišit od kategorizace textu po zodpovídání otázek.
BERT je postaven na architektuře transformátoru. Můžete tedy zvládnout obrovské objemy zadávaného textu a zároveň porozumět slovním spojením.
BERT je předtrénovaný model, který můžete začlenit do aplikací TensorFlow.
TensorFlow obsahuje předtrénovaný model BERT a také sbírku nástrojů pro jemné doladění a aplikaci BERT na různé úkoly. Můžete tak snadno integrovat sofistikované schopnosti zpracování přirozeného jazyka BERT.
Instalace BERT
Pomocí správce balíčků pip můžete nainstalovat BERT v 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
Verzi CPU TensorFlow lze snadno nainstalovat nahrazením tensorflow-gpu tensorflow.
Po instalaci knihovny můžete importovat model BERT a používat jej pro různé úlohy NLP. Zde je nějaký ukázkový kód pro jemné doladění modelu BERT na problém klasifikace textu, například:
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)
Oblasti použití BERT
Můžete provádět úkoly klasifikace textu. Například je možné dosáhnout analýza sentimentu, kategorizace témat a detekce spamu.
BERT má a Uznání pojmenované entity (NER) funkce. V textu tedy můžete rozpoznat a označit entity, jako jsou osoby a organizace.
Lze jej použít k zodpovězení dotazů v závislosti na konkrétním kontextu, například ve vyhledávači nebo aplikaci chatbota.
BERT může být užitečný pro jazykový překlad ke zvýšení přesnosti strojového překladu.
BERT lze použít pro shrnutí textu. Může tedy poskytnout stručná a užitečná shrnutí dlouhých textových dokumentů.
Hluboký hlas
Baidu Research vytvořil DeepVoice, a text na řeč model syntézy.
Byl vytvořen s rámcem TensorFlow a trénován na velké sbírce hlasových dat.
DeepVoice generuje hlas z textového vstupu. DeepVoice to umožňuje pomocí technik hlubokého učení. Jedná se o model založený na neuronové síti.
Proto analyzuje vstupní data a generuje řeč pomocí velkého počtu vrstev spojených uzlů.
Instalace DeepVoice
!pip install deepvoice
Alternativně;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Oblasti použití DeepVoice
DeepVoice můžete použít k vytváření řeči pro osobní asistenty, jako je Amazon Alexa a Google Assistant.
DeepVoice lze také použít k produkci řeči pro hlasová zařízení, jako jsou chytré reproduktory a systémy domácí automatizace.
DeepVoice dokáže vytvořit hlas pro logopedické aplikace. Může pomoci pacientům s problémy s řečí zlepšit jejich řeč.
DeepVoice lze použít k vytvoření řeči pro vzdělávací materiály, jako jsou audioknihy a aplikace pro výuku jazyků.
Napsat komentář