Et af de mest kendte værktøjer til udvikling af maskinlæringsmodeller er TensorFlow. Vi bruger TensorFlow i mange applikationer i forskellige brancher.
I dette indlæg vil vi undersøge nogle af TensorFlow AI-modellerne. Derfor kan vi skabe intelligente systemer.
Vi vil også gennemgå de rammer, som TensorFlow tilbyder til at skabe AI-modeller. Så lad os komme i gang!
En kort introduktion til TensorFlow
Googles TensorFlow er en open source machine learning softwarepakke. Det inkluderer værktøjer til træning og implementering maskinlæringsmodeller på mange platforme. og enheder, samt støtte til dyb læring og neurale netværk.
TensorFlow gør det muligt for udviklere at skabe modeller til en række forskellige applikationer. Dette omfatter billed- og lydgenkendelse, naturlig sprogbehandling og computersyn. Det er et stærkt og tilpasningsdygtigt værktøj med bred fællesskabsstøtte.
For at installere TensorFlow på din computer kan du skrive dette i dit kommandovindue:
pip install tensorflow
Hvordan fungerer AI-modeller?
AI-modeller er computersystemer. Derfor er det meningen, at de skal udføre aktiviteter, der normalt ville have brug for menneskelig intellekt. Billed- og talegenkendelse og beslutningstagning er eksempler på sådanne opgaver. AI-modeller er udviklet på massive datasæt.
De anvender maskinlæringsteknikker til at generere forudsigelser og udføre handlinger. De har flere anvendelser, herunder selvkørende biler, personlige assistenter og medicinsk diagnostik.
Så hvad er de populære TensorFlow AI-modeller?
ResNet
ResNet, eller Residual Network, er en form for convolutional neurale netværk. Vi bruger det til billedkategorisering og objektdetektion. Det blev udviklet af Microsoft-forskere i 2015. Det er også hovedsageligt kendetegnet ved brugen af resterende forbindelser.
Disse forbindelser gør det muligt for netværket at lære med succes. Derfor er det muligt ved at gøre det muligt for information at flyde mere frit mellem lagene.
ResNet kan implementeres i TensorFlow ved at udnytte Keras API. Det giver en brugervenlig grænseflade på højt niveau til at skabe og træne neurale netværk.
Installation af ResNet
Efter installation af TensorFlow kan du bruge Keras API til at oprette en ResNet-model. TensorFlow inkluderer Keras API, så du behøver ikke installere det individuelt.
Du kan importere ResNet-modellen fra tensorflow.keras.applications. Og du kan vælge den ResNet-version, du vil bruge, for eksempel:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Du kan også bruge følgende kode til at indlæse fortrænede vægte til ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Ved at vælge egenskaben include_top=False kan du desuden bruge modellen til yderligere træning eller finjustering af dit brugerdefinerede datasæt.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNets anvendelsesområder
ResNet kan bruges til billedklassificering. Så du kan kategorisere billeder i mange grupper. Først skal du træne en ResNet-model på et stort datasæt af mærkede fotos. Derefter kan ResNet forudsige klassen af tidligere usete billeder.
ResNet kan også bruges til objektdetekteringsopgaver som at opdage ting på billeder. Vi kan gøre dette ved først at træne en ResNet-model på en samling fotos, der er mærket med objektafgrænsende felter. Derefter kan vi anvende den lærte model til at genkende objekter i friske billeder.
Vi kan også bruge ResNet til semantiske segmenteringsopgaver. Så vi kan tildele en semantisk etiket til hver pixel i et billede.
Inception
Inception er en dyb læringsmodel, der er i stand til at genkende ting i billeder. Google annoncerede det i 2014, og det analyserer billeder af forskellige størrelser ved hjælp af mange lag. Med Inception kan din model forstå billedet præcist.
TensorFlow er et stærkt værktøj til at skabe og køre Inception-modeller. Det giver en brugervenlig grænseflade på højt niveau til træning af neurale netværk. Derfor er Inception en ret ligetil model at anvende for udviklere.
Installation af Inception
Du kan installere Inception ved at indtaste denne kodelinje.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Inceptions anvendelsesområder
Inception-modellen kan også bruges til at udtrække funktioner i dyb læring modeller som Generative Adversarial Networks (GAN'er) og Autoencoders.
Inception-modellen kan finjusteres for at identificere specifikke træk. Vi kan også være i stand til at diagnosticere visse lidelser i medicinsk billedbehandlingsapplikationer såsom røntgen, CT eller MR.
Inception-modellen kan finjusteres for at kontrollere billedkvaliteten. Vi kan vurdere, om et billede er uskarpt eller sprødt.
Inception kan bruges til videoanalyseopgaver såsom objektsporing og handlingsdetektion.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) er en Google-udviklet forudtrænet neural netværksmodel. Vi kan bruge det til en række forskellige naturlige sprogbehandlingsopgaver. Disse opgaver kan variere fra tekstkategorisering til besvarelse af spørgsmål.
BERT er bygget på transformerarkitektur. Derfor kan du håndtere store mængder tekstinput, mens du forstår ordforbindelser.
BERT er en præ-trænet model, som du kan inkorporere i TensorFlow-applikationer.
TensorFlow inkluderer en præ-trænet BERT-model samt en samling af hjælpeprogrammer til at finjustere og anvende BERT til en række forskellige opgaver. Således kan du nemt integrere BERTs sofistikerede naturlige sprogbehandlingsfunktioner.
Installation af BERT
Ved at bruge pip-pakkehåndteringen kan du installere BERT i 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
TensorFlows CPU-version kan nemt installeres ved at erstatte tensorflow-gpu med tensorflow.
Efter installation af biblioteket kan du importere BERT-modellen og bruge den til forskellige NLP-opgaver. Her er nogle eksempler på kode til finjustering af en BERT-model på et tekstklassificeringsproblem, for eksempel:
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's Anvendelsesområder
Du kan udføre tekstklassificeringsopgaver. For eksempel er det muligt at opnå følelser analyse, emnekategorisering og spamregistrering.
BERT har en Navngivet enhedsgenkendelse (NER) funktion. Derfor kan du genkende og mærke enheder i tekst såsom personer og organisationer.
Det kan bruges til at besvare forespørgsler afhængigt af en bestemt kontekst, såsom i en søgemaskine eller chatbot-applikation.
BERT kan være nyttig til sprogoversættelse for at øge maskinoversættelsesnøjagtigheden.
BERT kan bruges til tekstresumé. Derfor kan den give et kort, nyttigt resumé af lange tekstdokumenter.
Dyb stemme
Baidu Research skabte DeepVoice, en tekst til tale syntese model.
Det blev skabt med TensorFlow-rammeværket og trænet på en stor samling stemmedata.
DeepVoice genererer stemme fra tekstinput. DeepVoice gør det muligt ved at bruge deep learning-teknikker. Det er en neural netværksbaseret model.
Derfor analyserer den inputdata og genererer tale ved hjælp af et stort antal lag af forbundne noder.
Installation af DeepVoice
!pip install deepvoice
Alternativt;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoices anvendelsesområde
Du kan bruge DeepVoice til at producere tale til personlige assistenter som Amazon Alexa og Google Assistant.
DeepVoice kan også bruges til at producere tale til stemmeaktiverede enheder som smarthøjttalere og hjemmeautomatiseringssystemer.
DeepVoice kan skabe en stemme til taleterapiapplikationer. Det kan hjælpe patienter med taleproblemer med at forbedre deres tale.
DeepVoice kan bruges til at lave en tale til undervisningsmateriale som lydbøger og sprogindlæringsapps.
Giv en kommentar