Eines der bekanntesten Tools zur Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen ist TensorFlow. Wir verwenden TensorFlow in vielen Anwendungen in verschiedenen Branchen.
In diesem Beitrag werden wir einige der TensorFlow-KI-Modelle untersuchen. So können wir intelligente Systeme schaffen.
Wir werden auch Frameworks durchgehen, die TensorFlow zum Erstellen von KI-Modellen anbietet. Also lasst uns anfangen!
Eine kurze Einführung in TensorFlow
TensorFlow von Google ist Open Source Maschinelles Lernen Softwarepaket. Es enthält Tools für das Training und die Bereitstellung Modelle des maschinellen Lernens auf vielen Plattformen. und Geräte sowie Unterstützung für Deep Learning und Neuronale Netze.
TensorFlow ermöglicht es Entwicklern, Modelle für eine Vielzahl von Anwendungen zu erstellen. Dazu gehören Bild- und Audioerkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision. Es ist ein starkes und anpassungsfähiges Tool mit weit verbreiteter Community-Unterstützung.
Um TensorFlow auf Ihrem Computer zu installieren, können Sie Folgendes in Ihr Befehlsfenster eingeben:
pip install tensorflow
Wie funktionieren KI-Modelle?
KI-Modelle sind Computersysteme. Daher sollen sie Aktivitäten ausführen, für die normalerweise menschlicher Intellekt erforderlich wäre. Bild- und Spracherkennung und Entscheidungsfindung sind Beispiele für solche Aufgaben. KI-Modelle werden auf riesigen Datensätzen entwickelt.
Sie verwenden Techniken des maschinellen Lernens, um Vorhersagen zu generieren und Aktionen auszuführen. Sie haben verschiedene Verwendungszwecke, darunter selbstfahrende Autos, persönliche Assistenten und medizinische Diagnostik.
Was sind also die beliebten TensorFlow-KI-Modelle?
ResNet
ResNet oder Residual Network ist eine Form der Faltung neuronale Netzwerk. Wir verwenden es zur Bildkategorisierung und Objekterkennung. Es wurde 2015 von Microsoft-Forschern entwickelt. Außerdem zeichnet es sich hauptsächlich durch die Verwendung von Restverbindungen aus.
Diese Verbindungen ermöglichen dem Netzwerk, erfolgreich zu lernen. Daher ist es möglich, Informationen freier zwischen den Schichten fließen zu lassen.
ResNet kann in TensorFlow implementiert werden, indem die Keras-API genutzt wird. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche auf hohem Niveau zum Erstellen und Trainieren neuronaler Netze.
Installieren von ResNet
Nach der Installation von TensorFlow können Sie die Keras-API verwenden, um ein ResNet-Modell zu erstellen. TensorFlow enthält die Keras-API, sodass Sie sie nicht einzeln installieren müssen.
Sie können das ResNet-Modell aus tensorflow.keras.applications importieren. Und Sie können die zu verwendende ResNet-Version auswählen, zum Beispiel:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Sie können auch den folgenden Code verwenden, um vortrainierte Gewichtungen für ResNet zu laden:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Durch Auswahl der Eigenschaft include_top=False können Sie das Modell zusätzlich für zusätzliches Training oder die Feinabstimmung Ihres benutzerdefinierten Datensatzes verwenden.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Einsatzbereiche von ResNet
ResNet kann zur Bildklassifizierung verwendet werden. So können Sie Fotos in viele Gruppen kategorisieren. Zunächst müssen Sie ein ResNet-Modell mit einem großen Datensatz beschrifteter Fotos trainieren. Dann kann ResNet die Klasse von zuvor ungesehenen Bildern vorhersagen.
ResNet kann auch für Objekterkennungsaufgaben wie die Erkennung von Dingen auf Fotos verwendet werden. Wir können dies tun, indem wir zuerst ein ResNet-Modell auf einer Sammlung von Fotos trainieren, die mit Objektbegrenzungsrahmen gekennzeichnet sind. Dann können wir das erlernte Modell anwenden, um Objekte in frischen Bildern zu erkennen.
Wir können ResNet auch für semantische Segmentierungsaufgaben verwenden. So können wir jedem Pixel in einem Bild ein semantisches Label zuweisen.
Beginn
Inception ist ein Deep-Learning-Modell, das in der Lage ist, Dinge in Bildern zu erkennen. Google hat es 2014 angekündigt und analysiert Bilder unterschiedlicher Größe mit vielen Ebenen. Mit Inception kann Ihr Modell das Bild genau verstehen.
TensorFlow ist ein starkes Tool zum Erstellen und Ausführen von Inception-Modellen. Es bietet eine hochwertige und benutzerfreundliche Schnittstelle zum Trainieren neuronaler Netze. Daher ist Inception ein ziemlich einfaches Modell, um sich für Entwickler zu bewerben.
Inception installieren
Sie können Inception installieren, indem Sie diese Codezeile eingeben.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Einsatzbereiche von Inception
Das Inception-Modell kann auch zum Extrahieren von Merkmalen verwendet werden tiefe Lernen Modelle wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Autoencoder.
Das Inception-Modell kann fein abgestimmt werden, um bestimmte Merkmale zu identifizieren. Außerdem sind wir möglicherweise in der Lage, bestimmte Erkrankungen in medizinischen Bildgebungsanwendungen wie Röntgen, CT oder MRT zu diagnostizieren.
Das Inception-Modell kann fein abgestimmt werden, um die Bildqualität zu überprüfen. Wir können beurteilen, ob ein Bild unscharf oder scharf ist.
Inception kann für Videoanalyseaufgaben wie Objektverfolgung und Aktionserkennung verwendet werden.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist ein von Google entwickeltes vortrainiertes neuronales Netzwerkmodell. Wir können es für eine Vielzahl von Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden. Diese Aufgaben können von der Textkategorisierung bis zur Beantwortung von Fragen reichen.
BERT basiert auf einer Transformatorarchitektur. Daher können Sie große Mengen an Texteingaben verarbeiten und gleichzeitig Wortverbindungen verstehen.
BERT ist ein vortrainiertes Modell, das Sie in TensorFlow-Anwendungen integrieren können.
TensorFlow enthält ein vortrainiertes BERT-Modell sowie eine Sammlung von Dienstprogrammen zur Feinabstimmung und Anwendung von BERT auf eine Vielzahl von Aufgaben. So können Sie die ausgefeilten Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache von BERT problemlos integrieren.
BERT installieren
Mit dem Pip-Paketmanager können Sie BERT in TensorFlow installieren:
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
Die CPU-Version von TensorFlow kann einfach installiert werden, indem tensorflow-gpu durch tensorflow ersetzt wird.
Nach der Installation der Bibliothek können Sie das BERT-Modell importieren und für verschiedene NLP-Aufgaben verwenden. Hier ist ein Beispielcode für die Feinabstimmung eines BERT-Modells für ein Textklassifizierungsproblem, zum Beispiel:
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)
Einsatzgebiete von BERT
Sie können Aufgaben zur Textklassifizierung ausführen. Zum Beispiel ist es möglich zu erreichen Sentiment-Analyse, Themenkategorisierung und Spam-Erkennung.
BERT hat ein Anerkennung benannter Entitäten (NER)-Funktion. Daher können Sie Entitäten in Texten wie Personen und Organisationen erkennen und kennzeichnen.
Es kann verwendet werden, um Abfragen abhängig von einem bestimmten Kontext zu beantworten, z. B. in einer Suchmaschine oder einer Chatbot-Anwendung.
BERT kann für die Sprachübersetzung nützlich sein, um die Genauigkeit der maschinellen Übersetzung zu erhöhen.
BERT kann zur Textzusammenfassung verwendet werden. Daher kann es kurze, nützliche Zusammenfassungen von langen Textdokumenten liefern.
Tiefe Stimme
Baidu Research hat DeepVoice, a Text zu Sprache Synthesemodell.
Es wurde mit dem TensorFlow-Framework erstellt und mit einer großen Sammlung von Sprachdaten trainiert.
DeepVoice generiert Sprache aus Texteingaben. DeepVoice macht dies durch den Einsatz von Deep-Learning-Techniken möglich. Es ist ein auf neuronalen Netzwerken basierendes Modell.
Daher analysiert es Eingabedaten und erzeugt Sprache unter Verwendung einer großen Anzahl von Ebenen verbundener Knoten.
Installieren von DeepVoice
!pip install deepvoice
Alternative;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Einsatzbereiche von DeepVoice
Sie können DeepVoice verwenden, um Sprache für persönliche Assistenten wie Amazon Alexa und Google Assistant zu produzieren.
Außerdem kann DeepVoice verwendet werden, um Sprache für sprachaktivierte Geräte wie intelligente Lautsprecher und Heimautomatisierungssysteme zu erzeugen.
DeepVoice kann eine Stimme für Sprachtherapieanwendungen erzeugen. Es kann Patienten mit Sprachproblemen helfen, ihre Sprache zu verbessern.
DeepVoice kann verwendet werden, um eine Rede für Lehrmaterial wie Hörbücher und Sprachlern-Apps zu erstellen.
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