Ένα από τα πιο γνωστά εργαλεία για την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης είναι το TensorFlow. Χρησιμοποιούμε το TensorFlow σε πολλές εφαρμογές σε διάφορους κλάδους.
Σε αυτήν την ανάρτηση, θα εξετάσουμε μερικά από τα μοντέλα TensorFlow AI. Ως εκ τούτου, μπορούμε να δημιουργήσουμε έξυπνα συστήματα.
Θα εξετάσουμε επίσης τα πλαίσια που προσφέρει το TensorFlow για τη δημιουργία μοντέλων AI. Ας ξεκινήσουμε λοιπόν!
Μια σύντομη εισαγωγή στο TensorFlow
Το TensorFlow της Google είναι ανοιχτού κώδικα μάθηση μηχανής πακέτο λογισμικού. Περιλαμβάνει εργαλεία για εκπαίδευση και ανάπτυξη μοντέλα μηχανικής μάθησης σε πολλές πλατφόρμες. και συσκευές, καθώς και υποστήριξη για βαθιά μάθηση και νευρωνικά δίκτυα.
Το TensorFlow επιτρέπει στους προγραμματιστές να δημιουργούν μοντέλα για μια ποικιλία εφαρμογών. Αυτό περιλαμβάνει αναγνώριση εικόνας και ήχου, επεξεργασία φυσικής γλώσσας και όραση υπολογιστή. Είναι ένα ισχυρό και προσαρμόσιμο εργαλείο με ευρεία υποστήριξη της κοινότητας.
Για να εγκαταστήσετε το TensorFlow στον υπολογιστή σας, μπορείτε να πληκτρολογήσετε αυτό στο παράθυρο εντολών:
pip install tensorflow
Πώς λειτουργούν τα μοντέλα AI;
Τα μοντέλα AI είναι συστήματα υπολογιστών. Επομένως, προορίζονται να κάνουν δραστηριότητες που συνήθως χρειάζονται ανθρώπινη διάνοια. Η αναγνώριση εικόνας και ομιλίας και η λήψη αποφάσεων είναι παραδείγματα τέτοιων εργασιών. Τα μοντέλα AI αναπτύσσονται σε τεράστια σύνολα δεδομένων.
Χρησιμοποιούν τεχνικές μηχανικής μάθησης για τη δημιουργία προβλέψεων και την εκτέλεση ενεργειών. Έχουν πολλές χρήσεις, συμπεριλαμβανομένων αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων, προσωπικών βοηθών και ιατρικών διαγνωστικών.
Λοιπόν, ποια είναι τα δημοφιλή μοντέλα TensorFlow AI;
ResNet
Το ResNet, ή το Residual Network, είναι μια μορφή συνελικτικού νευρικό σύστημα. Το χρησιμοποιούμε για κατηγοριοποίηση εικόνων και ανίχνευση αντικειμένων. Αναπτύχθηκε από ερευνητές της Microsoft το 2015. Επίσης, διακρίνεται κυρίως από τη χρήση υπολειπόμενων συνδέσεων.
Αυτές οι συνδέσεις επιτρέπουν στο δίκτυο να μαθαίνει με επιτυχία. Ως εκ τούτου, είναι δυνατό επιτρέποντας στις πληροφορίες να ρέουν πιο ελεύθερα μεταξύ των επιπέδων.
Το ResNet μπορεί να εφαρμοστεί στο TensorFlow αξιοποιώντας το Keras API. Παρέχει μια υψηλού επιπέδου, φιλική προς το χρήστη διεπαφή για τη δημιουργία και την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων.
Εγκατάσταση ResNet
Μετά την εγκατάσταση του TensorFlow, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το Keras API για να δημιουργήσετε ένα μοντέλο ResNet. Το TensorFlow περιλαμβάνει το Keras API, επομένως δεν χρειάζεται να το εγκαταστήσετε μεμονωμένα.
Μπορείτε να εισαγάγετε το μοντέλο ResNet από το tensorflow.keras.applications. Και, μπορείτε να επιλέξετε την έκδοση ResNet που θα χρησιμοποιήσετε, για παράδειγμα:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε τον ακόλουθο κώδικα για να φορτώσετε προ-εκπαιδευμένα βάρη για το ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Επιλέγοντας την ιδιότητα include_top=False, μπορείτε επιπλέον να χρησιμοποιήσετε το μοντέλο για πρόσθετη εκπαίδευση ή για να βελτιώσετε το προσαρμοσμένο σύνολο δεδομένων σας.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Περιοχές χρήσης του ResNet
Το ResNet μπορεί να χρησιμοποιηθεί στην ταξινόμηση εικόνων. Έτσι, μπορείτε να κατηγοριοποιήσετε τις φωτογραφίες σε πολλές ομάδες. Πρώτα, πρέπει να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο ResNet σε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων με φωτογραφίες με ετικέτα. Στη συνέχεια, το ResNet μπορεί να προβλέψει την κατηγορία των εικόνων που δεν είχαν δει στο παρελθόν.
Το ResNet μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για εργασίες ανίχνευσης αντικειμένων, όπως η ανίχνευση πραγμάτων σε φωτογραφίες. Μπορούμε να το κάνουμε αυτό εκπαιδεύοντας πρώτα ένα μοντέλο ResNet σε μια συλλογή φωτογραφιών που φέρουν ετικέτες με πλαίσια που οριοθετούν αντικείμενα. Στη συνέχεια, μπορούμε να εφαρμόσουμε το μοντέλο που μαθαίνουμε για να αναγνωρίσουμε αντικείμενα σε νέες εικόνες.
Μπορούμε επίσης να χρησιμοποιήσουμε το ResNet για εργασίες σημασιολογικής τμηματοποίησης. Έτσι, μπορούμε να αντιστοιχίσουμε μια σημασιολογική ετικέτα σε κάθε pixel μιας εικόνας.
Έναρξη
Το Inception είναι ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης ικανό να αναγνωρίζει πράγματα σε εικόνες. Η Google το ανακοίνωσε το 2014 και αναλύει εικόνες διαφόρων μεγεθών χρησιμοποιώντας πολλά επίπεδα. Με το Inception, το μοντέλο σας μπορεί να κατανοήσει την εικόνα με ακρίβεια.
Το TensorFlow είναι ένα ισχυρό εργαλείο για τη δημιουργία και την εκτέλεση μοντέλων Inception. Παρέχει μια διεπαφή υψηλού επιπέδου και φιλική προς το χρήστη για την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων. Ως εκ τούτου, το Inception είναι ένα αρκετά απλό μοντέλο για εφαρμογή για προγραμματιστές.
Εγκατάσταση Inception
Μπορείτε να εγκαταστήσετε το Inception πληκτρολογώντας αυτήν τη γραμμή κώδικα.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Περιοχές χρήσης του Inception
Το μοντέλο Inception μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για την εξαγωγή χαρακτηριστικών στο βαθιά μάθηση μοντέλα όπως τα Generative Adversarial Networks (GAN) και οι Autoencoders.
Το μοντέλο Inception μπορεί να βελτιωθεί για να προσδιορίσει συγκεκριμένα χαρακτηριστικά. Επίσης, μπορεί να είμαστε σε θέση να διαγνώσουμε ορισμένες διαταραχές σε εφαρμογές ιατρικής απεικόνισης όπως η ακτινογραφία, η αξονική τομογραφία ή η μαγνητική τομογραφία.
Το μοντέλο Inception μπορεί να ρυθμιστεί με ακρίβεια για έλεγχο της ποιότητας της εικόνας. Μπορούμε να αξιολογήσουμε εάν μια εικόνα είναι θολή ή ευκρινή.
Το Inception μπορεί να χρησιμοποιηθεί για εργασίες ανάλυσης βίντεο, όπως η παρακολούθηση αντικειμένων και η ανίχνευση ενεργειών.
ΜΠΕΡΤ
Το BERT (Amidirectional Encoder Representations from Transformers) είναι ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο νευρωνικών δικτύων που αναπτύχθηκε από την Google. Μπορούμε να το χρησιμοποιήσουμε για μια ποικιλία εργασιών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Αυτές οι εργασίες μπορεί να ποικίλλουν από την κατηγοριοποίηση κειμένου έως την απάντηση σε ερωτήσεις.
Το BERT είναι χτισμένο σε αρχιτεκτονική μετασχηματιστή. Ως εκ τούτου, μπορείτε να χειριστείτε τεράστιους όγκους εισαγωγής κειμένου ενώ κατανοείτε συνδέσεις λέξεων.
Το BERT είναι ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο που μπορείτε να ενσωματώσετε σε εφαρμογές TensorFlow.
Το TensorFlow περιλαμβάνει ένα προ-εκπαιδευμένο μοντέλο BERT καθώς και μια συλλογή βοηθητικών προγραμμάτων για τη λεπτομερή ρύθμιση και την εφαρμογή του BERT σε μια ποικιλία εργασιών. Έτσι, μπορείτε εύκολα να ενσωματώσετε τις εξελιγμένες δυνατότητες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας του BERT.
Εγκατάσταση BERT
Χρησιμοποιώντας τη διαχείριση πακέτων pip, μπορείτε να εγκαταστήσετε το BERT στο 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
Η έκδοση CPU του TensorFlow μπορεί εύκολα να εγκατασταθεί αντικαθιστώντας το tensorflow-gpu με το tensorflow.
Μετά την εγκατάσταση της βιβλιοθήκης, μπορείτε να εισαγάγετε το μοντέλο BERT και να το χρησιμοποιήσετε για διαφορετικές εργασίες NLP. Ακολουθεί κάποιο δείγμα κώδικα για τη λεπτομερή ρύθμιση ενός μοντέλου BERT σε ένα πρόβλημα ταξινόμησης κειμένου, για παράδειγμα:
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)
Τομείς χρήσης του BERT
Μπορείτε να εκτελέσετε εργασίες ταξινόμησης κειμένου. Για παράδειγμα, είναι δυνατό να επιτευχθεί Ανάλυση συναίσθημα, κατηγοριοποίηση θεμάτων και ανίχνευση ανεπιθύμητων μηνυμάτων.
Ο BERT έχει α Αναγνωρισμένη οντότητα (NER) χαρακτηριστικό. Ως εκ τούτου, μπορείτε να αναγνωρίζετε και να επισημαίνετε οντότητες σε κείμενο, όπως πρόσωπα και οργανισμούς.
Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να απαντήσει σε ερωτήματα ανάλογα με ένα συγκεκριμένο πλαίσιο, όπως σε μια μηχανή αναζήτησης ή μια εφαρμογή chatbot.
Το BERT μπορεί να είναι χρήσιμο για τη Γλώσσα Μετάφραση για την αύξηση της ακρίβειας της αυτόματης μετάφρασης.
Το BERT μπορεί να χρησιμοποιηθεί για σύνοψη κειμένου. Ως εκ τούτου, μπορεί να παρέχει μια σύντομη, χρήσιμη σύνοψη μεγάλων εγγράφων κειμένου.
Βαθειά φωνή
Η Baidu Research δημιούργησε το DeepVoice, a κείμενο σε ομιλία μοντέλο σύνθεσης.
Δημιουργήθηκε με το πλαίσιο TensorFlow και εκπαιδεύτηκε σε μια μεγάλη συλλογή φωνητικών δεδομένων.
Το DeepVoice δημιουργεί φωνή από την εισαγωγή κειμένου. Το DeepVoice το καθιστά δυνατό χρησιμοποιώντας τεχνικές βαθιάς εκμάθησης. Είναι ένα μοντέλο που βασίζεται σε νευρωνικά δίκτυα.
Ως εκ τούτου, αναλύει τα δεδομένα εισόδου και δημιουργεί ομιλία χρησιμοποιώντας έναν τεράστιο αριθμό στρωμάτων συνδεδεμένων κόμβων.
Εγκατάσταση του DeepVoice
!pip install deepvoice
Εναλλακτικά
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Περιοχές χρήσης του DeepVoice
Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το DeepVoice για την παραγωγή ομιλίας για προσωπικούς βοηθούς όπως το Amazon Alexa και το Google Assistant.
Επίσης, το DeepVoice μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την παραγωγή ομιλίας για συσκευές με δυνατότητα φωνής, όπως έξυπνα ηχεία και συστήματα οικιακού αυτοματισμού.
Το DeepVoice μπορεί να δημιουργήσει φωνή για εφαρμογές λογοθεραπείας. Μπορεί να βοηθήσει ασθενείς με προβλήματα ομιλίας να βελτιώσουν την ομιλία τους.
Το DeepVoice μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία ομιλίας για εκπαιδευτικό υλικό όπως ηχητικά βιβλία και εφαρμογές εκμάθησης γλωσσών.
Αφήστε μια απάντηση