Unu el la plej konataj iloj por disvolvi maŝinlernajn modelojn estas TensorFlow. Ni uzas TensorFlow en multaj aplikoj en diversaj industrioj.
En ĉi tiu afiŝo, ni ekzamenos kelkajn el la TensorFlow AI-modeloj. Tial ni povas krei inteligentajn sistemojn.
Ni ankaŭ ekzamenos kadrojn, kiujn TensorFlow proponas por krei AI-modelojn. Do ni komencu!
Mallonga Enkonduko al TensorFlow
TensorFlow de Google estas malfermfonta maŝinlernado programarpakaĵo. Ĝi inkluzivas ilojn por trejnado kaj deplojo modeloj pri maŝinlernado sur multaj platformoj. kaj aparatoj, same kiel subteno por profunda lernado kaj Neŭraj retoj.
TensorFlow ebligas al programistoj krei modelojn por diversaj aplikoj. Ĉi tio inkluzivas bildon kaj sonrekonon, naturlingvan prilaboradon, kaj komputila vidado. Ĝi estas forta kaj adaptebla ilo kun vasta komunuma subteno.
Por instali TensorFlow en via komputilo, vi povas tajpi ĉi tion en via komanda fenestro:
pip install tensorflow
Kiel Funkcias AI-Modeloj?
AI-modeloj estas komputilaj sistemoj. Tial, ili estas intencitaj fari agadojn kiuj ordinare bezonus homan intelekton. Bildo kaj parolrekono kaj decidofarado estas ekzemploj de tiaj taskoj. AI-modeloj estas evoluigitaj sur masivaj datumaroj.
Ili uzas maŝinlernajn teknikojn por generi prognozojn kaj plenumi agojn. Ili havas plurajn uzojn, inkluzive de memveturaj aŭtoj, personaj asistantoj kaj medicinaj diagnozoj.
Do, kio estas la popularaj TensorFlow AI-modeloj?
ResNet
ResNet, aŭ Residual Network, estas formo de konvolucia Neŭra reto. Ni uzas ĝin por bilda kategoriigo kaj detekto de objektoj. Ĝi estis evoluigita de Microsoft-esploristoj en 2015. Ankaŭ, ĝi estas ĉefe distingita per la uzo de restaj ligoj.
Ĉi tiuj ligoj permesas al la reto lerni sukcese. Tial, ĝi eblas ebligante informojn flui pli libere inter la tavoloj.
ResNet povas esti efektivigita en TensorFlow utiligante la Keras API. Ĝi provizas altnivelan, uzant-amika interfaco por krei kaj trejni neŭralaj retoj.
Instalante ResNet
Post instalo de TensorFlow, vi povas uzi la Keras API por krei modelon ResNet. TensorFlow inkluzivas la Keras API, do vi ne bezonas instali ĝin individue.
Vi povas importi la modelon ResNet de tensorflow.keras.applications. Kaj, vi povas elekti la ResNet-version por uzi, ekzemple:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Vi ankaŭ povas uzi la sekvan kodon por ŝargi antaŭtrejnitajn pezojn por ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Elektante la posedaĵon include_top=False, vi povas aldone utiligi la modelon por plia trejnado aŭ agordi vian laŭmendan datumaron.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Areoj de Uzado de ResNet
ResNet povas esti uzata en bildklasifiko. Do, vi povas kategoriigi fotojn en multajn grupojn. Unue, vi devas trejni ResNet-modelon sur granda datumaro de etikeditaj fotoj. Tiam, ResNet povas antaŭdiri la klason de antaŭe neviditaj bildoj.
ResNet ankaŭ povas esti uzata por objektaj detektaj taskoj kiel detekti aferojn en fotoj. Ni povas fari tion unue trejnante modelon ResNet sur kolekto de fotoj etikeditaj per objekt-limaj skatoloj. Tiam, ni povas apliki la lernitan modelon por rekoni objektojn en freŝaj bildoj.
Ni ankaŭ povas uzi ResNet por semantikaj segmentaj taskoj. Do, ni povas asigni semantikan etikedon al ĉiu pikselo en bildo.
Inception
Komenco estas profunda lerna modelo kapabla rekoni aferojn en bildoj. Guglo anoncis ĝin en 2014, kaj ĝi analizas bildojn de diversaj grandecoj uzante multajn tavolojn. Kun Inception, via modelo povas precize kompreni la bildon.
TensorFlow estas forta ilo por krei kaj funkciigi Inception-modelojn. Ĝi provizas altnivelan kaj uzant-amika interfaco por trejnado de neŭralaj retoj. Tial Inception estas sufiĉe simpla modelo por apliki por programistoj.
Instalante Inception
Vi povas instali Inception tajpante ĉi tiun linion de kodo.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Areoj de Uzado de Inception
La Inception-modelo ankaŭ povas esti uzata por ĉerpi funkciojn profunda lernado modeloj kiel Generative Adversarial Networks (GANoj) kaj Autoencoders.
La Inception-modelo povas esti fajnagordita por identigi specifajn trajtojn. Ankaŭ, ni eble povos diagnozi iujn malordojn en medicinaj bildaj aplikoj kiel X-radio, CT aŭ MRI.
La Inception-modelo povas esti fajnagordita por kontroli bildkvaliton. Ni povas taksi ĉu bildo estas malklara aŭ klara.
Komenco povas esti uzata por videanalizaj taskoj kiel ekzemple objektospurado kaj agodetekto.
BERT
BERT (Dudirekta Encoder Representations de Transformiloj) estas Guglo-evoluinta antaŭtrejnita neŭrala reto modelo. Ni povas uzi ĝin por diversaj naturaj prilaboraj taskoj. Ĉi tiuj taskoj povas varii de tekstkategoriado al respondado de demandoj.
BERT estas konstruita sur transformila arkitekturo. Sekve, vi povas trakti vastajn volumojn de tekstaj enigo dum vi komprenas vortkonektojn.
BERT estas antaŭtrejnita modelo, kiun vi povas enkorpigi en TensorFlow-aplikojn.
TensorFlow inkluzivas antaŭtrejnitan BERT-modelon same kiel kolekton de utilecoj por fajnagordi kaj apliki BERT al diversaj taskoj. Tiel, vi povas facile integri la sofistikajn naturlingvajn prilaborajn kapablojn de BERT.
Instalante BERT
Uzante la pip-pakaĵadministrilon, vi povas instali BERT en 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
La CPU-versio de TensorFlow povas facile esti instalita anstataŭigante tensorflow-gpu per tensorflow.
Post instalo de la biblioteko, vi povas importi la BERT-modelon kaj uzi ĝin por malsamaj NLP-taskoj. Jen iu ekzempla kodo por fajnagordi modelon BERT pri tekstklasifika problemo, ekzemple:
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)
Areoj de Uzado de BERT
Vi povas plenumi tekstajn klasifiktaskojn. Ekzemple, eblas atingi sento-analizo, temokategoriado, kaj spamdetekto.
BERT havas a Nomita Entita Rekono (NER) trajto. Tial vi povas rekoni kaj etikedi entojn en teksto kiel personoj kaj organizoj.
Ĝi povas esti uzata por respondi demandojn depende de aparta kunteksto, kiel en serĉilo aŭ babilbotprogramo.
BERT povas esti utila por Lingva Tradukado por pliigi maŝintradukan precizecon.
BERT povas esti uzata por teksta resumo. Tial ĝi povas provizi mallongajn, utilajn resumojn de longaj tekstaj dokumentoj.
DeepVoice
Baidu Research kreis DeepVoice, a tekst-alparolata sinteza modelo.
Ĝi estis kreita kun la kadro TensorFlow kaj trejnita sur granda kolekto de voĉaj datumoj.
DeepVoice generas voĉon el teksta enigo. DeepVoice ebligas ĝin uzante profundajn lernajn teknikojn. Ĝi estas neŭrala reto-bazita modelo.
Tial, ĝi analizas enigajn datumojn kaj generas paroladon uzante grandegan nombron da tavoloj de ligitaj nodoj.
Instalante 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
Areso de Uzado de DeepVoice
Vi povas uzi DeepVoice por produkti paroladon por personaj asistantoj kiel Amazon Alexa kaj Google Assistant.
Ankaŭ, DeepVoice povas esti uzata por produkti paroladon por voĉ-ebligitaj aparatoj kiel inteligentaj laŭtparoliloj kaj hejmaj aŭtomatigaj sistemoj.
DeepVoice povas krei voĉon por parolterapiaj aplikoj. Ĝi povas helpi pacientojn kun parolproblemoj plibonigi ilian paroladon.
DeepVoice povas esti uzata por krei paroladon por eduka materialo kiel aŭdlibroj kaj lingvolernado.
Lasi Respondon