Ikaskuntza automatikoko ereduak garatzeko tresnarik ezagunenetako bat TensorFlow da. TensorFlow aplikazio askotan erabiltzen dugu hainbat industriatan.
Argitalpen honetan, TensorFlow AI eredu batzuk aztertuko ditugu. Horregatik, sistema adimendunak sor ditzakegu.
TensorFlow-ek AI ereduak sortzeko eskaintzen dituen markoetatik ere ibiliko gara. Beraz, has gaitezen!
TensorFlow-en sarrera laburra
Google-ren TensorFlow kode irekia da makina ikaskuntza software paketea. Prestakuntzarako eta zabaltzeko tresnak biltzen ditu ikasteko makina ereduak plataforma askotan. eta gailuak, baita ikaskuntza sakonerako laguntza eta neural sareak.
TensorFlow-ek garatzaileei hainbat aplikaziotarako ereduak sortzeko aukera ematen die. Honek irudien eta audioaren aitorpena, hizkuntza naturalaren prozesamendua eta Ikusmen informatikoa. Tresna sendoa eta moldagarria da, komunitatearen laguntza zabala duena.
TensorFlow zure ordenagailuan instalatzeko, hau idatzi dezakezu zure komando-leihoan:
pip install tensorflow
Nola funtzionatzen dute AI ereduak?
AI ereduak sistema informatikoak dira. Hori dela eta, normalean giza adimena beharko luketen jarduerak egiteko dira. Irudia eta hizkera aitortzea eta erabakiak hartzea dira zeregin horien adibide. AI ereduak datu multzo masiboetan garatzen dira.
Ikaskuntza automatikoko teknikak erabiltzen dituzte iragarpenak sortzeko eta ekintzak egiteko. Hainbat erabilera dituzte, besteak beste, auto gidatzeko autoak, laguntzaile pertsonalak eta diagnostiko medikoak.
Beraz, zein dira TensorFlow AI eredu ezagunak?
ResNet
ResNet edo Residual Network, konboluzio forma bat da sare neural. Irudiak sailkatzeko erabiltzen dugu eta objektuak hautematea. Microsoft-eko ikertzaileek 2015ean garatu zuten. Gainera, batez ere hondar-konexioen erabileragatik bereizten da.
Konexio horiei esker, sareak arrakastaz ikasteko aukera ematen du. Hori dela eta, geruzen artean informazioa askeago ibiltzea ahalbidetuz posible da.
ResNet TensorFlow-en inplementa daiteke Keras APIa baliatuz. Sare neuronalak sortzeko eta entrenatzeko maila altuko interfazea eskaintzen du.
ResNet instalatzen
TensorFlow instalatu ondoren, Keras APIa erabil dezakezu ResNet eredu bat sortzeko. TensorFlow-ek Keras APIa barne hartzen du, beraz, ez duzu banan-banan instalatu beharrik.
ResNet eredua tensorflow.keras.applications-etik inporta dezakezu. Eta erabiltzeko ResNet bertsioa hauta dezakezu, adibidez:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Kode hau ere erabil dezakezu ResNet-erako aurrez prestatutako pisuak kargatzeko:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Include_top=False propietatea hautatuz gero, eredua ere erabil dezakezu prestakuntza gehigarrirako edo zure datu-multzo pertsonalizatua doitzeko.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet-en erabilera-eremuak
ResNet irudien sailkapenean erabil daiteke. Beraz, argazkiak talde askotan sailka ditzakezu. Lehenik eta behin, ResNet eredu bat etiketatutako argazkien datu multzo handi batean trebatu behar duzu. Orduan, ResNet-ek aurrez ikusi gabeko irudien klasea iragar dezake.
ResNet objektuak hautemateko zereginetarako ere erabil daiteke argazkietan gauzak detektatzeko. Hori egin dezakegu lehenik ResNet modelo bat objektuak mugatzen dituzten koadroekin etiketatutako argazki bilduma batean entrenatuz. Ondoren, ikasitako eredua aplikatu dezakegu irudi freskoetako objektuak ezagutzeko.
ResNet ere erabil dezakegu segmentazio semantikoko zereginetarako. Beraz, irudi bateko pixel bakoitzari etiketa semantiko bat esleitu diezaiokegu.
Hasieratik
Inception ikaskuntza sakoneko eredu bat da, irudietan gauzak antzemateko gai dena. Googlek 2014an iragarri zuen, eta hainbat tamainatako irudiak aztertzen ditu geruza asko erabiliz. Inception-ekin, zure modeloak irudia zehaztasunez uler dezake.
TensorFlow Inception ereduak sortzeko eta exekutatzeko tresna sendoa da. Maila handiko eta erabilerraza den interfaze bat eskaintzen du sare neuronalak entrenatzeko. Horregatik, Inception garatzaileei aplikatzeko eredu nahiko erraza da.
Inception instalatzen
Inception instala dezakezu kode lerro hau idatziz.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Hasierako erabilera-eremuak
Inception eredua funtzioak ateratzeko ere erabil daiteke ikaskuntza sakona Generative Adversarial Networks (GAN) eta Autoencoder bezalako ereduak.
Inception eredua finkatu egin daiteke ezaugarri zehatzak identifikatzeko. Gainera, baliteke zenbait nahaste diagnostikatu ahal izango ditugu irudi medikoen aplikazioetan, hala nola X izpiak, CT edo MRI.
Baliteke Inception eredua doitzea irudiaren kalitatea egiaztatzeko. Irudi bat lausoa ala kurruskaria den ebalua dezakegu.
Inception bideo-analisi-lanetarako erabil daiteke, hala nola objektuen jarraipena eta ekintza detektatzeko.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) Google-k aurrez prestatutako neurona-sare eredu bat da. Lengoaia naturalaren prozesatzeko hainbat zereginetarako erabil dezakegu. Zeregin hauek testuen kategorizaziotik galderei erantzutera arte alda daitezke.
BERT arkitektura transformatzaileen gainean eraikita dago. Hori dela eta, testu-sarrera ugari kudeatu ditzakezu hitz-konexioak ulertzen dituzun bitartean.
BERT aurrez prestatutako eredua da, TensorFlow aplikazioetan txerta dezakezuna.
TensorFlow-ek aldez aurretik prestatutako BERT eredua eta BERT hainbat atazatan doitzeko eta aplikatzeko utilitate bilduma bat biltzen du. Horrela, erraz integra ditzakezu BERTren hizkuntza naturalaren prozesatzeko gaitasun sofistikatuak.
BERT instalatzen
Pip paketeen kudeatzailea erabiliz, BERT instala dezakezu TensorFlow-en:
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
TensorFlow-en CPU bertsioa erraz instalatu daiteke tensorflow-gpu tensorflow-rekin ordezkatuz.
Liburutegia instalatu ondoren, BERT eredua inporta dezakezu eta NLP zeregin desberdinetarako erabil dezakezu. Hona hemen lagin-kode batzuk testu-sailkapen-arazo batean BERT eredua doitzeko, adibidez:
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)
BERTren Erabilera Eremuak
Testuak sailkatzeko zereginak egin ditzakezu. Esaterako, posible da lortzea sentimenduen azterketa, gaien kategorizazioa eta spam-a hautematea.
BERT du Entitate izendapena aitortua (NER) ezaugarria. Beraz, testuan entitateak ezagutu eta etiketa ditzakezu, hala nola pertsonak eta erakundeak.
Testuinguru jakin baten arabera galderei erantzuteko erabil daiteke, adibidez, bilatzaile edo chatbot aplikazio batean.
BERT erabilgarria izan daiteke Hizkuntza Itzulpenerako itzulpen automatikoaren zehaztasuna areagotzeko.
BERT testua laburtzeko erabil daiteke. Beraz, testu-dokumentu luzeen laburpen labur eta erabilgarriak eman ditzake.
DeepVoice
Baidu Research-ek DeepVoice sortu zuen, a Testu-ahots sintesi eredua.
TensorFlow esparruarekin sortu zen eta ahots datuen bilduma handi batean trebatu zen.
DeepVoice-k ahotsa sortzen du testu-sarreratik. DeepVoice-k ikaskuntza sakoneko teknikak erabiliz posible egiten du. Sare neuronalean oinarritutako eredua da.
Horregatik, sarrerako datuak aztertzen ditu eta hizkera sortzen du konektatutako nodoen geruza ugari erabiliz.
DeepVoice instalatzen
!pip install deepvoice
Bestela;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice-ren erabilera areak
DeepVoice erabil dezakezu Amazon Alexa eta Google Assistant bezalako laguntzaile pertsonalentzako hizkera sortzeko.
Gainera, DeepVoice erabil daiteke ahotsa gaitutako gailuetarako hizkera sortzeko, adibidez, bozgorailu adimendunak eta domotika sistemak.
DeepVoice-k ahots bat sor dezake logopedia aplikazioetarako. Hizketa-arazoak dituzten pazienteei beren hizkera hobetzen lagun diezaieke.
DeepVoice erabil daiteke diskurtso bat sortzeko audio-liburuak eta hizkuntzak ikasteko aplikazioak bezalako material didaktikorako.
Utzi erantzun bat