یکی از شناخته شده ترین ابزارها برای توسعه مدل های یادگیری ماشین، TensorFlow است. ما از TensorFlow در بسیاری از برنامه های کاربردی در صنایع مختلف استفاده می کنیم.
در این پست به بررسی برخی از مدل های هوش مصنوعی TensorFlow می پردازیم. از این رو، ما می توانیم سیستم های هوشمند ایجاد کنیم.
همچنین چارچوبهایی را که TensorFlow برای ایجاد مدلهای هوش مصنوعی ارائه میدهد بررسی خواهیم کرد. پس بیایید شروع کنیم!
مقدمه ای کوتاه بر تنسورفلو
TensorFlow گوگل یک منبع باز است فراگیری ماشین بسته نرم افزاری. این شامل ابزارهایی برای آموزش و استقرار است مدل های یادگیری ماشین در بسیاری از پلتفرم ها و دستگاه ها، و همچنین پشتیبانی از یادگیری عمیق و شبکه های عصبی.
TensorFlow توسعه دهندگان را قادر می سازد تا مدل هایی را برای برنامه های مختلف ایجاد کنند. این شامل تشخیص تصویر و صدا، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر. این یک ابزار قوی و سازگار با پشتیبانی گسترده جامعه است.
برای نصب TensorFlow بر روی کامپیوتر خود می توانید این را در پنجره دستور خود تایپ کنید:
pip install tensorflow
مدل های هوش مصنوعی چگونه کار می کنند؟
مدل های هوش مصنوعی سیستم های کامپیوتری هستند. بنابراین، آنها برای انجام فعالیت هایی هستند که معمولاً به عقل انسانی نیاز دارند. تشخیص تصویر و گفتار و تصمیم گیری نمونه هایی از این کارها هستند. مدلهای هوش مصنوعی بر روی مجموعه دادههای عظیم توسعه یافتهاند.
آنها از تکنیک های یادگیری ماشین برای تولید پیش بینی و انجام اقدامات استفاده می کنند. آنها چندین کاربرد دارند، از جمله خودروهای خودران، دستیارهای شخصی و تشخیص پزشکی.
بنابراین، مدل های محبوب TensorFlow AI چیست؟
ResNet
ResNet، یا Residual Network، نوعی کانولوشن است شبکه های عصبی. ما از آن برای دسته بندی تصاویر و تشخیص شی. این توسط محققان مایکروسافت در سال 2015 توسعه یافت. همچنین، عمدتاً با استفاده از اتصالات باقیمانده متمایز می شود.
این اتصالات به شبکه اجازه می دهد تا با موفقیت یاد بگیرد. از این رو، با فعال کردن اطلاعات برای جریان آزادتر بین لایه ها امکان پذیر است.
ResNet ممکن است با استفاده از Keras API در TensorFlow پیاده سازی شود. این یک رابط کاربر پسند و سطح بالا برای ایجاد و آموزش شبکه های عصبی فراهم می کند.
در حال نصب ResNet
پس از نصب TensorFlow، می توانید از Keras API برای ایجاد یک مدل ResNet استفاده کنید. TensorFlow شامل Keras API است، بنابراین نیازی به نصب جداگانه آن ندارید.
می توانید مدل ResNet را از tensorflow.keras.applications وارد کنید. و می توانید نسخه ResNet را برای استفاده انتخاب کنید، به عنوان مثال:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
همچنین می توانید از کد زیر برای بارگذاری وزنه های از پیش آموزش دیده برای ResNet استفاده کنید:
model = ResNet50(weights='imagenet')
با انتخاب ویژگی include_top=False، میتوانید از مدل برای آموزش بیشتر یا تنظیم دقیق مجموعه داده سفارشی خود استفاده کنید.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
مناطق استفاده ResNet
ResNet ممکن است در طبقه بندی تصاویر استفاده شود. بنابراین، می توانید عکس ها را در گروه های زیادی دسته بندی کنید. ابتدا باید یک مدل ResNet را بر روی مجموعه داده بزرگی از عکس های برچسب دار آموزش دهید. سپس ResNet می تواند کلاس تصاویری که قبلا دیده نشده بود را پیش بینی کند.
ResNet همچنین ممکن است برای کارهای تشخیص اشیا مانند تشخیص چیزها در عکس ها استفاده شود. ما میتوانیم این کار را با آموزش یک مدل ResNet بر روی مجموعهای از عکسهای برچسبگذاری شده با جعبههای محدودکننده شی انجام دهیم. سپس، میتوانیم مدل آموخته شده را برای تشخیص اشیاء در تصاویر تازه اعمال کنیم.
همچنین میتوانیم از ResNet برای کارهای تقسیمبندی معنایی استفاده کنیم. بنابراین، میتوانیم یک برچسب معنایی به هر پیکسل در یک تصویر اختصاص دهیم.
آغاز به کار
Inception یک مدل یادگیری عمیق است که قادر به تشخیص چیزها در تصاویر است. گوگل آن را در سال 2014 اعلام کرد و تصاویر با اندازه های مختلف را با استفاده از لایه های مختلف تجزیه و تحلیل می کند. با Inception، مدل شما می تواند تصویر را به دقت درک کند.
TensorFlow یک ابزار قوی برای ایجاد و اجرای مدل های Inception است. این یک رابط کاربری سطح بالا و کاربر پسند برای آموزش شبکه های عصبی فراهم می کند. از این رو، Inception یک مدل بسیار ساده برای اعمال برای توسعه دهندگان است.
نصب Inception
با تایپ این خط کد می توانید Inception را نصب کنید.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
حوزه های استفاده Inception
همچنین میتوان از مدل Inception برای استخراج ویژگیها استفاده کرد یادگیری عمیق مدل هایی مانند شبکه های متخاصم مولد (GAN) و رمزگذارهای خودکار.
مدل Inception ممکن است برای شناسایی صفات خاص تنظیم شود. همچنین، ممکن است بتوانیم اختلالات خاصی را در برنامه های تصویربرداری پزشکی مانند اشعه ایکس، سی تی یا ام آر آی تشخیص دهیم.
مدل Inception ممکن است برای بررسی کیفیت تصویر به خوبی تنظیم شود. ما می توانیم مبهم یا واضح بودن یک تصویر را ارزیابی کنیم.
Inception ممکن است برای کارهای تجزیه و تحلیل ویدئویی مانند ردیابی شی و تشخیص اقدام استفاده شود.
برت
BERT (نمایش رمزگذار دو جهته از ترانسفورمرز) یک مدل شبکه عصبی از پیش آموزشدیدهشده توسط گوگل است. ما ممکن است از آن برای انواع وظایف پردازش زبان طبیعی استفاده کنیم. این وظایف می توانند از دسته بندی متن تا پاسخ به سوالات متفاوت باشند.
BERT بر اساس معماری ترانسفورماتور ساخته شده است. از این رو، می توانید حجم زیادی از ورودی متن را در حین درک اتصالات کلمه مدیریت کنید.
BERT یک مدل از پیش آموزش دیده است که می توانید آن را در برنامه های TensorFlow بگنجانید.
TensorFlow شامل یک مدل BERT از پیش آموزش دیده و همچنین مجموعه ای از ابزارهای کمکی برای تنظیم دقیق و اعمال BERT برای کارهای مختلف است. بنابراین، شما به راحتی می توانید قابلیت های پیچیده پردازش زبان طبیعی BERT را ادغام کنید.
نصب BERT
با استفاده از مدیر بسته پیپ، می توانید BERT را در TensorFlow نصب کنید:
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
نسخه CPU TensorFlow ممکن است به راحتی با جایگزین کردن tensorflow-gpu با tensorflow نصب شود.
پس از نصب کتابخانه، می توانید مدل BERT را وارد کرده و از آن برای کارهای مختلف NLP استفاده کنید. در اینجا چند کد نمونه برای تنظیم دقیق مدل BERT در یک مشکل طبقه بندی متن آمده است، به عنوان مثال:
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)
زمینه های استفاده BERT
شما می توانید وظایف طبقه بندی متن را انجام دهید. مثلاً امکان دستیابی وجود دارد تجزیه و تحلیل احساسات، دسته بندی موضوع و تشخیص هرزنامه.
BERT دارای یک شناسایی نهاد ویژگی (NER). از این رو، میتوانید موجودیتها را در متنی مانند افراد و سازمانها شناسایی و برچسبگذاری کنید.
می توان از آن برای پاسخ دادن به سؤالات بسته به زمینه خاصی مانند موتور جستجو یا برنامه چت بات استفاده کرد.
BERT ممکن است برای ترجمه زبان برای افزایش دقت ترجمه ماشینی مفید باشد.
BERT ممکن است برای خلاصه سازی متن استفاده شود. از این رو، می تواند خلاصه و خلاصه مفیدی از اسناد متنی طولانی ارائه دهد.
DeepVoice
Baidu Research ایجاد DeepVoice، a متن به گفتار مدل سنتز
با چارچوب TensorFlow ایجاد شد و بر روی مجموعه بزرگی از داده های صوتی آموزش داده شد.
DeepVoice صدا را از ورودی متن تولید می کند. DeepVoice با استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق این امکان را فراهم می کند. این یک مدل مبتنی بر شبکه عصبی است.
از این رو، داده های ورودی را تجزیه و تحلیل می کند و با استفاده از تعداد زیادی لایه از گره های متصل، گفتار تولید می کند.
نصب DeepVoice
!pip install deepvoice
متناوبا، از سوی دیگر؛
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
زمینه های استفاده DeepVoice
میتوانید از DeepVoice برای تولید سخنرانی برای دستیاران شخصی مانند Amazon Alexa و Google Assistant استفاده کنید.
همچنین، DeepVoice ممکن است برای تولید گفتار برای دستگاههای دارای قابلیت صوتی مانند بلندگوهای هوشمند و سیستمهای اتوماسیون خانگی استفاده شود.
DeepVoice می تواند صدایی برای برنامه های گفتار درمانی ایجاد کند. این می تواند به بیماران مبتلا به مشکلات گفتاری کمک کند تا گفتار خود را بهبود بخشند.
DeepVoice ممکن است برای ایجاد سخنرانی برای مطالب آموزشی مانند کتابهای صوتی و برنامههای یادگیری زبان استفاده شود.
پاسخ دهید