Yksi tunnetuimmista työkaluista koneoppimismallien kehittämiseen on TensorFlow. Käytämme TensorFlow'ta monissa sovelluksissa eri toimialoilla.
Tässä viestissä tarkastelemme joitain TensorFlow AI -malleja. Näin voimme luoda älykkäitä järjestelmiä.
Käymme läpi myös TensorFlow'n tarjoamat puitteet tekoälymallien luomiseen. Joten aloitetaan!
Lyhyt johdatus TensorFlow'hun
Googlen TensorFlow on avoimen lähdekoodin lähde koneoppiminen ohjelmistopaketti. Se sisältää työkaluja koulutusta ja käyttöönottoa varten koneoppimismallit monilla alustoilla. ja laitteet sekä tuki syvälle oppimiselle ja hermoverkkoihin.
TensorFlow antaa kehittäjille mahdollisuuden luoda malleja erilaisiin sovelluksiin. Tämä sisältää kuvan ja äänen tunnistamisen, luonnollisen kielen käsittelyn ja tietokoneen visio. Se on vahva ja mukautuva työkalu, jolla on laaja yhteisön tuki.
Asenna TensorFlow tietokoneellesi kirjoittamalla tämä komentoikkunaan:
pip install tensorflow
Kuinka tekoälymallit toimivat?
AI-mallit ovat tietokonejärjestelmiä. Siksi heidän on tarkoitus tehdä toimintaa, joka tavallisesti vaatisi ihmisälyä. Kuvan- ja puheentunnistus ja päätöksenteko ovat esimerkkejä tällaisista tehtävistä. AI-malleja kehitetään valtavien tietojoukkojen pohjalta.
He käyttävät koneoppimistekniikoita ennusteiden luomiseen ja toimien suorittamiseen. Niillä on useita käyttötarkoituksia, mukaan lukien itseajavat autot, henkilökohtaiset avustajat ja lääketieteellinen diagnostiikka.
Joten mitkä ovat suositut TensorFlow AI -mallit?
ResNet
ResNet tai Residual Network on konvoluution muoto neuroverkkomallien. Käytämme sitä kuvien luokitteluun ja esineiden havaitseminen. Sen ovat kehittäneet Microsoftin tutkijat vuonna 2015. Lisäksi se erottuu pääasiassa jäännösyhteyksien käytöstä.
Näiden yhteyksien avulla verkko voi oppia onnistuneesti. Näin ollen se on mahdollista mahdollistamalla tiedon virtaaminen vapaammin kerrosten välillä.
ResNet voidaan ottaa käyttöön TensorFlow'ssa hyödyntämällä Keras API:a. Se tarjoaa korkean tason, käyttäjäystävällisen käyttöliittymän hermoverkkojen luomiseen ja harjoittamiseen.
ResNetin asentaminen
TensorFlow'n asentamisen jälkeen voit käyttää Keras API:ta ResNet-mallin luomiseen. TensorFlow sisältää Keras API:n, joten sinun ei tarvitse asentaa sitä erikseen.
Voit tuoda ResNet-mallin osoitteesta tensorflow.keras.applications. Ja voit valita käytettävän ResNet-version esimerkiksi:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Voit myös käyttää seuraavaa koodia esiopetettujen painojen lataamiseen ResNetille:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Valitsemalla ominaisuuden include_top=False voit lisäksi käyttää mallia lisäkoulutukseen tai mukautetun tietojoukon hienosäätöön.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNetin käyttöalueet
ResNetiä voidaan käyttää kuvien luokituksessa. Joten voit luokitella valokuvat useisiin ryhmiin. Ensin sinun on koulutettava ResNet-malli suurelle merkittyjen valokuvien tietojoukolle. Sitten ResNet voi ennustaa aiemmin näkemättömien kuvien luokan.
ResNetiä voidaan käyttää myös esineiden havaitsemiseen, kuten kuvien asioiden havaitsemiseen. Voimme tehdä tämän kouluttamalla ensin ResNet-mallin valokuvien kokoelmaan, joka on merkitty objektia rajoittavilla laatikoilla. Sitten voimme soveltaa opittua mallia tunnistamaan esineitä tuoreista kuvista.
Voimme käyttää ResNetiä myös semanttisiin segmentointitehtäviin. Joten voimme määrittää semanttisen tunnisteen jokaiselle kuvan pikselille.
Alku
Inception on syväoppimismalli, joka pystyy tunnistamaan asioita kuvista. Google julkisti sen vuonna 2014, ja se analysoi erikokoisia kuvia useilla kerroksilla. Inceptionin avulla mallisi voi ymmärtää kuvan tarkasti.
TensorFlow on vahva työkalu Inception-mallien luomiseen ja suorittamiseen. Se tarjoaa korkeatasoisen ja käyttäjäystävällisen käyttöliittymän hermoverkkojen koulutukseen. Siksi Inception on melko yksinkertainen malli, jota voidaan soveltaa kehittäjille.
Inceptionin asennus
Voit asentaa Inceptionin kirjoittamalla tämän koodirivin.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Inceptionin käyttöalueet
Alkumallia voidaan käyttää myös ominaisuuksien poimimiseen syvä oppiminen mallit, kuten Generative Adversarial Networks (GAN) ja Autoencoders.
Alkumallia voidaan hienosäätää tiettyjen ominaisuuksien tunnistamiseksi. Saatamme myös pystyä diagnosoimaan tiettyjä häiriöitä lääketieteellisissä kuvantamissovelluksissa, kuten röntgen-, CT- tai MRI-sovelluksissa.
Inception-mallia voidaan hienosäätää kuvanlaadun tarkistamiseksi. Voimme arvioida, onko kuva sumea vai terävä.
Inceptioniä voidaan käyttää videoanalyysitehtäviin, kuten kohteen seurantaan ja toimintojen havaitsemiseen.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) on Googlen kehittämä esikoulutettu hermoverkkomalli. Voimme käyttää sitä erilaisiin luonnollisen kielen käsittelytehtäviin. Nämä tehtävät voivat vaihdella tekstin luokittelusta kysymyksiin vastaamiseen.
BERT on rakennettu muuntajaarkkitehtuurille. Näin ollen voit käsitellä suuria määriä tekstinsyöttöä samalla kun ymmärrät sanayhteyksiä.
BERT on esikoulutettu malli, jonka voit sisällyttää TensorFlow-sovelluksiin.
TensorFlow sisältää valmiiksi koulutetun BERT-mallin sekä kokoelman apuohjelmia BERT:n hienosäätöön ja soveltamiseen erilaisiin tehtäviin. Näin voit helposti integroida BERT:n kehittyneet luonnollisen kielen käsittelyominaisuudet.
BERTin asennus
Pip-pakettien hallinnan avulla voit asentaa BERT:n TensorFlow'hun:
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'n CPU-versio voidaan helposti asentaa korvaamalla tensorflow-gpu tensorflow:lla.
Kirjaston asennuksen jälkeen voit tuoda BERT-mallin ja käyttää sitä erilaisiin NLP-tehtäviin. Tässä on esimerkkikoodi BERT-mallin hienosäätämiseksi tekstin luokitteluongelmassa, esimerkiksi:
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)
BERTin käyttöalueet
Voit suorittaa tekstin luokittelutehtäviä. Esimerkiksi on mahdollista saavuttaa tunteiden analyysi, aiheen luokittelu ja roskapostin tunnistus.
BERT:llä on a Nimeltään entiteetin tunnustaminen (NER) -ominaisuus. Näin ollen voit tunnistaa ja merkitä tekstissä olevia kokonaisuuksia, kuten henkilöitä ja organisaatioita.
Sitä voidaan käyttää kyselyihin vastaamiseen tietystä kontekstista riippuen, kuten hakukoneessa tai chatbot-sovelluksessa.
BERT voi olla hyödyllinen kielenkäännöksissä konekäännöstarkkuuden lisäämiseksi.
BERTiä voidaan käyttää tekstin yhteenvetoon. Siten se voi tarjota lyhyitä, hyödyllisiä tiivistelmiä pitkistä tekstiasiakirjoista.
Matala ääni
Baidu Research loi DeepVoice, a teksti puheeksi synteesimalli.
Se luotiin TensorFlow-kehyksellä ja koulutettiin suuren äänidatan kokoelmaan.
DeepVoice luo äänen tekstinsyötöstä. DeepVoice mahdollistaa sen käyttämällä syväoppimistekniikoita. Se on hermoverkkopohjainen malli.
Siksi se analysoi syöttödataa ja tuottaa puhetta käyttämällä valtavaa määrää yhdistettyjen solmujen kerroksia.
Asenna DeepVoice
!pip install deepvoice
Vaihtoehtoisesti;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoicen käyttöalueet
Voit käyttää DeepVoicea puheen tuottamiseen henkilökohtaisille avustajille, kuten Amazon Alexalle ja Google Assistantille.
DeepVoicea voidaan käyttää myös puheen tuottamiseen äänikäyttöisille laitteille, kuten älykaiuttimille ja kodin automaatiojärjestelmille.
DeepVoice voi luoda äänen puheterapiasovelluksiin. Se voi auttaa puheongelmista kärsiviä potilaita parantamaan puhettaan.
DeepVoicea voidaan käyttää puheen luomiseen opetusmateriaalille, kuten äänikirjoille ja kieltenoppimissovelluksille.
Jätä vastaus