L'un des outils les plus connus pour développer des modèles d'apprentissage automatique est TensorFlow. Nous utilisons TensorFlow dans de nombreuses applications dans divers secteurs.
Dans cet article, nous examinerons certains des modèles d'IA TensorFlow. Par conséquent, nous pouvons créer des systèmes intelligents.
Nous passerons également en revue les frameworks proposés par TensorFlow pour créer des modèles d'IA. Alors, commençons!
Une brève introduction à TensorFlow
TensorFlow de Google est une source ouverte machine learning progiciel. Il comprend des outils de formation et de déploiement modèles d'apprentissage automatique sur de nombreuses plateformes. et appareils, ainsi que la prise en charge de l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones.
TensorFlow permet aux développeurs de créer des modèles pour diverses applications. Cela inclut la reconnaissance d'image et audio, le traitement du langage naturel et vision par ordinateur. C'est un outil puissant et adaptable avec un large soutien de la communauté.
Pour installer TensorFlow sur votre ordinateur, vous pouvez saisir ceci dans votre fenêtre de commande :
pip install tensorflow
Comment fonctionnent les modèles d'IA ?
Les modèles d'IA sont des systèmes informatiques. Par conséquent, ils sont destinés à faire des activités qui auraient normalement besoin de l'intellect humain. La reconnaissance d'images et de la parole et la prise de décision sont des exemples de telles tâches. Les modèles d'IA sont développés sur des ensembles de données massifs.
Ils utilisent des techniques d'apprentissage automatique pour générer des prédictions et effectuer des actions. Ils ont plusieurs utilisations, notamment les automobiles autonomes, les assistants personnels et les diagnostics médicaux.
Alors, quels sont les modèles populaires de TensorFlow AI ?
ResNet
ResNet, ou Residual Network, est une forme de convolution Réseau neuronal. Nous l'utilisons pour la catégorisation des images et détection d'objets. Il a été développé par des chercheurs de Microsoft en 2015. Aussi, il se distingue principalement par l'utilisation de connexions résiduelles.
Ces connexions permettent au réseau d'apprendre avec succès. Par conséquent, cela est possible en permettant aux informations de circuler plus librement entre les couches.
ResNet peut être implémenté dans TensorFlow en exploitant l'API Keras. Il fournit une interface conviviale de haut niveau pour la création et la formation de réseaux de neurones.
Installation de ResNet
Après avoir installé TensorFlow, vous pouvez utiliser l'API Keras pour créer un modèle ResNet. TensorFlow inclut l'API Keras, vous n'avez donc pas besoin de l'installer individuellement.
Vous pouvez importer le modèle ResNet depuis tensorflow.keras.applications. Et, vous pouvez sélectionner la version ResNet à utiliser, par exemple :
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Vous pouvez également utiliser le code suivant pour charger des pondérations pré-entraînées pour ResNet :
model = ResNet50(weights='imagenet')
En sélectionnant la propriété include_top=False, vous pouvez également utiliser le modèle pour une formation supplémentaire ou pour affiner votre jeu de données personnalisé.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Domaines d'utilisation de ResNet
ResNet peut être utilisé dans la classification d'images. Ainsi, vous pouvez classer les photos en plusieurs groupes. Tout d'abord, vous devez former un modèle ResNet sur un grand ensemble de données de photos étiquetées. Ensuite, ResNet peut prédire la classe d'images inédites.
ResNet peut également être utilisé pour des tâches de détection d'objets telles que la détection d'objets sur des photos. Nous pouvons le faire en formant d'abord un modèle ResNet sur une collection de photos étiquetées avec des boîtes englobantes d'objets. Ensuite, nous pouvons appliquer le modèle appris pour reconnaître des objets dans de nouvelles images.
Nous pouvons également utiliser ResNet pour les tâches de segmentation sémantique. Ainsi, nous pouvons attribuer une étiquette sémantique à chaque pixel d'une image.
Début
Inception est un modèle d'apprentissage en profondeur capable de reconnaître des choses dans des images. Google l'a annoncé en 2014, et il analyse des images de différentes tailles en utilisant de nombreuses couches. Avec Inception, votre modèle peut comprendre l'image avec précision.
TensorFlow est un outil puissant pour créer et exécuter des modèles Inception. Il fournit une interface de haut niveau et conviviale pour la formation des réseaux de neurones. Par conséquent, Inception est un modèle assez simple à appliquer pour les développeurs.
Installation d'Inception
Vous pouvez installer Inception en tapant cette ligne de code.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Domaines d'utilisation d'Inception
Le modèle Inception peut également être utilisé pour extraire des fonctionnalités dans l'apprentissage en profondeur des modèles comme les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les encodeurs automatiques.
Le modèle Inception peut être affiné pour identifier des traits spécifiques. De plus, nous pouvons être en mesure de diagnostiquer certains troubles dans les applications d'imagerie médicale telles que les rayons X, la tomodensitométrie ou l'IRM.
Le modèle Inception peut être affiné pour vérifier la qualité de l'image. Nous pouvons évaluer si une image est floue ou nette.
Inception peut être utilisé pour des tâches d'analyse vidéo telles que le suivi d'objets et la détection d'actions.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un modèle de réseau de neurones pré-formé développé par Google. Nous pouvons l'utiliser pour une variété de tâches de traitement du langage naturel. Ces tâches peuvent aller de la catégorisation de texte à la réponse aux questions.
BERT est construit sur une architecture de transformateur. Par conséquent, vous pouvez gérer de vastes volumes de saisie de texte tout en comprenant les connexions de mots.
BERT est un modèle pré-entraîné que vous pouvez intégrer aux applications TensorFlow.
TensorFlow comprend un modèle BERT pré-formé ainsi qu'une collection d'utilitaires pour affiner et appliquer BERT à une variété de tâches. Ainsi, vous pouvez facilement intégrer les capacités sophistiquées de traitement du langage naturel de BERT.
Installation du BERT
À l'aide du gestionnaire de packages pip, vous pouvez installer BERT dans 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 version CPU de TensorFlow peut être facilement installée en remplaçant tensorflow-gpu par tensorflow.
Après avoir installé la bibliothèque, vous pouvez importer le modèle BERT et l'utiliser pour différentes tâches NLP. Voici un exemple de code pour affiner un modèle BERT sur un problème de classification de texte, par exemple :
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)
Domaines d'utilisation du BERT
Vous pouvez effectuer des tâches de classification de texte. Par exemple, il est possible de réaliser l'analyse des sentiments, la catégorisation des sujets et la détection des spams.
Le BERT dispose d'un Reconnaissance d'entité nommée (NER). Par conséquent, vous pouvez reconnaître et étiqueter des entités dans du texte telles que des personnes et des organisations.
Il peut être utilisé pour répondre à des requêtes en fonction d'un contexte particulier, comme dans un moteur de recherche ou une application chatbot.
BERT peut être utile pour la traduction linguistique afin d'augmenter la précision de la traduction automatique.
BERT peut être utilisé pour le résumé de texte. Par conséquent, il peut fournir des résumés brefs et utiles de longs documents textuels.
Voix profonde
Baidu Research a créé DeepVoice, un texte pour parler modèle de synthèse.
Il a été créé avec le framework TensorFlow et formé sur une grande collection de données vocales.
DeepVoice génère de la voix à partir de la saisie de texte. DeepVoice rend cela possible en utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur. Il s'agit d'un modèle basé sur un réseau de neurones.
Par conséquent, il analyse les données d'entrée et génère de la parole en utilisant un grand nombre de couches de nœuds connectés.
Installation de DeepVoice
!pip install deepvoice
Alternativement;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Ares d'utilisation de DeepVoice
Vous pouvez utiliser DeepVoice pour produire de la parole pour des assistants personnels comme Amazon Alexa et Google Assistant.
En outre, DeepVoice peut être utilisé pour produire de la parole pour des appareils à commande vocale tels que des haut-parleurs intelligents et des systèmes domotiques.
DeepVoice peut créer une voix pour les applications d'orthophonie. Il peut aider les patients ayant des problèmes d'élocution à améliorer leur élocution.
DeepVoice peut être utilisé pour créer un discours pour du matériel pédagogique comme des livres audio et des applications d'apprentissage des langues.
Soyez sympa! Laissez un commentaire