Ien fan 'e bekendste ark foar it ûntwikkeljen fan masinelearmodellen is TensorFlow. Wy brûke TensorFlow yn in protte tapassingen yn ferskate yndustry.
Yn dit post sille wy guon fan 'e TensorFlow AI-modellen ûndersykje. Dêrtroch kinne wy yntelliginte systemen oanmeitsje.
Wy sille ek de kaders gean dy't TensorFlow biedt foar it meitsjen fan AI-modellen. Dus litte wy begjinne!
In koarte yntroduksje ta TensorFlow
Google's TensorFlow is in iepen boarne masine learen software pakket. It omfettet ark foar training en ynset masine learmodellen op in protte platfoarms. en apparaten, likegoed as stipe foar djip learen en neurale netwurken.
TensorFlow stelt ûntwikkelders yn steat om modellen te meitsjen foar in ferskaat oan applikaasjes. Dit omfettet byld- en audio-herkenning, natuerlike taalferwurking, en kompjûterfisy. It is in sterk en oanpasber ark mei wiidferspraat mienskipsstipe.
Om TensorFlow op jo kompjûter te ynstallearjen kinne jo dit yn jo kommandofinster ynfiere:
pip install tensorflow
Hoe wurkje AI-modellen?
AI-modellen binne kompjûtersystemen. Dêrom binne se bedoeld om aktiviteiten te dwaan dy't normaal minsklik yntellekt nedich binne. Byld- en spraakherkenning en beslútfoarming binne foarbylden fan sokke taken. AI-modellen wurde ûntwikkele op massive datasets.
Se brûke masine-learentechniken om foarsizzingen te generearjen en aksjes út te fieren. Se hawwe ferskate gebrûk, ynklusyf selsridende auto's, persoanlike assistinten, en medyske diagnostyk.
Dat, wat binne de populêre TensorFlow AI-modellen?
ResNet
ResNet, of Residual Network, is in foarm fan convolutional neuronale netwurk. Wy brûke it foar ôfbylding kategorisearring en objektdeteksje. It waard ûntwikkele troch Microsoft ûndersikers yn 2015. Ek wurdt it benammen ûnderskiede troch it brûken fan oerbleaune ferbinings.
Dizze ferbiningen kinne it netwurk mei súkses leare. Dêrtroch is it mooglik troch it ynskeakeljen fan ynformaasje frijer te streamen tusken de lagen.
ResNet kin wurde ymplementearre yn TensorFlow troch de Keras API te brûken. It leveret in brûkerfreonlike ynterface op heech nivo foar it meitsjen en oplieden fan neurale netwurken.
ResNet ynstallearje
Nei it ynstallearjen fan TensorFlow kinne jo de Keras API brûke om in ResNet-model te meitsjen. TensorFlow omfettet de Keras API, dus jo hoege it net yndividueel te ynstallearjen.
Jo kinne it ResNet-model ymportearje fan tensorflow.keras.applications. En jo kinne de ResNet-ferzje selektearje om te brûken, bygelyks:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Jo kinne ek de folgjende koade brûke om pre-trained gewichten foar ResNet te laden:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Troch it pân te selektearjen include_top=False, kinne jo it model ek brûke foar ekstra training of it fine-tunen fan jo oanpaste dataset.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Gebrûksgebieten fan ResNet
ResNet kin brûkt wurde yn ôfbyldingsklassifikaasje. Dat, jo kinne foto's kategorisearje yn in protte groepen. Earst moatte jo in ResNet-model traine op in grutte dataset fan markearre foto's. Dan kin ResNet de klasse fan earder net sjoen ôfbyldings foarsizze.
ResNet kin ek brûkt wurde foar objektdeteksjetaken lykas it opspoaren fan dingen yn foto's. Wy kinne dit dwaan troch earst in ResNet-model op te trenen op in samling foto's markearre mei foarwerp-beheinende fakjes. Dan kinne wy it learde model tapasse om objekten yn farske ôfbyldings te werkennen.
Wy kinne ResNet ek brûke foar semantyske segmentaasjetaken. Dat, wy kinne in semantysk label tawize oan elke piksel yn in ôfbylding.
Inception
Inception is in model foar djip learen dat dingen yn bylden kin werkenne. Google kundige it yn 2014 oan, en it analysearret ôfbyldings fan ferskate grutte mei in protte lagen. Mei Inception kin jo model de ôfbylding sekuer begripe.
TensorFlow is in sterk ark foar it meitsjen en útfieren fan Inception-modellen. It biedt in heech nivo en brûkerfreonlike ynterface foar training fan neurale netwurken. Hjirtroch is Inception in frij ienfâldich model om oan te freegjen foar ûntwikkelders.
Ynstallaasje fan Inception
Jo kinne Inception ynstallearje troch dizze rigel koade út te typen.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Gebrûksgebieten fan Inception
It Inception-model kin ek brûkt wurde om funksjes út te heljen djip learen modellen lykas Generative Adversarial Networks (GAN's) en Autoencoders.
It Inception-model kin fine-tuned wurde om spesifike eigenskippen te identifisearjen. Ek kinne wy beskate steuringen diagnostisearje yn medyske ôfbyldingsapplikaasjes lykas röntgen, CT, of MRI.
It Inception-model kin fine-tuned wurde om ôfbyldingskwaliteit te kontrolearjen. Wy kinne evaluearje oft in ôfbylding fuzzy of crisp is.
Inception kin brûkt wurde foar taken foar fideo-analyze lykas foarwerp folgjen en aksjedeteksje.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) is in Google-ûntwikkele pre-trained neural netwurkmodel. Wy kinne it brûke foar in ferskaat oan natuerlike taalferwurkingstaken. Dizze taken kinne fariearje fan tekstkategorisearring oant it beantwurdzjen fan fragen.
BERT is boud op transformator-arsjitektuer. Hjirtroch kinne jo grutte folumes tekstynfier behannelje wylst jo wurdferbiningen begripe.
BERT is in pre-trained model dat jo kinne yntegrearje yn TensorFlow-applikaasjes.
TensorFlow omfettet in pre-trained BERT-model en ek in samling nutsbedriuwen foar it fine-tunen en tapassen fan BERT op in ferskaat oan taken. Sa kinne jo de ferfine natuerlike taalferwurkingsmooglikheden fan BERT maklik yntegrearje.
Ynstallaasje fan BERT
Mei de pip-pakketbehearder kinne jo BERT yn TensorFlow ynstallearje:
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
De CPU-ferzje fan TensorFlow kin maklik wurde ynstalleare troch tensorflow-gpu te ferfangen troch tensorflow.
Nei it ynstallearjen fan de bibleteek kinne jo it BERT-model ymportearje en it brûke foar ferskate NLP-taken. Hjir is wat foarbyldkoade foar it fine-tunen fan in BERT-model op in tekstklassifikaasjeprobleem, bygelyks:
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)
Gebrûksgebieten fan BERT
Jo kinne tekstklassifikaasjetaken útfiere. Bygelyks, it is mooglik te berikken sentimint analyse, ûnderwerp kategorisearring, en spam detection.
BERT hat in Neamd entiteit erkenning (NER) funksje. Hjirtroch kinne jo entiteiten werkenne en labelje yn tekst lykas persoanen en organisaasjes.
It kin brûkt wurde om fragen te beantwurdzjen ôfhinklik fan in bepaalde kontekst, lykas yn in sykmasine of chatbot-applikaasje.
BERT kin nuttich wêze foar Taaloersetting om de krektens fan masine-oersetting te fergrutsjen.
BERT kin brûkt wurde foar tekst gearfetting. Dêrtroch kin it in koarte, nuttige gearfettings leverje fan lange tekstdokuminten.
Djippe stim
Baidu Research makke DeepVoice, a tekst-nei-spraak synteze model.
It waard makke mei it TensorFlow-ramt en trainearre op in grutte kolleksje fan stimgegevens.
DeepVoice genereart stim út tekstynfier. DeepVoice makket it mooglik troch it brûken fan djippe leartechniken. It is in neural netwurk-basearre model.
Dêrtroch analysearret it ynfiergegevens en genereart spraak mei in enoarm oantal lagen ferbûne knopen.
Ynstallaasje fan DeepVoice
!pip install deepvoice
As alternatyf;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice's Ares of Usage
Jo kinne DeepVoice brûke om spraak te produsearjen foar persoanlike assistinten lykas Amazon Alexa en Google Assistant.
Ek kin DeepVoice wurde brûkt om spraak te produsearjen foar stim-ynskeakele apparaten lykas tûke sprekkers en thúsautomatisaasjesystemen.
DeepVoice kin in stim meitsje foar logopedieapplikaasjes. It kin pasjinten mei spraakproblemen helpe om har spraak te ferbetterjen.
DeepVoice kin brûkt wurde om in taspraak te meitsjen foar edukatyf materiaal lykas harkboeken en apps foar taallear.
Leave a Reply