Unha das ferramentas máis coñecidas para desenvolver modelos de aprendizaxe automática é TensorFlow. Usamos TensorFlow en moitas aplicacións en diversas industrias.
Nesta publicación, examinaremos algúns dos modelos de IA de TensorFlow. Polo tanto, podemos crear sistemas intelixentes.
Tamén pasaremos por marcos que TensorFlow ofrece para crear modelos de IA. Entón, imos comezar!
Breve introdución a TensorFlow
TensorFlow de Google é un código aberto aprendizaxe de máquina paquete de software. Inclúe ferramentas para a formación e a implantación modelos de aprendizaxe automática en moitas plataformas. e dispositivos, así como soporte para a aprendizaxe profunda e redes neuronales.
TensorFlow permite aos desenvolvedores crear modelos para unha variedade de aplicacións. Isto inclúe o recoñecemento de imaxes e audio, procesamento da linguaxe natural e visión por computador. É unha ferramenta forte e adaptable cun amplo apoio comunitario.
Para instalar TensorFlow no teu ordenador, podes escribir isto na xanela de comandos:
pip install tensorflow
Como funcionan os modelos de IA?
Os modelos de IA son sistemas informáticos. Polo tanto, están destinados a realizar actividades que normalmente necesitarían intelecto humano. O recoñecemento da imaxe e a voz e a toma de decisións son exemplos deste tipo de tarefas. Os modelos de IA desenvólvense en conxuntos de datos masivos.
Empregan técnicas de aprendizaxe automática para xerar predicións e realizar accións. Teñen varios usos, incluíndo automóbiles autónomos, asistentes persoais e diagnóstico médico.
Entón, cales son os modelos populares de TensorFlow AI?
ResNet
ResNet, ou Rede residual, é unha forma de convolución rede neural. Usámolo para a categorización de imaxes e detección de obxectos. Foi desenvolvido por investigadores de Microsoft en 2015. Ademais, distínguese principalmente polo uso de conexións residuais.
Estas conexións permiten que a rede aprenda con éxito. Polo tanto, é posible permitindo que a información fluya máis libremente entre as capas.
ResNet pódese implementar en TensorFlow aproveitando a API de Keras. Ofrece unha interface amigable de alto nivel para crear e adestrar redes neuronais.
Instalación de ResNet
Despois de instalar TensorFlow, pode usar a API de Keras para crear un modelo ResNet. TensorFlow inclúe a API de Keras, polo que non é necesario instalala individualmente.
Pode importar o modelo ResNet desde tensorflow.keras.applications. E podes seleccionar a versión de ResNet que queres usar, por exemplo:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Tamén podes usar o seguinte código para cargar pesos adestrados previamente para ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Ao seleccionar a propiedade include_top=False, tamén podes utilizar o modelo para adestramento adicional ou axustar o teu conxunto de datos personalizado.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Áreas de uso de ResNet
ResNet pódese usar na clasificación de imaxes. Así, podes clasificar as fotos en moitos grupos. En primeiro lugar, cómpre adestrar un modelo ResNet nun gran conxunto de datos de fotos etiquetadas. Entón, ResNet pode predecir a clase de imaxes non vistas anteriormente.
ResNet tamén se pode usar para tarefas de detección de obxectos como detectar cousas en fotos. Podemos facelo adestrando primeiro un modelo ResNet nunha colección de fotos etiquetadas con caixas delimitadoras de obxectos. Despois, podemos aplicar o modelo aprendido para recoñecer obxectos en imaxes novas.
Tamén podemos usar ResNet para tarefas de segmentación semántica. Así, podemos asignar unha etiqueta semántica a cada píxel dunha imaxe.
Inicio
Inception é un modelo de aprendizaxe profunda capaz de recoñecer cousas en imaxes. Google anunciouno en 2014 e analiza imaxes de varios tamaños utilizando moitas capas. Con Inception, o teu modelo pode comprender a imaxe con precisión.
TensorFlow é unha ferramenta forte para crear e executar modelos de inicio. Ofrece unha interface de alto nivel e fácil de usar para adestrar redes neuronais. Polo tanto, Inception é un modelo bastante sinxelo de aplicar para desenvolvedores.
Instalación de Inception
Podes instalar Inception escribindo esta liña de código.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Áreas de uso de Inception
O modelo Inception tamén se pode usar para extraer características aprendizaxe profunda modelos como Redes Adversariais Xerais (GAN) e Autoencoders.
O modelo Inception pódese afinar para identificar trazos específicos. Ademais, é posible que poidamos diagnosticar certos trastornos en aplicacións de imaxe médica como raios X, TC ou resonancia magnética.
É posible que o modelo Inception se axuste para comprobar a calidade da imaxe. Podemos avaliar se unha imaxe é borrosa ou nítida.
Inception pódese utilizar para tarefas de análise de vídeo, como o seguimento de obxectos e a detección de accións.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é un modelo de rede neuronal preadestrado desenvolvido por Google. Podemos usalo para unha variedade de tarefas de procesamento da linguaxe natural. Estas tarefas poden variar desde a categorización do texto ata responder preguntas.
BERT está construído sobre unha arquitectura de transformadores. Polo tanto, pode xestionar grandes volumes de entrada de texto mentres comprende as conexións de palabras.
BERT é un modelo preadestrado que podes incorporar ás aplicacións TensorFlow.
TensorFlow inclúe un modelo BERT adestrado previamente, así como unha colección de utilidades para axustar e aplicar BERT a unha variedade de tarefas. Así, pode integrar facilmente as sofisticadas capacidades de procesamento da linguaxe natural de BERT.
Instalación de BERT
Usando o xestor de paquetes pip, pode instalar BERT en 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
A versión da CPU de TensorFlow pódese instalar facilmente substituíndo tensorflow-gpu por tensorflow.
Despois de instalar a biblioteca, pode importar o modelo BERT e utilizalo para diferentes tarefas de NLP. Aquí tes un código de mostra para axustar un modelo BERT nun problema de clasificación de texto, por exemplo:
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)
Áreas de uso de BERT
Podes realizar tarefas de clasificación de textos. Por exemplo, é posible conseguir análise de sentimentos, categorización de temas e detección de spam.
BERT ten un Recoñecemento de entidades nomeadas función (NER). Así, pode recoñecer e etiquetar entidades no texto, como persoas e organizacións.
Pódese usar para responder consultas dependendo dun contexto particular, como nun motor de busca ou aplicación de chatbot.
BERT pode ser útil para a tradución de idiomas para aumentar a precisión da tradución automática.
Pódese usar BERT para resumir textos. Polo tanto, pode proporcionar resumos breves e útiles de documentos de texto longos.
DeepVoice
Baidu Research creou DeepVoice, a texto a voz modelo de síntese.
Creouse co framework TensorFlow e adestrouse nunha gran colección de datos de voz.
DeepVoice xera voz a partir da entrada de texto. DeepVoice faino posible mediante o uso de técnicas de aprendizaxe profunda. É un modelo baseado en redes neuronais.
Por iso, analiza os datos de entrada e xera voz usando un gran número de capas de nodos conectados.
Instalando DeepVoice
!pip install deepvoice
Alternativamente;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Ares de uso de DeepVoice
Podes usar DeepVoice para producir voz para asistentes persoais como Amazon Alexa e Google Assistant.
Ademais, DeepVoice pódese usar para producir voz para dispositivos con voz, como altofalantes intelixentes e sistemas de domótica.
DeepVoice pode crear unha voz para aplicacións de terapia da fala. Pode axudar aos pacientes con problemas de fala a mellorar a súa fala.
DeepVoice pódese usar para crear un discurso para material educativo como audiolibros e aplicacións de aprendizaxe de idiomas.
Deixe unha resposta