મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ વિકસાવવા માટેના સૌથી જાણીતા સાધનોમાંનું એક ટેન્સરફ્લો છે. અમે વિવિધ ઉદ્યોગોમાં ઘણી એપ્લિકેશનોમાં ટેન્સરફ્લોનો ઉપયોગ કરીએ છીએ.
આ પોસ્ટમાં, અમે કેટલાક ટેન્સરફ્લો AI મોડલ્સનું પરીક્ષણ કરીશું. તેથી, અમે બુદ્ધિશાળી સિસ્ટમો બનાવી શકીએ છીએ.
અમે ટેન્સરફ્લો એઆઈ મૉડલ બનાવવા માટે ઑફર કરે છે તે ફ્રેમવર્કમાંથી પણ પસાર થઈશું. તો ચાલો પ્રારંભ કરીએ!
ટેન્સરફ્લોનો સંક્ષિપ્ત પરિચય
ગૂગલનો ટેન્સરફ્લો એક ઓપન સોર્સ છે મશીન શિક્ષણ સોફ્ટવેર પેકેજ. તેમાં તાલીમ અને જમાવટ માટેના સાધનોનો સમાવેશ થાય છે મશીન લર્નિંગ મોડેલો ઘણા પ્લેટફોર્મ પર. અને ઉપકરણો, તેમજ ઊંડા શિક્ષણ માટે સપોર્ટ અને ન્યુરલ નેટવર્ક્સ.
TensorFlow વિકાસકર્તાઓને વિવિધ એપ્લિકેશનો માટે મોડલ બનાવવા માટે સક્ષમ કરે છે. આમાં ઇમેજ અને ઑડિઓ ઓળખ, કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા અને કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિ. તે વ્યાપક સમુદાય સમર્થન સાથે એક મજબૂત અને અનુકૂલનશીલ સાધન છે.
તમારા કમ્પ્યુટર પર ટેન્સરફ્લો ઇન્સ્ટોલ કરવા માટે તમે તમારી આદેશ વિંડોમાં આ લખી શકો છો:
pip install tensorflow
AI મોડલ્સ કેવી રીતે કામ કરે છે?
AI મોડલ એ કમ્પ્યુટર સિસ્ટમ છે. તેથી, તેઓ એવી પ્રવૃત્તિઓ કરવા માટે છે જેને સામાન્ય રીતે માનવ બુદ્ધિની જરૂર હોય. છબી અને વાણી ઓળખ અને નિર્ણય લેવાની ક્ષમતા આવા કાર્યોના ઉદાહરણો છે. AI મોડલ વિશાળ ડેટાસેટ્સ પર વિકસાવવામાં આવ્યા છે.
તેઓ આગાહીઓ બનાવવા અને ક્રિયાઓ કરવા માટે મશીન લર્નિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે. તેઓ સ્વ-ડ્રાઇવિંગ ઓટોમોબાઇલ, વ્યક્તિગત સહાયકો અને તબીબી નિદાન સહિત અનેક ઉપયોગો ધરાવે છે.
તો, લોકપ્રિય TensorFlow AI મોડેલો શું છે?
ResNet
ResNet, અથવા શેષ નેટવર્ક, convolutional એક સ્વરૂપ છે મજ્જાતંતુકીય નેટવર્ક. અમે તેનો ઉપયોગ છબી વર્ગીકરણ માટે કરીએ છીએ અને ઑબ્જેક્ટ શોધ. તે Microsoft સંશોધકો દ્વારા 2015 માં વિકસાવવામાં આવ્યું હતું. ઉપરાંત, તે મુખ્યત્વે શેષ જોડાણોના ઉપયોગ દ્વારા અલગ પડે છે.
આ જોડાણો નેટવર્કને સફળતાપૂર્વક શીખવા દે છે. તેથી, સ્તરો વચ્ચે માહિતીને વધુ મુક્ત રીતે વહેવા માટે સક્ષમ કરીને તે શક્ય છે.
કેરાસ API નો લાભ લઈને ટેન્સરફ્લોમાં ResNet લાગુ કરી શકાય છે. તે ન્યુરલ નેટવર્ક બનાવવા અને તાલીમ આપવા માટે ઉચ્ચ સ્તરીય, વપરાશકર્તા મૈત્રીપૂર્ણ ઇન્ટરફેસ પ્રદાન કરે છે.
ResNet ઇન્સ્ટોલ કરી રહ્યું છે
TensorFlow ઇન્સ્ટોલ કર્યા પછી, તમે ResNet મોડલ બનાવવા માટે Keras API નો ઉપયોગ કરી શકો છો. TensorFlow માં Keras API શામેલ છે, તેથી તમારે તેને વ્યક્તિગત રીતે ઇન્સ્ટોલ કરવાની જરૂર નથી.
તમે tensorflow.keras.applications પરથી ResNet મોડલ આયાત કરી શકો છો. અને, તમે ઉપયોગ કરવા માટે ResNet સંસ્કરણ પસંદ કરી શકો છો, ઉદાહરણ તરીકે:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
તમે ResNet માટે પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત વજન લોડ કરવા માટે નીચેના કોડનો ઉપયોગ પણ કરી શકો છો:
model = ResNet50(weights='imagenet')
શામેલ_ટોપ=ફોલ્સ પ્રોપર્ટી પસંદ કરીને, તમે વધારાની તાલીમ માટે અથવા તમારા કસ્ટમ ડેટાસેટને ફાઇન-ટ્યુનિંગ માટે મોડલનો પણ ઉપયોગ કરી શકો છો.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet ના ઉપયોગના વિસ્તારો
ResNet નો ઉપયોગ ઈમેજ વર્ગીકરણમાં થઈ શકે છે. તેથી, તમે ફોટાને ઘણા જૂથોમાં વર્ગીકૃત કરી શકો છો. પ્રથમ, તમારે લેબલ કરેલા ફોટાના મોટા ડેટાસેટ પર ResNet મોડેલને તાલીમ આપવાની જરૂર છે. પછી, ResNet અગાઉ અદ્રશ્ય ઈમેજોના વર્ગની આગાહી કરી શકે છે.
ResNet નો ઉપયોગ ફોટામાં વસ્તુઓ શોધવા જેવા ઑબ્જેક્ટ શોધ કાર્યો માટે પણ થઈ શકે છે. અમે ઑબ્જેક્ટ-બાઉન્ડિંગ બોક્સ સાથે લેબલવાળા ફોટાના સંગ્રહ પર ResNet મોડેલને પ્રથમ તાલીમ આપીને આ કરી શકીએ છીએ. પછી, અમે તાજી ઈમેજોમાં વસ્તુઓને ઓળખવા માટે શીખેલા મોડલને લાગુ કરી શકીએ છીએ.
અમે સિમેન્ટીક સેગ્મેન્ટેશન કાર્યો માટે પણ ResNet નો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ. તેથી, અમે ઇમેજમાં દરેક પિક્સેલને સિમેન્ટીક લેબલ અસાઇન કરી શકીએ છીએ.
પ્રારંભ
ઇન્સેપ્શન એ ઈમેજમાં વસ્તુઓને ઓળખવામાં સક્ષમ ડીપ લર્નિંગ મોડલ છે. ગૂગલે 2014 માં તેની જાહેરાત કરી હતી, અને તે ઘણા સ્તરોનો ઉપયોગ કરીને વિવિધ કદની છબીઓનું વિશ્લેષણ કરે છે. શરૂઆત સાથે, તમારું મોડેલ છબીને ચોક્કસ રીતે સમજી શકે છે.
TensorFlow એ ઇન્સેપ્શન મોડલ બનાવવા અને ચલાવવા માટેનું એક મજબૂત સાધન છે. તે ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવા માટે ઉચ્ચ સ્તરીય અને વપરાશકર્તા મૈત્રીપૂર્ણ ઇન્ટરફેસ પ્રદાન કરે છે. તેથી, વિકાસકર્તાઓ માટે અરજી કરવા માટે ઇન્સેપ્શન એ એકદમ સરળ મોડેલ છે.
ઇન્સેપ્શન ઇન્સ્ટોલ કરી રહ્યું છે
તમે કોડની આ લાઇન ટાઇપ કરીને ઇનસેપ્શન ઇન્સ્ટોલ કરી શકો છો.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
શરૂઆતના ઉપયોગના વિસ્તારો
ઇનસેપ્શન મોડલનો ઉપયોગ લક્ષણો કાઢવા માટે પણ થઈ શકે છે ઊંડા શિક્ષણ જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ (GAN) અને ઓટોએનકોડર્સ જેવા મોડલ.
ચોક્કસ લક્ષણોને ઓળખવા માટે પ્રારંભિક મોડલ ફાઇન-ટ્યુન કરી શકાય છે. ઉપરાંત, અમે એક્સ-રે, સીટી અથવા એમઆરઆઈ જેવી મેડિકલ ઇમેજિંગ એપ્લિકેશન્સમાં અમુક વિકૃતિઓનું નિદાન કરવામાં સક્ષમ હોઈ શકીએ છીએ.
ઈમેજની ગુણવત્તા તપાસવા માટે ઈન્સેપ્શન મોડલ ફાઈન ટ્યુન થઈ શકે છે. અમે મૂલ્યાંકન કરી શકીએ છીએ કે શું છબી અસ્પષ્ટ છે કે ચપળ છે.
ઑબ્જેક્ટ ટ્રેકિંગ અને એક્શન ડિટેક્શન જેવા વિડિયો વિશ્લેષણ કાર્યો માટે ઇન્સેપ્શનનો ઉપયોગ થઈ શકે છે.
બીઇઆરટી
બીઇઆરટી (ટ્રાન્સફોર્મર્સમાંથી બાયડાયરેક્શનલ એન્કોડર રિપ્રેઝેન્ટેશન્સ) એ Google દ્વારા વિકસિત પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત ન્યુરલ નેટવર્ક મોડેલ છે. અમે તેનો ઉપયોગ વિવિધ કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા કાર્યો માટે કરી શકીએ છીએ. આ કાર્યો ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણથી લઈને પ્રશ્નોના જવાબ આપવા સુધી બદલાઈ શકે છે.
BERT ટ્રાન્સફોર્મર આર્કિટેક્ચર પર બનેલ છે. આથી, તમે વર્ડ કનેક્શનને સમજતી વખતે ટેક્સ્ટ ઇનપુટના વિશાળ વોલ્યુમને હેન્ડલ કરી શકો છો.
BERT એ પૂર્વ પ્રશિક્ષિત મોડલ છે જેને તમે TensorFlow એપ્લિકેશનમાં સમાવી શકો છો.
ટેન્સરફ્લોમાં પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત BERT મોડલ તેમજ વિવિધ કાર્યોમાં BERT લાગુ કરવા અને ફાઇન-ટ્યુનિંગ માટે ઉપયોગિતાઓનો સંગ્રહ શામેલ છે. આમ, તમે BERT ની અત્યાધુનિક પ્રાકૃતિક ભાષા પ્રક્રિયા ક્ષમતાઓને સરળતાથી સંકલિત કરી શકો છો.
BERT ઇન્સ્ટોલ કરી રહ્યું છે
પીપ પેકેજ મેનેજરનો ઉપયોગ કરીને, તમે ટેન્સરફ્લોમાં BERT ઇન્સ્ટોલ કરી શકો છો:
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
ટેન્સરફ્લોનું સીપીયુ વર્ઝન ટેન્સરફ્લો સાથે ટેન્સરફ્લો-જીપીયુને બદલીને સરળતાથી ઇન્સ્ટોલ થઈ શકે છે.
લાઇબ્રેરી ઇન્સ્ટોલ કર્યા પછી, તમે BERT મોડલ આયાત કરી શકો છો અને વિવિધ NLP કાર્યો માટે તેનો ઉપયોગ કરી શકો છો. ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ સમસ્યા પર BERT મોડલને ફાઇન-ટ્યુનિંગ માટે અહીં કેટલાક નમૂના કોડ છે, ઉદાહરણ તરીકે:
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)
BERT ના ઉપયોગના વિસ્તારો
તમે ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ કાર્યો કરી શકો છો. ઉદાહરણ તરીકે, તે પ્રાપ્ત કરવું શક્ય છે ભાવના વિશ્લેષણ, વિષય વર્ગીકરણ અને સ્પામ શોધ.
BERT પાસે a નામની એન્ટિટી રેકગ્નિશન (NER) લક્ષણ. તેથી, તમે વ્યક્તિઓ અને સંસ્થાઓ જેવા ટેક્સ્ટમાં એકમોને ઓળખી અને લેબલ કરી શકો છો.
તેનો ઉપયોગ ચોક્કસ સંદર્ભના આધારે પ્રશ્નોના જવાબ આપવા માટે થઈ શકે છે, જેમ કે સર્ચ એન્જિન અથવા ચેટબોટ એપ્લિકેશનમાં.
મશીન અનુવાદની ચોકસાઈ વધારવા માટે ભાષા અનુવાદ માટે BERT ઉપયોગી થઈ શકે છે.
BERT નો ઉપયોગ ટેક્સ્ટ સારાંશ માટે થઈ શકે છે. તેથી, તે લાંબા લખાણ દસ્તાવેજોના સંક્ષિપ્ત, ઉપયોગી સારાંશ પ્રદાન કરી શકે છે.
ડીપવોઇસ
બાયડુ સંશોધન દ્વારા ડીપવોઈસ, એ પાઠ-થી-ભાષણ સંશ્લેષણ મોડેલ.
તે ટેન્સરફ્લો ફ્રેમવર્ક સાથે બનાવવામાં આવ્યું હતું અને વૉઇસ ડેટાના મોટા સંગ્રહ પર તાલીમ આપવામાં આવી હતી.
ડીપવોઇસ ટેક્સ્ટ ઇનપુટમાંથી અવાજ જનરેટ કરે છે. ડીપ વોઇસ ડીપ લર્નિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને તેને શક્ય બનાવે છે. તે ન્યુરલ નેટવર્ક આધારિત મોડલ છે.
આથી, તે ઇનપુટ ડેટાનું વિશ્લેષણ કરે છે અને કનેક્ટેડ નોડ્સના વિશાળ સંખ્યામાં સ્તરોનો ઉપયોગ કરીને ભાષણ જનરેટ કરે છે.
ડીપવોઇસ ઇન્સ્ટોલ કરી રહ્યું છે
!pip install deepvoice
વૈકલ્પિક રીતે;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
ડીપવોઇસના ઉપયોગની એરેસ
તમે એમેઝોન એલેક્સા અને ગૂગલ આસિસ્ટન્ટ જેવા અંગત મદદનીશો માટે સ્પીચ બનાવવા માટે ડીપવોઇસનો ઉપયોગ કરી શકો છો.
ઉપરાંત, ડીપવોઇસનો ઉપયોગ સ્માર્ટ સ્પીકર્સ અને હોમ ઓટોમેશન સિસ્ટમ્સ જેવા વૉઇસ-સક્ષમ ઉપકરણો માટે સ્પીચ બનાવવા માટે થઈ શકે છે.
ડીપવોઇસ સ્પીચ થેરાપી એપ્લિકેશન માટે અવાજ બનાવી શકે છે. તે વાણીની સમસ્યા ધરાવતા દર્દીઓને તેમની વાણી સુધારવામાં મદદ કરી શકે છે.
ડીપવોઈસનો ઉપયોગ શૈક્ષણિક સામગ્રી જેવી કે ઓડિયોબુક્સ અને ભાષા શીખવાની એપ્લિકેશન માટે ભાષણ બનાવવા માટે થઈ શકે છે.
એક જવાબ છોડો