TensorFlow मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने के लिए सबसे प्रसिद्ध उपकरणों में से एक है। हम विभिन्न उद्योगों में कई अनुप्रयोगों में TensorFlow का उपयोग करते हैं।
इस पोस्ट में, हम कुछ TensorFlow AI मॉडल की जाँच करेंगे। इसलिए, हम बुद्धिमान सिस्टम बना सकते हैं।
हम AI मॉडल बनाने के लिए TensorFlow द्वारा प्रदान किए जाने वाले ढाँचे से भी गुजरेंगे। तो चलो शुरू करते है!
TensorFlow का संक्षिप्त परिचय
Google का TensorFlow एक ओपन-सोर्स है यंत्र अधिगम सॉफ़्टवेयर पैकेज। इसमें प्रशिक्षण और तैनाती के लिए उपकरण शामिल हैं मशीन सीखने के मॉडल कई मंचों पर। और उपकरण, साथ ही गहन शिक्षा के लिए समर्थन और तंत्रिका जाल.
TensorFlow डेवलपर्स को विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए मॉडल बनाने में सक्षम बनाता है। इसमें छवि और ऑडियो पहचान, प्राकृतिक भाषा संसाधन और शामिल हैं कंप्यूटर दृष्टि. यह व्यापक समुदाय समर्थन के साथ एक मजबूत और अनुकूलनीय उपकरण है।
अपने कंप्यूटर पर TensorFlow स्थापित करने के लिए आप इसे अपनी कमांड विंडो में टाइप कर सकते हैं:
pip install tensorflow
एआई मॉडल कैसे काम करते हैं?
एआई मॉडल कंप्यूटर सिस्टम हैं। इसलिए, वे ऐसे कार्यकलाप करने के लिए बने हैं जिनमें आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है। छवि और वाक् पहचान और निर्णय लेना ऐसे कार्यों के उदाहरण हैं। एआई मॉडल बड़े पैमाने पर डेटासेट पर विकसित किए जाते हैं।
वे भविष्यवाणियां करने और कार्रवाई करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीक का इस्तेमाल करते हैं। उनके कई उपयोग हैं, जिनमें सेल्फ-ड्राइविंग ऑटोमोबाइल, पर्सनल असिस्टेंट और मेडिकल डायग्नोस्टिक्स शामिल हैं।
तो, लोकप्रिय TensorFlow AI मॉडल क्या हैं?
रेसनेट
ResNet, या अवशिष्ट नेटवर्क, कनवल्शनल का एक रूप है तंत्रिका नेटवर्क. हम इसका उपयोग छवि वर्गीकरण और के लिए करते हैं वस्तु का पता लगाना. इसे 2015 में Microsoft शोधकर्ताओं द्वारा विकसित किया गया था। साथ ही, यह मुख्य रूप से अवशिष्ट कनेक्शन के उपयोग से अलग है।
ये कनेक्शन नेटवर्क को सफलतापूर्वक सीखने की अनुमति देते हैं। इसलिए, परतों के बीच सूचनाओं को अधिक स्वतंत्र रूप से प्रवाहित करने के लिए सक्षम करना संभव है।
ResNet को Keras API का लाभ उठाकर TensorFlow में लागू किया जा सकता है। यह तंत्रिका नेटवर्क बनाने और प्रशिक्षण के लिए एक उच्च स्तरीय, उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस प्रदान करता है।
ResNet की स्थापना
TensorFlow को स्थापित करने के बाद, आप ResNet मॉडल बनाने के लिए Keras API का उपयोग कर सकते हैं। TensorFlow में Keras API शामिल है, इसलिए आपको इसे व्यक्तिगत रूप से इंस्टॉल करने की आवश्यकता नहीं है।
आप Tensorflow.keras.applications से ResNet मॉडल आयात कर सकते हैं। और, उदाहरण के लिए, आप उपयोग करने के लिए ResNet संस्करण का चयन कर सकते हैं:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
आप ResNet के पूर्व-प्रशिक्षित भार को लोड करने के लिए निम्न कोड का भी उपयोग कर सकते हैं:
model = ResNet50(weights='imagenet')
संपत्ति शामिल_टॉप = गलत का चयन करके, आप अतिरिक्त प्रशिक्षण के लिए मॉडल का उपयोग कर सकते हैं या अपने कस्टम डेटासेट को ठीक कर सकते हैं।
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet के उपयोग के क्षेत्र
छवि वर्गीकरण में ResNet का उपयोग किया जा सकता है। तो, आप तस्वीरों को कई समूहों में वर्गीकृत कर सकते हैं। सबसे पहले, आपको लेबल किए गए फ़ोटो के बड़े डेटासेट पर ResNet मॉडल को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। फिर, ResNet पहले से न देखी गई छवियों के वर्ग की भविष्यवाणी कर सकता है।
ResNet का उपयोग ऑब्जेक्ट डिटेक्शन कार्यों जैसे फ़ोटो में चीज़ों का पता लगाने के लिए भी किया जा सकता है। हम ऑब्जेक्ट-बाउंडिंग बॉक्स के साथ लेबल किए गए फ़ोटो के संग्रह पर पहले ResNet मॉडल को प्रशिक्षित करके ऐसा कर सकते हैं। फिर, हम ताजा छवियों में वस्तुओं को पहचानने के लिए सीखे गए मॉडल को लागू कर सकते हैं।
हम सिमेंटिक सेगमेंटेशन कार्यों के लिए ResNet का भी उपयोग कर सकते हैं। इसलिए, हम एक इमेज में प्रत्येक पिक्सेल को एक सिमेंटिक लेबल असाइन कर सकते हैं।
आरंभ
इंसेप्शन एक गहन शिक्षण मॉडल है जो छवियों में चीजों को पहचानने में सक्षम है। Google ने 2014 में इसकी घोषणा की, और यह कई परतों का उपयोग करके विभिन्न आकारों की छवियों का विश्लेषण करता है। इंसेप्शन के साथ, आपका मॉडल छवि को सटीक रूप से समझ सकता है।
TensorFlow इंसेप्शन मॉडल बनाने और चलाने के लिए एक मजबूत टूल है। यह तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए एक उच्च-स्तरीय और उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस प्रदान करता है। इसलिए, डेवलपर्स के लिए आवेदन करने के लिए इंसेप्शन एक बहुत ही सीधा मॉडल है।
स्थापना स्थापना
आप कोड की इस लाइन को टाइप करके इंसेप्शन को स्थापित कर सकते हैं।
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
शुरुआत के उपयोग के क्षेत्र
इंसेप्शन मॉडल का उपयोग सुविधाओं को निकालने के लिए भी किया जा सकता है ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क्स (GANs) और Autoencoders जैसे मॉडल।
विशिष्ट लक्षणों की पहचान करने के लिए इंसेप्शन मॉडल को ठीक किया जा सकता है। साथ ही, हम एक्स-रे, सीटी, या एमआरआई जैसे मेडिकल इमेजिंग अनुप्रयोगों में कुछ विकारों का निदान करने में सक्षम हो सकते हैं।
छवि गुणवत्ता की जांच करने के लिए इंसेप्शन मॉडल को ठीक किया जा सकता है। हम मूल्यांकन कर सकते हैं कि कोई छवि फ़ज़ी या क्रिस्प है या नहीं।
वीडियो विश्लेषण कार्यों जैसे ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग और एक्शन डिटेक्शन के लिए इंसेप्शन का उपयोग किया जा सकता है।
बर्ट
BERT (ट्रांसफॉर्मर्स से बिडायरेक्शनल एनकोडर रिप्रेजेंटेशन) एक Google द्वारा विकसित पूर्व-प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क मॉडल है। हम इसका उपयोग विभिन्न प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों के लिए कर सकते हैं। ये कार्य पाठ वर्गीकरण से लेकर प्रश्नों के उत्तर देने तक भिन्न हो सकते हैं।
BERT ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पर बनाया गया है। इसलिए, शब्द कनेक्शन को समझने के दौरान आप बड़ी मात्रा में टेक्स्ट इनपुट को संभाल सकते हैं।
BERT एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल है जिसे आप TensorFlow एप्लिकेशन में शामिल कर सकते हैं।
TensorFlow में एक पूर्व-प्रशिक्षित BERT मॉडल के साथ-साथ विभिन्न प्रकार के कार्यों के लिए BERT को ठीक करने और लागू करने के लिए उपयोगिताओं का एक संग्रह शामिल है। इस प्रकार, आप BERT की परिष्कृत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्षमताओं को आसानी से एकीकृत कर सकते हैं।
बीईआरटी की स्थापना
पाइप पैकेज मैनेजर का उपयोग करके, आप TensorFlow में BERT स्थापित कर सकते हैं:
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 के CPU संस्करण को Tensorflow-gpu को Tensorflow से प्रतिस्थापित करके आसानी से स्थापित किया जा सकता है।
पुस्तकालय स्थापित करने के बाद, आप बीईआरटी मॉडल आयात कर सकते हैं और इसे विभिन्न एनएलपी कार्यों के लिए उपयोग कर सकते हैं। पाठ वर्गीकरण समस्या पर बीईआरटी मॉडल को ठीक करने के लिए यहां कुछ नमूना कोड है, उदाहरण के लिए:
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 के उपयोग के क्षेत्र
आप पाठ वर्गीकरण कार्य कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, प्राप्त करना संभव है भावना विश्लेषण, विषय वर्गीकरण, और स्पैम पहचान।
बर्ट के पास है जिसका नाम एंटिटी रिकग्निशन रखा गया है (एनईआर) सुविधा। इसलिए, आप व्यक्तियों और संगठनों जैसे पाठ में संस्थाओं को पहचान और लेबल कर सकते हैं।
इसका उपयोग किसी विशेष संदर्भ के आधार पर प्रश्नों का उत्तर देने के लिए किया जा सकता है, जैसे सर्च इंजन या चैटबॉट एप्लिकेशन में।
BERT मशीनी अनुवाद सटीकता बढ़ाने के लिए भाषा अनुवाद के लिए उपयोगी हो सकता है।
टेक्स्ट सारांशीकरण के लिए BERT का उपयोग किया जा सकता है। इसलिए, यह लंबे टेक्स्ट दस्तावेज़ों का एक संक्षिप्त, उपयोगी सारांश प्रदान कर सकता है।
गहरी आवाज
Baidu रिसर्च ने डीपवॉइस बनाया, a लिखे हुए को बोलने में बदलना संश्लेषण मॉडल।
इसे TensorFlow फ्रेमवर्क के साथ बनाया गया था और वॉयस डेटा के एक बड़े संग्रह पर प्रशिक्षित किया गया था।
डीपवॉइस टेक्स्ट इनपुट से आवाज उत्पन्न करता है। डीपवॉइस डीप लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके इसे संभव बनाता है। यह एक तंत्रिका नेटवर्क आधारित मॉडल है।
इसलिए, यह इनपुट डेटा का विश्लेषण करता है और कनेक्टेड नोड्स की बड़ी संख्या में परतों का उपयोग करके भाषण उत्पन्न करता है।
डीपवॉइस इंस्टॉल करना
!pip install deepvoice
वैकल्पिक रूप से,
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
डीपवॉइस का एरेस ऑफ यूसेज
आप Amazon Alexa और Google Assistant जैसे निजी सहायकों के लिए भाषण तैयार करने के लिए DeepVoice का उपयोग कर सकते हैं।
साथ ही, स्मार्ट स्पीकर और होम ऑटोमेशन सिस्टम जैसे ध्वनि-सक्षम उपकरणों के लिए वाक् उत्पन्न करने के लिए डीपवॉइस का उपयोग किया जा सकता है।
डीपवॉइस स्पीच थेरेपी अनुप्रयोगों के लिए एक आवाज बना सकता है। यह भाषण समस्याओं वाले रोगियों को उनके भाषण में सुधार करने में सहायता कर सकता है।
डीपवॉइस का उपयोग शैक्षिक सामग्री जैसे ऑडियोबुक और भाषा सीखने के ऐप के लिए भाषण बनाने के लिए किया जा सकता है।
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