Jedan od najpoznatijih alata za razvoj modela strojnog učenja je TensorFlow. Koristimo TensorFlow u mnogim aplikacijama u raznim industrijama.
U ovom ćemo postu ispitati neke od modela TensorFlow AI. Dakle, možemo stvoriti inteligentne sustave.
Također ćemo proći kroz okvire koje nudi TensorFlow za kreiranje AI modela. Pa počnimo!
Kratki uvod u TensorFlow
Googleov TensorFlow je open-source stroj za učenje programski paket. Sadrži alate za obuku i implementaciju modeli strojnog učenja na mnogim platformama. i uređaje, kao i podršku za duboko učenje i neuronske mreže.
TensorFlow omogućuje programerima stvaranje modela za različite primjene. To uključuje prepoznavanje slike i zvuka, obradu prirodnog jezika i računalni vid. To je snažan i prilagodljiv alat sa širokom podrškom zajednice.
Da biste instalirali TensorFlow na svoje računalo, možete upisati ovo u svoj naredbeni prozor:
pip install tensorflow
Kako funkcioniraju AI modeli?
AI modeli su računalni sustavi. Stoga su namijenjeni obavljanju aktivnosti za koje bi inače bio potreban ljudski intelekt. Prepoznavanje slike i govora te donošenje odluka primjeri su takvih zadataka. AI modeli razvijeni su na golemim skupovima podataka.
Oni koriste tehnike strojnog učenja za generiranje predviđanja i izvođenje radnji. Imaju nekoliko namjena, uključujući samovozeće automobile, osobne asistente i medicinsku dijagnostiku.
Dakle, koji su popularni modeli TensorFlow AI?
ResNet
ResNet ili Residual Network oblik je konvolucijske mreže neuronska mreža. Koristimo ga za kategorizaciju slika i otkrivanje objekta. Razvili su ga Microsoftovi istraživači 2015. Također, uglavnom se razlikuje korištenjem rezidualnih veza.
Ove veze omogućuju mreži da uspješno uči. Dakle, moguće je omogućiti slobodniji protok informacija između slojeva.
ResNet se može implementirati u TensorFlow korištenjem Keras API-ja. Pruža korisničko sučelje visoke razine za stvaranje i obuku neuronskih mreža.
Instaliranje ResNeta
Nakon instaliranja TensorFlowa, možete koristiti Keras API za izradu ResNet modela. TensorFlow uključuje Keras API, tako da ga ne morate pojedinačno instalirati.
Možete uvesti ResNet model iz tensorflow.keras.applications. I, možete odabrati ResNet verziju za korištenje, na primjer:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Također možete upotrijebiti sljedeći kod za učitavanje unaprijed obučenih utega za ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Odabirom svojstva include_top=False, možete dodatno koristiti model za dodatnu obuku ili fino podešavanje vašeg prilagođenog skupa podataka.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet-ova područja uporabe
ResNet se može koristiti u klasifikaciji slika. Dakle, možete kategorizirati fotografije u mnoge grupe. Najprije morate uvježbati ResNet model na velikom skupu podataka označenih fotografija. Tada ResNet može predvidjeti klasu prethodno neviđenih slika.
ResNet se također može koristiti za zadatke otkrivanja objekata poput otkrivanja stvari na fotografijama. To možemo učiniti tako da prvo uvježbamo ResNet model na kolekciji fotografija označenih okvirima koji ograničavaju objekte. Zatim možemo primijeniti naučeni model za prepoznavanje objekata na svježim slikama.
Također možemo koristiti ResNet za zadatke semantičke segmentacije. Dakle, možemo dodijeliti semantičku oznaku svakom pikselu na slici.
početak
Inception je model dubokog učenja koji može prepoznati stvari na slikama. Google ju je najavio 2014. godine, a analizira slike različitih veličina koristeći mnogo slojeva. Uz Inception, vaš model može točno shvatiti sliku.
TensorFlow je snažan alat za stvaranje i pokretanje Inception modela. Omogućuje sučelje na visokoj razini i jednostavno za korištenje za obuku neuronskih mreža. Stoga je Inception prilično jednostavan model za primjenu za programere.
Instaliranje Inceptiona
Možete instalirati Inception upisivanjem ove linije koda.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Područja upotrebe Inceptiona
Inception model također se može koristiti za izdvajanje značajki duboko učenje modeli kao što su Generative Adversarial Networks (GAN) i Autoenkoderi.
Početni model može se fino podesiti za prepoznavanje specifičnih osobina. Također, možda ćemo moći dijagnosticirati određene poremećaje u medicinskim slikovnim aplikacijama kao što su X-zrake, CT ili MRI.
Inception model može se fino podesiti kako bi se provjerila kvaliteta slike. Možemo procijeniti je li slika nejasna ili oštra.
Inception se može koristiti za zadatke video analize kao što su praćenje objekata i otkrivanje radnji.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) model je unaprijed obučene neuronske mreže koji je razvio Google. Možemo ga koristiti za razne zadatke obrade prirodnog jezika. Ovi zadaci mogu varirati od kategorizacije teksta do odgovaranja na pitanja.
BERT je izgrađen na transformatorskoj arhitekturi. Dakle, možete nositi s velikim količinama unosa teksta dok shvaćate veze riječi.
BERT je unaprijed obučeni model koji možete ugraditi u TensorFlow aplikacije.
TensorFlow uključuje unaprijed obučeni BERT model kao i kolekciju uslužnih programa za fino podešavanje i primjenu BERT-a na razne zadatke. Stoga možete jednostavno integrirati BERT-ove sofisticirane mogućnosti obrade prirodnog jezika.
Instalacija BERT-a
Koristeći upravitelj paketa pip, možete instalirati BERT u 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
TensorFlow CPU verzija može se jednostavno instalirati zamjenom tensorflow-gpu s tensorflow.
Nakon instaliranja biblioteke, možete uvesti BERT model i koristiti ga za različite NLP zadatke. Ovdje je primjer koda za fino podešavanje BERT modela na problemu klasifikacije teksta, na primjer:
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-ova područja uporabe
Možete obavljati zadatke klasifikacije teksta. Na primjer, moguće je postići sentiment analiza, kategorizacija tema i otkrivanje neželjene pošte.
BERT ima a Prepoznavanje imenovanog entiteta (NER) značajka. Dakle, možete prepoznati i označiti entitete u tekstu kao što su osobe i organizacije.
Može se koristiti za odgovaranje na upite ovisno o određenom kontekstu, kao što je tražilica ili chatbot aplikacija.
BERT može biti koristan za jezični prijevod za povećanje točnosti strojnog prijevoda.
BERT se može koristiti za sažimanje teksta. Stoga može pružiti kratke, korisne sažetke podužih tekstualnih dokumenata.
Dubok glas
Baidu Research stvorio je DeepVoice, a tekst u govor model sinteze.
Stvoren je s okvirom TensorFlow i obučen na velikoj zbirci glasovnih podataka.
DeepVoice generira glas iz unosa teksta. DeepVoice to omogućuje korištenjem tehnika dubokog učenja. To je model koji se temelji na neuronskoj mreži.
Stoga analizira ulazne podatke i generira govor koristeći ogroman broj slojeva povezanih čvorova.
Instalacija DeepVoicea
!pip install deepvoice
Alternativno;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Područja uporabe DeepVoicea
Možete koristiti DeepVoice za proizvodnju govora za osobne asistente kao što su Amazon Alexa i Google Assistant.
Također, DeepVoice se može koristiti za proizvodnju govora za uređaje s omogućenim glasom poput pametnih zvučnika i sustava kućne automatizacije.
DeepVoice može stvoriti glas za logopedske aplikacije. Može pomoći pacijentima s govornim problemima da poboljšaju svoj govor.
DeepVoice se može koristiti za stvaranje govora za obrazovne materijale poput audioknjiga i aplikacija za učenje jezika.
Ostavi odgovor