Youn nan zouti ki pi koni pou devlope modèl aprantisaj machin se TensorFlow. Nou itilize TensorFlow nan anpil aplikasyon nan divès endistri.
Nan pòs sa a, nou pral egzamine kèk nan modèl TensorFlow AI yo. Pakonsekan, nou ka kreye sistèm entelijan.
Nou pral tou ale nan kad ke TensorFlow ofri pou kreye modèl AI. Se konsa, ann kòmanse!
Yon entwodiksyon tou kout sou TensorFlow
TensorFlow Google a se yon sous louvri aprantisaj machin pake lojisyèl. Li gen ladann zouti pou fòmasyon ak deplwaye modèl aprantisaj machin sou anpil platfòm. ak aparèy, osi byen ke sipò pou aprantisaj pwofon ak rezo neral.
TensorFlow pèmèt devlopè yo kreye modèl pou yon varyete aplikasyon. Sa a gen ladan rekonesans imaj ak odyo, pwosesis lang natirèl, ak vizyon òdinatè. Li se yon zouti solid ak adaptab ak sipò kominote toupatou.
Pou enstale TensorFlow sou òdinatè ou, ou ka tape sa a nan fenèt lòd ou a:
pip install tensorflow
Ki jan modèl AI travay?
Modèl AI yo se sistèm òdinatè. Se poutèt sa, yo vle di yo fè aktivite ki ta òdinèman bezwen entèlijans imen. Imaj ak rekonesans lapawòl ak pran desizyon se egzanp travay sa yo. Modèl AI yo devlope sou seri done masiv.
Yo anplwaye teknik aprantisaj machin pou jenere prediksyon ak fè aksyon. Yo gen plizyè itilizasyon, ki gen ladan otomobil oto-kondwi, asistan pèsonèl, ak dyagnostik medikal.
Se konsa, ki sa ki popilè TensorFlow AI modèl yo?
ResNet
ResNet, oswa Rezo rezidyèl, se yon fòm konvolusyon nè rezo. Nou itilize li pou kategorize imaj ak deteksyon objè. Li te devlope pa chèchè Microsoft nan 2015. Epitou, li se sitou distenge pa itilize nan koneksyon rezidyèl.
Koneksyon sa yo pèmèt rezo a aprann avèk siksè. Pakonsekan, li posib pa pèmèt enfòmasyon yo koule pi lib ant kouch yo.
ResNet ka aplike nan TensorFlow lè w itilize API Keras la. Li bay yon wo nivo, koòdone itilizatè-zanmitay pou kreye ak fòmasyon rezo neral.
Enstale ResNet
Apre w fin enstale TensorFlow, ou ka itilize Keras API pou kreye yon modèl ResNet. TensorFlow gen ladan Keras API, kidonk ou pa bezwen enstale li endividyèlman.
Ou ka enpòte modèl ResNet nan tensorflow.keras.applications. Epi, ou ka chwazi vèsyon ResNet pou itilize, pa egzanp:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Ou ka itilize kòd sa a tou pou chaje pwa ki te antrene davans pou ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Lè w chwazi pwopriyete a include_top=False, ou ka itilize modèl la anplis pou plis fòmasyon oswa ajiste seri done koutim ou a.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Zòn Itilizasyon ResNet yo
ResNet ka itilize nan klasifikasyon imaj. Se konsa, ou ka kategorize foto nan plizyè gwoup. Premyèman, ou bezwen fòme yon modèl ResNet sou yon seri done gwo foto ki make. Lè sa a, ResNet ka predi klas la nan imaj yo pa te wè deja.
ResNet ka itilize tou pou travay deteksyon objè tankou detekte bagay nan foto. Nou ka fè sa nan premye fòmasyon yon modèl ResNet sou yon koleksyon foto ki make ak bwat objè-limite. Lè sa a, nou ka aplike modèl aprann nan rekonèt objè nan imaj fre.
Nou ka itilize ResNet tou pou travay segmentasyon semantik. Se konsa, nou ka bay yon etikèt semantik nan chak pixel nan yon imaj.
kòmansman
Inception se yon modèl aprantisaj pwofon ki kapab rekonèt bagay ki nan imaj yo. Google te anonse li an 2014, epi li analize imaj divès gwosè lè l sèvi avèk anpil kouch. Avèk Inception, modèl ou a ka konprann imaj la avèk presizyon.
TensorFlow se yon zouti fò pou kreye ak kouri modèl Inception. Li bay yon koòdone wo nivo ak itilizatè-zanmitay pou fòmasyon rezo neral. Pakonsekan, Inception se yon modèl trè senp pou aplike pou devlopè.
Enstale Inception
Ou ka enstale Inception lè w tape liy kòd sa a.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Zòn Itilizasyon Inception a
Modèl Inception ka itilize tou pou ekstrè karakteristik nan pwofondè aprantisaj modèl tankou Jenerative Adversarial Networks (GANs) ak Autoencoders.
Modèl Inception a ka byen ajiste pou idantifye karakteristik espesifik. Epitou, nou ka kapab fè dyagnostik sèten maladi nan aplikasyon pou imaj medikal tankou radyografi, CT, oswa MRI.
Modèl Inception ka byen ajiste pou tcheke kalite imaj la. Nou ka evalye si yon imaj se flou oswa sèk.
Yo ka itilize kòmansman an pou travay analiz videyo tankou swiv objè ak deteksyon aksyon.
BERT
BERT (Reprezantasyon Bidirectionnelle Encoder soti nan Transformers) se yon modèl rezo neral Google-devlope pre-antre. Nou ka sèvi ak li pou yon varyete de travay pwosesis lang natirèl. Travay sa yo ka varye ant kategori tèks pou reponn kesyon yo.
BERT bati sou achitekti transfòmatè. Pakonsekan, ou ka okipe yon gwo kantite tèks antre pandan w ap konprann koneksyon mo yo.
BERT se yon modèl pre-antre ke ou ka enkòpore nan aplikasyon TensorFlow.
TensorFlow gen ladann yon modèl BERT ki deja antrene ansanm ak yon koleksyon sèvis piblik pou ajiste ak aplike BERT nan yon varyete travay. Kidonk, ou ka byen fasil entegre kapasite sofistike nan pwosesis lang natirèl BERT.
Enstale BERT
Sèvi ak manadjè pake pip la, ou ka enstale BERT nan 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
Vèsyon CPU TensorFlow a ka fasilman enstale lè w ranplase tensorflow-gpu ak tensorflow.
Apre w fin enstale bibliyotèk la, ou ka enpòte modèl BERT la epi itilize li pou diferan travay NLP. Men kèk echantiyon kòd pou ajiste yon modèl BERT sou yon pwoblèm klasifikasyon tèks, pa egzanp:
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)
Zòn Itilizasyon BERT yo
Ou ka fè travay klasifikasyon tèks. Pou egzanp, li posib reyalize santiman analiz, kategorizasyon sijè, ak deteksyon spam.
BERT gen yon Yo te rele Rekonesans Antite (NER) karakteristik. Pakonsekan, ou ka rekonèt epi mete etikèt sou antite nan tèks tankou moun ak òganizasyon.
Li ka itilize pou reponn kesyon depann sou yon kontèks patikilye, tankou nan yon motè rechèch oswa aplikasyon chatbot.
BERT ka itil pou Tradiksyon Lang pou ogmante presizyon tradiksyon machin.
BERT ka itilize pou rezime tèks. Pakonsekan, li ka bay yon rezime kout, itil nan dokiman tèks long.
DeepVoice
Baidu Research te kreye DeepVoice, a tèks-a-lapawòl modèl sentèz.
Li te kreye ak fondasyon TensorFlow ak fòmasyon sou yon gwo koleksyon done vwa.
DeepVoice jenere vwa nan opinyon tèks. DeepVoice fè li posib lè l sèvi avèk teknik aprantisaj pwofon. Li se yon modèl rezo neral ki baze sou.
Pakonsekan, li analize done opinyon ak jenere lapawòl lè l sèvi avèk yon gwo kantite kouch nœuds konekte.
Enstale DeepVoice
!pip install deepvoice
Altènativman;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Ares Itilizasyon DeepVoice a
Ou ka itilize DeepVoice pou pwodwi diskou pou asistan pèsonèl tankou Amazon Alexa ak Google Assistant.
Epitou, DeepVoice ka itilize pou pwodwi lapawòl pou aparèy ki pèmèt vwa tankou moun kap pale entelijan ak sistèm automatisation lakay yo.
DeepVoice ka kreye yon vwa pou aplikasyon pou terapi lapawòl. Li ka ede pasyan ki gen pwoblèm lapawòl amelyore diskou yo.
Yo ka itilize DeepVoice pou kreye yon diskou pou materyèl edikatif tankou liv odyo ak aplikasyon pou aprann lang.
Kite yon Reply