A gépi tanulási modellek fejlesztésének egyik legismertebb eszköze a TensorFlow. A TensorFlow-t számos alkalmazásban használjuk különböző iparágakban.
Ebben a bejegyzésben megvizsgálunk néhány TensorFlow AI modellt. Így intelligens rendszereket hozhatunk létre.
A TensorFlow által az AI-modellek létrehozásához kínált keretrendszereken is végigmegyünk. Tehát kezdjük!
A TensorFlow rövid bemutatása
A Google TensorFlow nyílt forráskódú gépi tanulás Szoftver csomag. Tartalmaz eszközöket a képzéshez és a telepítéshez gépi tanulási modellek számos platformon. és eszközök, valamint a mély tanulás támogatása és neurális hálózatok.
A TensorFlow lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy modelleket hozzanak létre különféle alkalmazásokhoz. Ide tartozik a kép- és hangfelismerés, a természetes nyelvi feldolgozás, ill számítógépes látás. Ez egy erős és alkalmazkodó eszköz, széles körű közösségi támogatással.
A TensorFlow számítógépre történő telepítéséhez írja be ezt a parancsablakba:
pip install tensorflow
Hogyan működnek az AI-modellek?
Az AI modellek számítógépes rendszerek. Ezért olyan tevékenységeket kell végezniük, amelyekhez általában emberi értelem szükséges. Ilyen feladatok például a kép- és beszédfelismerés, valamint a döntéshozatal. Az AI modelleket hatalmas adathalmazokra fejlesztik.
Gépi tanulási technikákat alkalmaznak előrejelzések generálására és műveletek végrehajtására. Számos felhasználási területük van, beleértve az önvezető autókat, a személyi asszisztenseket és az orvosi diagnosztikát.
Tehát melyek a népszerű TensorFlow AI modellek?
ResNet
A ResNet vagy Residual Network a konvolúció egyik formája neurális hálózat. Képkategorizálására használjuk és tárgy észlelése. A Microsoft kutatói fejlesztették ki 2015-ben. Ezen kívül főként a maradék kapcsolatok használata különbözteti meg.
Ezek a kapcsolatok lehetővé teszik a hálózat sikeres tanulását. Ezért ez lehetséges azáltal, hogy lehetővé teszi az információ szabadabb áramlását a rétegek között.
A ResNet a Keras API kihasználásával implementálható a TensorFlow-ban. Magas szintű, felhasználóbarát felületet biztosít a neurális hálózatok létrehozásához és betanításához.
A ResNet telepítése
A TensorFlow telepítése után használhatja a Keras API-t egy ResNet modell létrehozásához. A TensorFlow tartalmazza a Keras API-t, így nem kell külön telepítenie.
A ResNet modellt importálhatja a tensorflow.keras.applications webhelyről. Kiválaszthatja a használni kívánt ResNet verziót, például:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
A következő kódot is használhatja a ResNet előre betanított súlyainak betöltéséhez:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Az include_top=False tulajdonság kiválasztásával a modellt további képzésre vagy egyéni adatkészlet finomhangolására is használhatja.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
A ResNet felhasználási területei
A ResNet a képosztályozáshoz használható. Így a fényképeket számos csoportba sorolhatja. Először is meg kell tanítania egy ResNet-modellt a címkézett fényképek nagy adatkészletére. Ezután a ResNet meg tudja jósolni a korábban nem látott képek osztályát.
A ResNet objektumészlelési feladatokra is használható, például dolgok észlelésére a fényképeken. Ezt úgy tehetjük meg, hogy először egy ResNet modellt tanítunk egy objektumhatároló dobozokkal megjelölt fotógyűjteményre. Ezután a tanult modellt alkalmazhatjuk új képeken lévő objektumok felismerésére.
A ResNet-et szemantikai szegmentálási feladatokhoz is használhatjuk. Tehát a kép minden pixeléhez szemantikai címkét rendelhetünk.
Inception
Az Inception egy mély tanulási modell, amely képes felismerni a dolgokat képekben. A Google 2014-ben jelentette be, és több rétegben elemzi a különböző méretű képeket. Az Inception segítségével modellje pontosan képes megérteni a képet.
A TensorFlow egy erős eszköz az Inception modellek létrehozásához és futtatásához. Magas szintű és felhasználóbarát felületet biztosít a neurális hálózatok betanításához. Ezért az Inception egy meglehetősen egyszerű modell a fejlesztők számára.
Inception telepítése
Az Inception telepítéséhez írja be ezt a kódsort.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
A kezdetek felhasználási területei
Az Inception modell is használható funkciók kinyerésére mély tanulás olyan modellek, mint a Generatív Adversarial Networks (GAN) és az Autoencoderek.
Az Inception modell finomhangolható bizonyos tulajdonságok azonosítására. Ezenkívül képesek lehetünk bizonyos rendellenességek diagnosztizálására olyan orvosi képalkotó alkalmazásokban, mint például a röntgen, a CT vagy az MRI.
Az Inception modell finomhangolható a képminőség ellenőrzéséhez. Kiértékelhetjük, hogy egy kép homályos vagy éles.
Az Inception videoelemzési feladatokhoz használható, mint például az objektumok követése és a műveletek észlelése.
BERTI
A BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) a Google által kifejlesztett előre betanított neurális hálózati modell. Számos természetes nyelvi feldolgozási feladathoz használhatjuk. Ezek a feladatok a szöveges kategorizálástól a kérdések megválaszolásáig változhatnak.
A BERT a transzformátor architektúrára épül. Így hatalmas mennyiségű szövegbevitelt kezelhet, miközben megérti a szókapcsolatokat.
A BERT egy előre betanított modell, amely beépíthető a TensorFlow alkalmazásokba.
A TensorFlow egy előre betanított BERT-modellt, valamint segédprogramokat tartalmaz a BERT finomhangolásához és különféle feladatokhoz való alkalmazásához. Így könnyedén integrálhatja a BERT kifinomult természetes nyelvi feldolgozási képességeit.
A BERT telepítése
A pip csomagkezelő segítségével telepítheti a BERT-et a TensorFlow-ban:
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 TensorFlow CPU-verziója könnyen telepíthető a tensorflow-gpu helyett a tensorflow-val.
A könyvtár telepítése után importálhatja a BERT-modellt, és különböző NLP-feladatokhoz használhatja. Íme néhány példakód egy szövegosztályozási probléma BERT-modelljének finomhangolásához, például:
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)
A BERT felhasználási területei
Szövegosztályozási feladatokat végezhet. Például lehetséges elérni hangulat elemzés, téma kategorizálása és spamészlelés.
A BERT-nek van egy Elnevezett entitás-felismerés (NER) funkció. Így felismerheti és felcímkézheti a szövegben szereplő entitásokat, például személyeket és szervezeteket.
Egy adott kontextustól függően használható lekérdezések megválaszolására, például keresőmotorban vagy chatbot-alkalmazásban.
A BERT hasznos lehet a nyelvi fordításban a gépi fordítás pontosságának növelése érdekében.
A BERT használható szöveges összefoglalásra. Így rövid, hasznos összefoglalókat nyújthat a hosszú szöveges dokumentumokról.
Mély hang
A Baidu Research létrehozta a DeepVoice-t, a text-to-speech szintézis modell.
A TensorFlow keretrendszerrel hozták létre, és a hangadatok nagy gyűjteményére képezték ki.
A DeepVoice hangot generál a szövegbevitelből. A DeepVoice ezt a mély tanulási technikák használatával teszi lehetővé. Ez egy neurális hálózat alapú modell.
Ezért elemzi a bemeneti adatokat, és beszédet generál a csatlakoztatott csomópontok nagyszámú rétegének felhasználásával.
A DeepVoice telepítése
!pip install deepvoice
Alternatív módon;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
A DeepVoice használati területei
A DeepVoice segítségével beszédet állíthat elő olyan személyi asszisztensek számára, mint az Amazon Alexa és a Google Assistant.
Ezenkívül a DeepVoice felhasználható beszéd előállítására olyan eszközökhöz, mint az intelligens hangszórók és az otthoni automatizálási rendszerek.
A DeepVoice hangot tud létrehozni a beszédterápiás alkalmazásokhoz. Segíthet a beszédproblémákkal küzdő betegeknek beszédük javításában.
A DeepVoice használható oktatási anyagok, például hangoskönyvek és nyelvtanulási alkalmazások beszédének létrehozására.
Hagy egy Válaszol