Մեքենայի ուսուցման մոդելների մշակման ամենահայտնի գործիքներից մեկը TensorFlow-ն է։ Մենք օգտագործում ենք TensorFlow-ը տարբեր ոլորտներում բազմաթիվ ծրագրերում:
Այս գրառման մեջ մենք կքննարկենք TensorFlow AI մոդելներից մի քանիսը: Այսպիսով, մենք կարող ենք ստեղծել խելացի համակարգեր:
Մենք նաև կանցնենք շրջանակների միջոցով, որոնք TensorFlow-ն առաջարկում է AI մոդելներ ստեղծելու համար: Այսպիսով, եկեք սկսենք:
TensorFlow-ի համառոտ ներածություն
Google-ի TensorFlow-ը բաց կոդով է Machine Learning ծրագրային փաթեթ։ Այն ներառում է վերապատրաստման և տեղակայման գործիքներ մեքենայական ուսուցման մոդելներ բազմաթիվ հարթակներում: և սարքեր, ինչպես նաև աջակցություն խորը ուսուցման և նյարդային ցանցեր.
TensorFlow-ը ծրագրավորողներին հնարավորություն է տալիս մոդելներ ստեղծել տարբեր հավելվածների համար: Սա ներառում է պատկերի և ձայնի ճանաչում, բնական լեզվի մշակում և համակարգչային տեսլական. Դա ուժեղ և հարմարվող գործիք է համայնքի լայն աջակցությամբ:
TensorFlow-ը ձեր համակարգչում տեղադրելու համար կարող եք մուտքագրել սա ձեր հրամանի պատուհանում.
pip install tensorflow
Ինչպե՞ս են աշխատում AI մոդելները:
AI մոդելները համակարգչային համակարգեր են: Հետևաբար, նրանք նախատեսված են այնպիսի գործողություններ կատարելու համար, որոնք սովորաբար մարդկային ինտելեկտի կարիք ունեն: Պատկերի և խոսքի ճանաչումը և որոշումների ընդունումը նման առաջադրանքների օրինակներ են: AI մոդելները մշակվում են տվյալների զանգվածային հավաքածուների վրա:
Նրանք օգտագործում են մեքենայական ուսուցման տեխնիկա՝ կանխատեսումներ ստեղծելու և գործողություններ կատարելու համար: Նրանք ունեն մի քանի կիրառություն, ներառյալ ինքնակառավարվող մեքենաները, անձնական օգնականները և բժշկական ախտորոշումը:
Այսպիսով, որո՞նք են TensorFlow AI-ի հանրաճանաչ մոդելները:
ResNet
ResNet-ը կամ Residual Network-ը կոնվոլյուցիոնի ձև է նյարդային ցանց. Մենք այն օգտագործում ենք պատկերների դասակարգման և օբյեկտների հայտնաբերում. Այն մշակվել է Microsoft-ի հետազոտողների կողմից 2015 թվականին: Նաև այն հիմնականում առանձնանում է մնացորդային կապերի օգտագործմամբ:
Այս կապերը թույլ են տալիս ցանցին հաջողությամբ սովորել: Հետևաբար, դա հնարավոր է թույլ տալով տեղեկատվության ավելի ազատ հոսքը շերտերի միջև:
ResNet-ը կարող է ներդրվել TensorFlow-ում՝ օգտագործելով Keras API-ը: Այն ապահովում է բարձր մակարդակի, օգտագործողի համար հարմար ինտերֆեյս՝ նեյրոնային ցանցեր ստեղծելու և մարզելու համար:
ResNet-ի տեղադրում
TensorFlow-ը տեղադրելուց հետո կարող եք օգտագործել Keras API-ը՝ ResNet մոդել ստեղծելու համար: TensorFlow-ը ներառում է Keras API-ն, այնպես որ ձեզ հարկավոր չէ այն առանձին տեղադրել:
Դուք կարող եք ներմուծել ResNet մոդելը tensorflow.keras.applications-ից: Եվ դուք կարող եք ընտրել ResNet տարբերակը օգտագործելու համար, օրինակ՝
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Դուք կարող եք նաև օգտագործել հետևյալ կոդը՝ ResNet-ի համար նախապես պատրաստված կշիռները բեռնելու համար.
model = ResNet50(weights='imagenet')
Ընտրելով include_top=False հատկությունը՝ դուք կարող եք լրացուցիչ օգտագործել մոդելը լրացուցիչ ուսուցման կամ ձեր անհատական տվյալների բազան ճշգրտելու համար:
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet-ի օգտագործման ոլորտները
ResNet-ը կարող է օգտագործվել պատկերների դասակարգման մեջ: Այսպիսով, դուք կարող եք դասակարգել լուսանկարները բազմաթիվ խմբերի: Նախ, դուք պետք է վերապատրաստեք ResNet մոդելը պիտակավորված լուսանկարների մեծ տվյալների բազայի վրա: Այնուհետև ResNet-ը կարող է կանխատեսել նախկինում չտեսնված պատկերների դասը:
ResNet-ը կարող է օգտագործվել նաև օբյեկտների հայտնաբերման առաջադրանքների համար, օրինակ՝ լուսանկարներում իրեր հայտնաբերելու համար: Մենք կարող ենք դա անել՝ նախ վերապատրաստելով ResNet մոդելը լուսանկարների հավաքածուի վրա, որոնք պիտակավորված են օբյեկտներով սահմանող տուփերով: Այնուհետև մենք կարող ենք կիրառել սովորած մոդելը՝ թարմ պատկերներում առարկաները ճանաչելու համար:
Մենք կարող ենք նաև օգտագործել ResNet-ը իմաստային հատվածավորման առաջադրանքների համար: Այսպիսով, մենք կարող ենք նշանակել իմաստային պիտակ պատկերի յուրաքանչյուր պիքսելին:
Սկիզբ
Inception-ը խորը ուսուցման մոդել է, որն ի վիճակի է պատկերներով ճանաչել իրերը: Google-ը դրա մասին հայտարարեց 2014 թվականին և վերլուծում է տարբեր չափերի պատկերներ՝ օգտագործելով բազմաթիվ շերտեր: Inception-ի միջոցով ձեր մոդելը կարող է ճշգրիտ ընկալել պատկերը:
TensorFlow-ը հզոր գործիք է Inception մոդելներ ստեղծելու և գործարկելու համար: Այն ապահովում է բարձր մակարդակի և օգտագործողի համար հարմար ինտերֆեյս նեյրոնային ցանցերի ուսուցման համար: Հետևաբար, Inception-ը բավականին պարզ մոդել է մշակողների համար դիմելու համար:
Inception-ի տեղադրում
Դուք կարող եք տեղադրել Inception-ը՝ մուտքագրելով կոդերի այս տողը:
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Inception-ի օգտագործման ոլորտները
Inception մոդելը կարող է օգտագործվել նաև առանձնահատկություններ հանելու համար խորը ուսուցում մոդելներ, ինչպիսիք են Generative Adversarial Networks (GANs) և Autoencoders:
Inception մոդելը կարող է ճշգրտորեն կարգավորվել՝ բացահայտելու կոնկրետ հատկանիշներ: Բացի այդ, մենք կարող ենք ախտորոշել որոշակի խանգարումներ բժշկական պատկերավորման ծրագրերում, ինչպիսիք են ռենտգենը, CT կամ MRI:
Inception մոդելը կարող է ճշգրտորեն կարգավորվել պատկերի որակը ստուգելու համար: Մենք կարող ենք գնահատել՝ պատկերը մշուշոտ է, թե հստակ:
Inception-ը կարող է օգտագործվել տեսավերլուծության առաջադրանքների համար, ինչպիսիք են օբյեկտների հետագծումը և գործողությունների հայտնաբերումը:
ԲԵՐՏ
BERT-ը (Երկուղղորդված կոդավորիչի ներկայացում տրանսֆորմերներից) Google-ի կողմից մշակված նախապես պատրաստված նեյրոնային ցանցի մոդել է: Մենք կարող ենք օգտագործել այն բնական լեզվի մշակման տարբեր առաջադրանքների համար: Այս առաջադրանքները կարող են տարբեր լինել տեքստի դասակարգումից մինչև հարցերին պատասխանելը:
BERT-ը կառուցված է տրանսֆորմատորային ճարտարապետության վրա: Հետևաբար, դուք կարող եք կառավարել տեքստի մուտքագրման հսկայական ծավալները՝ հասկանալով բառերի կապերը:
BERT-ը նախապես պատրաստված մոդել է, որը դուք կարող եք ներառել TensorFlow հավելվածներում:
TensorFlow-ը ներառում է նախապես վերապատրաստված BERT մոդելը, ինչպես նաև կոմունալ ծառայությունների հավաքածու՝ կարգավորելու և BERT-ը տարբեր առաջադրանքների համար կիրառելու համար: Այսպիսով, դուք կարող եք հեշտությամբ ինտեգրել BERT-ի բնական լեզվի մշակման բարդ հնարավորությունները:
BERT-ի տեղադրում
Օգտագործելով pip փաթեթի կառավարիչը, դուք կարող եք տեղադրել BERT-ը TensorFlow-ում.
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-ի CPU-ի տարբերակը կարող է հեշտությամբ տեղադրվել՝ tensorflow-gpu-ն փոխարինելով tensorflow-ով:
Գրադարանը տեղադրելուց հետո կարող եք ներմուծել BERT մոդելը և օգտագործել այն տարբեր NLP առաջադրանքների համար: Ահա տեքստի դասակարգման խնդրի վրա BERT մոդելի մանրակրկիտ ճշգրտման կոդ, օրինակ.
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-ի օգտագործման ոլորտները
Դուք կարող եք կատարել տեքստի դասակարգման առաջադրանքներ: Օրինակ, հնարավոր է հասնել զգայական վերլուծություն, թեմաների դասակարգում և սպամի հայտնաբերում:
BERT-ն ունի ա Անունի ճանաչում (NER) հատկանիշ: Այսպիսով, դուք կարող եք ճանաչել և պիտակավորել տեքստում այնպիսի անձինք, ինչպիսիք են անձինք և կազմակերպությունները:
Այն կարող է օգտագործվել հարցումներին պատասխանելու համար՝ կախված կոնկրետ համատեքստից, օրինակ՝ որոնման համակարգում կամ չաթ բոտի հավելվածում:
BERT-ը կարող է օգտակար լինել Լեզուների թարգմանության համար՝ մեքենայական թարգմանության ճշգրտությունը բարձրացնելու համար:
BERT-ը կարող է օգտագործվել տեքստի ամփոփման համար: Հետևաբար, այն կարող է տրամադրել երկարատև տեքստային փաստաթղթերի հակիրճ, օգտակար ամփոփումներ:
DeepVoice
Baidu Research-ը ստեղծել է DeepVoice-ը, ա տեքստ-խոսք սինթեզի մոդել.
Այն ստեղծվել է TensorFlow շրջանակով և վերապատրաստվել է ձայնային տվյալների մեծ հավաքածուի վրա:
DeepVoice-ը ձայն է ստեղծում տեքստի մուտքագրումից: DeepVoice-ը դա հնարավոր է դարձնում՝ օգտագործելով խորը ուսուցման տեխնիկա: Դա նեյրոնային ցանցի վրա հիմնված մոդել է։
Հետևաբար, այն վերլուծում է մուտքային տվյալները և ստեղծում խոսք՝ օգտագործելով միացված հանգույցների հսկայական թվով շերտեր:
DeepVoice-ի տեղադրում
!pip install deepvoice
Այլընտրանքային;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice-ի օգտագործման տարածքները
Դուք կարող եք օգտագործել DeepVoice-ը, որպեսզի խոսք արտադրի անձնական օգնականների համար, ինչպիսիք են Amazon Alexa-ն և Google Assistant-ը:
Բացի այդ, DeepVoice-ը կարող է օգտագործվել ձայնային սարքերի համար, ինչպիսիք են խելացի բարձրախոսները և տնային ավտոմատացման համակարգերը, խոսք արտադրելու համար:
DeepVoice-ը կարող է ձայն ստեղծել խոսքի թերապիայի հավելվածների համար: Այն կարող է օգնել խոսքի խնդիրներ ունեցող հիվանդներին բարելավել իրենց խոսքը:
DeepVoice-ը կարող է օգտագործվել կրթական նյութերի համար ելույթ ստեղծելու համար, ինչպիսիք են աուդիոգրքերը և լեզուների ուսուցման հավելվածները:
Թողնել գրառում