Salah satu alat paling terkenal untuk mengembangkan model pembelajaran mesin adalah TensorFlow. Kami menggunakan TensorFlow di banyak aplikasi di berbagai industri.
Dalam postingan ini, kita akan memeriksa beberapa model AI TensorFlow. Oleh karena itu, kita dapat membuat sistem cerdas.
Kami juga akan membahas kerangka kerja yang ditawarkan TensorFlow untuk membuat model AI. Jadi mari kita mulai!
Pengantar Singkat tentang TensorFlow
TensorFlow Google adalah sumber terbuka Mesin belajar paket perangkat lunak. Ini termasuk alat untuk pelatihan dan penggelaran model pembelajaran mesin di banyak platform. dan perangkat, serta dukungan untuk pembelajaran mendalam dan jaringan saraf.
TensorFlow memungkinkan developer membuat model untuk berbagai aplikasi. Ini termasuk pengenalan gambar dan audio, pemrosesan bahasa alami, dan visi komputer. Ini adalah alat yang kuat dan mudah beradaptasi dengan dukungan komunitas yang luas.
Untuk menginstal TensorFlow di komputer Anda, Anda dapat mengetik ini di jendela perintah Anda:
pip install tensorflow
Bagaimana Model AI Bekerja?
Model AI adalah sistem komputer. Oleh karena itu, mereka dimaksudkan untuk melakukan aktivitas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Pengenalan gambar dan ucapan serta pengambilan keputusan adalah contoh dari tugas tersebut. Model AI dikembangkan pada kumpulan data yang sangat besar.
Mereka menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk menghasilkan prediksi dan melakukan tindakan. Mereka memiliki beberapa kegunaan, termasuk mobil self-driving, asisten pribadi, dan diagnostik medis.
Jadi, apa saja model AI TensorFlow yang populer?
ResNet
ResNet, atau Residual Network, adalah bentuk konvolusional saraf jaringan. Kami menggunakannya untuk kategorisasi gambar dan deteksi objek. Ini dikembangkan oleh peneliti Microsoft pada tahun 2015. Selain itu, ini terutama dibedakan dengan penggunaan koneksi sisa.
Koneksi ini memungkinkan jaringan untuk belajar dengan sukses. Oleh karena itu, dimungkinkan dengan memungkinkan informasi mengalir lebih bebas antar lapisan.
ResNet dapat diimplementasikan di TensorFlow dengan memanfaatkan Keras API. Ini menyediakan antarmuka tingkat tinggi yang ramah pengguna untuk membuat dan melatih jaringan saraf.
Menginstal ResNet
Setelah menginstal TensorFlow, Anda dapat menggunakan Keras API untuk membuat model ResNet. TensorFlow menyertakan Keras API, jadi Anda tidak perlu menginstalnya satu per satu.
Anda dapat mengimpor model ResNet dari tensorflow.keras.applications. Dan, Anda dapat memilih versi ResNet yang akan digunakan, misalnya:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Anda juga dapat menggunakan kode berikut untuk memuat beban yang telah dilatih sebelumnya untuk ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Dengan memilih properti include_top=False, Anda juga dapat menggunakan model untuk pelatihan tambahan atau menyempurnakan set data kustom Anda.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Area Penggunaan ResNet
ResNet dapat digunakan dalam klasifikasi gambar. Jadi, Anda dapat mengelompokkan foto ke dalam banyak grup. Pertama, Anda perlu melatih model ResNet pada kumpulan data besar berisi foto berlabel. Kemudian, ResNet dapat memprediksi kelas gambar yang sebelumnya tidak terlihat.
ResNet juga dapat digunakan untuk tugas deteksi objek seperti mendeteksi sesuatu di foto. Kita dapat melakukannya dengan terlebih dahulu melatih model ResNet pada kumpulan foto yang diberi label dengan kotak pembatas objek. Kemudian, kita dapat menerapkan model yang dipelajari untuk mengenali objek dalam gambar baru.
Kami juga dapat menggunakan ResNet untuk tugas segmentasi semantik. Jadi, kita dapat menetapkan label semantik untuk setiap piksel dalam suatu gambar.
Lahirnya
Inception adalah model deep learning yang mampu mengenali benda-benda dalam gambar. Google mengumumkannya pada tahun 2014, dan menganalisis gambar dengan berbagai ukuran menggunakan banyak lapisan. Dengan Inception, model Anda dapat memahami gambar secara akurat.
TensorFlow adalah alat yang kuat untuk membuat dan menjalankan model Inception. Ini menyediakan antarmuka tingkat tinggi dan ramah pengguna untuk melatih jaringan saraf. Karenanya, Inception adalah model yang cukup mudah diterapkan untuk pengembang.
Menginstal Inception
Anda dapat menginstal Inception dengan mengetikkan baris kode ini.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Area Penggunaan Inception
Model Inception juga dapat digunakan untuk mengekstraksi fitur belajar mendalam model seperti Generative Adversarial Networks (GANs) dan Autoencoder.
Model Inception dapat disesuaikan untuk mengidentifikasi sifat-sifat tertentu. Selain itu, kami mungkin dapat mendiagnosis gangguan tertentu dalam aplikasi pencitraan medis seperti sinar-X, CT, atau MRI.
Model Inception dapat disesuaikan untuk memeriksa kualitas gambar. Kita dapat mengevaluasi apakah suatu gambar kabur atau tajam.
Inception dapat digunakan untuk tugas analisis video seperti pelacakan objek dan deteksi tindakan.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) adalah model jaringan saraf terlatih yang dikembangkan Google. Kami dapat menggunakannya untuk berbagai tugas pemrosesan bahasa alami. Tugas-tugas ini dapat bervariasi dari kategorisasi teks hingga menjawab pertanyaan.
BERT dibangun di atas arsitektur transformator. Karenanya, Anda dapat menangani input teks dalam jumlah besar sambil memahami koneksi kata.
BERT adalah model terlatih yang dapat Anda masukkan ke dalam aplikasi TensorFlow.
TensorFlow menyertakan model BERT terlatih serta kumpulan utilitas untuk menyempurnakan dan menerapkan BERT ke berbagai tugas. Dengan demikian, Anda dapat dengan mudah mengintegrasikan kemampuan pemrosesan bahasa alami BERT yang canggih.
Menginstal BERT
Menggunakan manajer paket pip, Anda dapat menginstal BERT di 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
Versi CPU TensorFlow dapat diinstal dengan mudah dengan mengganti tensorflow-gpu dengan tensorflow.
Setelah menginstal pustaka, Anda dapat mengimpor model BERT dan menggunakannya untuk berbagai tugas NLP. Berikut adalah beberapa contoh kode untuk menyempurnakan model BERT pada masalah klasifikasi teks, misalnya:
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)
Area Penggunaan BERT
Anda dapat melakukan tugas klasifikasi teks. Misalnya, adalah mungkin untuk mencapai analisis sentimen, kategorisasi topik, dan deteksi spam.
BERT memiliki Pengakuan Entitas Bernama fitur (NER). Karenanya, Anda dapat mengenali dan memberi label entitas dalam teks seperti orang dan organisasi.
Itu dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan tergantung pada konteks tertentu, seperti di mesin pencari atau aplikasi chatbot.
BERT mungkin berguna untuk Terjemahan Bahasa untuk meningkatkan akurasi terjemahan mesin.
BERT dapat digunakan untuk meringkas teks. Oleh karena itu, ini dapat memberikan ringkasan dokumen teks yang panjang dan singkat.
Suara dalam
Penelitian Baidu menciptakan DeepVoice, a teks pidato model sintesis.
Itu dibuat dengan kerangka kerja TensorFlow dan dilatih pada kumpulan besar data suara.
DeepVoice menghasilkan suara dari input teks. DeepVoice memungkinkan dengan menggunakan teknik pembelajaran mendalam. Ini adalah model berbasis jaringan saraf.
Oleh karena itu, ia menganalisis data input dan menghasilkan ucapan menggunakan sejumlah besar lapisan node yang terhubung.
Menginstal DeepVoice
!pip install deepvoice
Kalau tidak;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Area Penggunaan DeepVoice
Anda dapat menggunakan DeepVoice untuk menghasilkan ucapan untuk asisten pribadi seperti Amazon Alexa dan Google Assistant.
Selain itu, DeepVoice dapat digunakan untuk menghasilkan ucapan pada perangkat yang mendukung suara seperti speaker pintar dan sistem otomasi rumah.
DeepVoice dapat membuat suara untuk aplikasi terapi wicara. Ini dapat membantu pasien dengan masalah bicara untuk meningkatkan kemampuan berbicara mereka.
DeepVoice dapat digunakan untuk membuat pidato untuk materi pendidikan seperti buku audio dan aplikasi pembelajaran bahasa.
Tinggalkan Balasan