Uno degli strumenti più noti per lo sviluppo di modelli di machine learning è TensorFlow. Utilizziamo TensorFlow in molte applicazioni in vari settori.
In questo post, esamineremo alcuni dei modelli TensorFlow AI. Quindi, possiamo creare sistemi intelligenti.
Esamineremo anche i framework offerti da TensorFlow per la creazione di modelli di intelligenza artificiale. Quindi iniziamo!
Una breve introduzione a TensorFlow
TensorFlow di Google è un open source machine learning pacchetto software. Include strumenti per la formazione e la distribuzione modelli di apprendimento automatico su molte piattaforme. e dispositivi, oltre al supporto per deep learning e reti neurali.
TensorFlow consente agli sviluppatori di creare modelli per una varietà di applicazioni. Ciò include il riconoscimento di immagini e audio, l'elaborazione del linguaggio naturale e visione computerizzata. È uno strumento forte e adattabile con un ampio supporto da parte della comunità.
Per installare TensorFlow sul tuo computer puoi digitare quanto segue nella finestra di comando:
pip install tensorflow
Come funzionano i modelli AI?
I modelli di intelligenza artificiale sono sistemi informatici. Pertanto, sono destinati a svolgere attività che normalmente richiederebbero l'intelletto umano. Il riconoscimento di immagini e parole e il processo decisionale sono esempi di tali compiti. I modelli di intelligenza artificiale sono sviluppati su enormi set di dati.
Impiegano tecniche di apprendimento automatico per generare previsioni ed eseguire azioni. Hanno diversi usi, tra cui automobili a guida autonoma, assistenti personali e diagnostica medica.
Quindi, quali sono i famosi modelli TensorFlow AI?
RESNET
ResNet, o Residual Network, è una forma di convoluzione rete neurale. Lo usiamo per la categorizzazione delle immagini e rilevamento oggetti. È stato sviluppato dai ricercatori Microsoft nel 2015. Inoltre, si distingue principalmente per l'uso di connessioni residue.
Queste connessioni consentono alla rete di apprendere correttamente. Quindi, è possibile consentendo alle informazioni di fluire più liberamente tra i livelli.
ResNet può essere implementato in TensorFlow sfruttando l'API Keras. Fornisce un'interfaccia user-friendly di alto livello per la creazione e l'addestramento di reti neurali.
Installazione di ResNet
Dopo aver installato TensorFlow, puoi utilizzare l'API Keras per creare un modello ResNet. TensorFlow include l'API Keras, quindi non è necessario installarla singolarmente.
Puoi importare il modello ResNet da tensorflow.keras.applications. Inoltre, puoi selezionare la versione ResNet da utilizzare, ad esempio:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Puoi anche utilizzare il seguente codice per caricare pesi pre-addestrati per ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Selezionando la proprietà include_top=False, puoi inoltre utilizzare il modello per ulteriore addestramento o perfezionare il tuo set di dati personalizzato.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Aree di utilizzo di ResNet
ResNet può essere utilizzato nella classificazione delle immagini. Quindi, puoi classificare le foto in molti gruppi. Innanzitutto, devi addestrare un modello ResNet su un ampio set di dati di foto etichettate. Quindi, ResNet può prevedere la classe di immagini mai viste prima.
ResNet può anche essere utilizzato per attività di rilevamento di oggetti come rilevare oggetti nelle foto. Possiamo farlo addestrando prima un modello ResNet su una raccolta di foto etichettate con riquadri di delimitazione degli oggetti. Quindi, possiamo applicare il modello appreso per riconoscere oggetti in nuove immagini.
Possiamo anche usare ResNet per attività di segmentazione semantica. Quindi, possiamo assegnare un'etichetta semantica a ciascun pixel in un'immagine.
Inizio
Inception è un modello di deep learning in grado di riconoscere le cose nelle immagini. Google lo ha annunciato nel 2014 e analizza immagini di varie dimensioni utilizzando molti livelli. Con Inception, il tuo modello può comprendere l'immagine in modo accurato.
TensorFlow è un potente strumento per la creazione e l'esecuzione di modelli Inception. Fornisce un'interfaccia di alto livello e di facile utilizzo per l'addestramento delle reti neurali. Quindi, Inception è un modello piuttosto semplice da applicare agli sviluppatori.
Installazione di Inception
Puoi installare Inception digitando questa riga di codice.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Aree di utilizzo di Inception
Il modello Inception può anche essere utilizzato per estrarre funzionalità in apprendimento profondo modelli come Generative Adversarial Networks (GAN) e Autoencoders.
Il modello Inception può essere messo a punto per identificare tratti specifici. Inoltre, potremmo essere in grado di diagnosticare determinati disturbi in applicazioni di imaging medico come raggi X, TC o risonanza magnetica.
Il modello Inception può essere messo a punto per verificare la qualità dell'immagine. Possiamo valutare se un'immagine è sfocata o nitida.
Inception può essere utilizzato per attività di analisi video come il rilevamento di oggetti e il rilevamento di azioni.
BERTA
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) è un modello di rete neurale pre-addestrato sviluppato da Google. Possiamo usarlo per una varietà di attività di elaborazione del linguaggio naturale. Queste attività possono variare dalla categorizzazione del testo alla risposta alle domande.
BERT è costruito sull'architettura del trasformatore. Quindi, puoi gestire grandi volumi di input di testo mentre comprendi le connessioni di parole.
BERT è un modello preaddestrato che puoi incorporare nelle applicazioni TensorFlow.
TensorFlow include un modello BERT preaddestrato e una raccolta di utilità per la messa a punto e l'applicazione di BERT a una varietà di attività. Pertanto, è possibile integrare facilmente le sofisticate capacità di elaborazione del linguaggio naturale di BERT.
Installazione di BERT
Utilizzando il gestore di pacchetti pip, puoi installare BERT in 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
La versione CPU di TensorFlow può essere facilmente installata sostituendo tensorflow-gpu con tensorflow.
Dopo aver installato la libreria, puoi importare il modello BERT e utilizzarlo per diverse attività di PNL. Di seguito è riportato un codice di esempio per la messa a punto di un modello BERT su un problema di classificazione del testo, ad esempio:
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)
Aree di utilizzo di BERT
È possibile eseguire attività di classificazione del testo. Ad esempio, è possibile raggiungere sentiment analysis, categorizzazione degli argomenti e rilevamento dello spam.
BERT ha un Riconoscimento di entità nominate caratteristica (NER). Quindi, puoi riconoscere ed etichettare entità nel testo come persone e organizzazioni.
Può essere utilizzato per rispondere a domande in base a un particolare contesto, ad esempio in un motore di ricerca o in un'applicazione chatbot.
BERT può essere utile per la traduzione linguistica per aumentare l'accuratezza della traduzione automatica.
BERT può essere utilizzato per il riepilogo del testo. Pertanto, può fornire brevi e utili riassunti di lunghi documenti di testo.
Voce profonda
Baidu Research ha creato DeepVoice, a text-to-speech modello di sintesi.
È stato creato con il framework TensorFlow e addestrato su una grande raccolta di dati vocali.
DeepVoice genera voce dall'input di testo. DeepVoice lo rende possibile utilizzando tecniche di deep learning. È un modello basato su reti neurali.
Quindi, analizza i dati di input e genera il parlato utilizzando un numero enorme di livelli di nodi connessi.
Installazione di DeepVoice
!pip install deepvoice
In alternativa;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Aree di utilizzo di DeepVoice
Puoi utilizzare DeepVoice per produrre discorsi per assistenti personali come Amazon Alexa e Google Assistant.
Inoltre, DeepVoice può essere utilizzato per produrre voce per dispositivi abilitati alla voce come altoparlanti intelligenti e sistemi di automazione domestica.
DeepVoice può creare una voce per applicazioni di logopedia. Può aiutare i pazienti con problemi di linguaggio a migliorare il loro modo di parlare.
DeepVoice può essere utilizzato per creare un discorso per materiale educativo come audiolibri e app per l'apprendimento delle lingue.
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