אחד הכלים הידועים ביותר לפיתוח מודלים של למידת מכונה הוא TensorFlow. אנו משתמשים ב-TensorFlow ביישומים רבים בתעשיות שונות.
בפוסט זה, נבחן כמה מדגמי TensorFlow AI. לפיכך, אנו יכולים ליצור מערכות חכמות.
נעבור גם על מסגרות שמציעה TensorFlow ליצירת מודלים של AI. אז בואו נתחיל!
מבוא קצר ל-TensorFlow
TensorFlow של גוגל הוא קוד פתוח למידת מכונה חבילת תוכנה. הוא כולל כלים להדרכה ופריסה מודלים ללימוד מכונה בפלטפורמות רבות. ומכשירים, כמו גם תמיכה בלמידה עמוקה ו רשתות עצביות.
TensorFlow מאפשרת למפתחים ליצור מודלים עבור מגוון יישומים. זה כולל זיהוי תמונה ואודיו, עיבוד שפה טבעית ו ראיית מחשב. זהו כלי חזק וניתן להתאמה עם תמיכה קהילתית נרחבת.
כדי להתקין את TensorFlow במחשב שלך, תוכל להקליד זאת בחלון הפקודה שלך:
pip install tensorflow
כיצד פועלים מודלים של AI?
דגמי AI הם מערכות מחשב. לכן, הם נועדו לעשות פעילויות שבדרך כלל יצטרכו אינטלקט אנושי. זיהוי תמונה ודיבור וקבלת החלטות הם דוגמאות למשימות כאלה. מודלים של AI מפותחים על מערכי נתונים מסיביים.
הם משתמשים בטכניקות למידת מכונה כדי ליצור תחזיות ולבצע פעולות. יש להם מספר שימושים, כולל מכוניות בנהיגה עצמית, עוזרים אישיים ואבחון רפואי.
אז מה הם הדגמים הפופולריים של TensorFlow AI?
ResNet
ResNet, או Residual Network, היא סוג של קונבולוציוני רשת עצבית. אנו משתמשים בו עבור סיווג תמונות ו איתור אובייקטים. הוא פותח על ידי חוקרי מיקרוסופט בשנת 2015. כמו כן, הוא נבדל בעיקר על ידי שימוש בקשרים שיוריים.
חיבורים אלו מאפשרים לרשת ללמוד בהצלחה. לפיכך, זה אפשרי על ידי מתן אפשרות למידע לזרום בצורה חופשית יותר בין השכבות.
ניתן ליישם את ResNet ב-TensorFlow על ידי מינוף ה-API של Keras. הוא מספק ממשק ידידותי למשתמש ברמה גבוהה ליצירה והדרכה של רשתות עצביות.
התקנת ResNet
לאחר התקנת TensorFlow, תוכל להשתמש ב-Keras API כדי ליצור מודל ResNet. TensorFlow כולל את ה-API של Keras, כך שאינך צריך להתקין אותו בנפרד.
אתה יכול לייבא את מודל ResNet מ tensorflow.keras.applications. בנוסף, אתה יכול לבחור את גרסת ResNet לשימוש, לדוגמה:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
אתה יכול גם להשתמש בקוד הבא כדי לטעון משקולות מאומנות מראש עבור ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
על ידי בחירת המאפיין include_top=False, תוכל גם להשתמש במודל להדרכה נוספת או לכוונון עדין של מערך הנתונים המותאם אישית שלך.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
תחומי השימוש של ResNet
ניתן להשתמש ב- ResNet בסיווג תמונות. אז, אתה יכול לסווג תמונות לקבוצות רבות. ראשית, עליך לאמן מודל ResNet על מערך נתונים גדול של תמונות שכותרתו. לאחר מכן, ResNet יכול לחזות את המעמד של תמונות שלא נראו בעבר.
ניתן להשתמש ב- ResNet גם למשימות זיהוי אובייקטים כמו זיהוי דברים בתמונות. אנו יכולים לעשות זאת על ידי הכשרה תחילה של מודל ResNet על אוסף תמונות המסומנות בתיבות תוחמות אובייקטים. לאחר מכן, נוכל ליישם את המודל הנלמד כדי לזהות אובייקטים בתמונות טריות.
אנו יכולים גם להשתמש ב-ResNet עבור משימות פילוח סמנטי. אז אנחנו יכולים להקצות תווית סמנטית לכל פיקסל בתמונה.
ההקמה
Inception הוא מודל למידה עמוקה המסוגל לזהות דברים בתמונות. גוגל הכריזה על כך ב-2014, והיא מנתחת תמונות בגדלים שונים באמצעות שכבות רבות. עם Inception, המודל שלך יכול להבין את התמונה במדויק.
TensorFlow הוא כלי חזק ליצירה והרצה של מודלים של Inception. הוא מספק ממשק ברמה גבוהה וידידותי לאימון רשתות עצביות. לפיכך, Inception הוא מודל די פשוט ליישום עבור מפתחים.
התקנת Inception
אתה יכול להתקין את Inception על ידי הקלדת שורת קוד זו.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
תחומי השימוש של Inception
מודל Inception עשוי לשמש גם כדי לחלץ תכונות פנימה למידה עמוקה מודלים כמו Generative Adversarial Networks (GANs) ומקודדים אוטומטיים.
מודל Inception עשוי להיות מכוונן עדין כדי לזהות תכונות ספציפיות. כמו כן, ייתכן שנוכל לאבחן הפרעות מסוימות ביישומי הדמיה רפואית כגון רנטגן, CT או MRI.
דגם Inception עשוי להיות מכוונן עדין כדי לבדוק את איכות התמונה. אנו יכולים להעריך אם תמונה מטושטשת או חדה.
Inception עשוי לשמש למשימות ניתוח וידאו כגון מעקב אחר אובייקטים וזיהוי פעולה.
ברט
BERT (ייצוגי קודן דו-כיווני של רובוטריקים) הוא מודל רשת עצבית שפותחה מראש על ידי גוגל. אנו עשויים להשתמש בו עבור מגוון משימות עיבוד שפה טבעית. משימות אלו יכולות להשתנות מסיווג טקסט ועד למענה על שאלות.
BERT בנוי על ארכיטקטורת שנאים. לפיכך, אתה יכול להתמודד עם כמויות עצומות של קלט טקסט תוך הבנת קשרי מילים.
BERT הוא מודל מאומן מראש שתוכל לשלב ביישומי TensorFlow.
TensorFlow כולל מודל BERT מאומן מראש וכן אוסף של כלי עזר לכוונון עדין ויישום BERT למגוון משימות. כך, אתה יכול לשלב בקלות את יכולות עיבוד השפה הטבעית המתוחכמות של BERT.
התקנת BERT
באמצעות מנהל החבילות pip, אתה יכול להתקין BERT ב- 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
ניתן להתקין בקלות את גרסת ה-CPU של TensorFlow על ידי החלפת tensorflow-gpu ב-tensorflow.
לאחר התקנת הספרייה, תוכל לייבא את מודל BERT ולהשתמש בו למשימות NLP שונות. הנה קוד לדוגמה לכוונון עדין של מודל BERT על בעיית סיווג טקסט, למשל:
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)
תחומי השימוש של BERT
אתה יכול לבצע משימות סיווג טקסט. למשל, אפשר להשיג ניתוח הסנטימנט, סיווג נושאים וזיהוי דואר זבל.
ל-BERT יש א זיהוי ישויות בשם תכונה (NER). לפיכך, אתה יכול לזהות ולתייג ישויות בטקסט כגון אנשים וארגונים.
ניתן להשתמש בו כדי לענות על שאילתות בהתאם להקשר מסוים, כגון במנוע חיפוש או יישום צ'טבוט.
BERT עשוי להיות שימושי עבור תרגום שפה כדי להגביר את דיוק התרגום המכונה.
ניתן להשתמש ב-BERT לסיכום טקסט. לפיכך, הוא יכול לספק סיכומים קצרים ושימושיים של מסמכי טקסט ארוכים.
קול עמוק
Baidu Research יצרה את DeepVoice, א טקסט לדיבור מודל סינתזה.
הוא נוצר עם מסגרת TensorFlow ואומן על אוסף גדול של נתוני קול.
DeepVoice מייצר קול מקלט טקסט. DeepVoice מאפשר זאת באמצעות טכניקות למידה עמוקה. זהו מודל מבוסס רשת עצבית.
לפיכך, הוא מנתח נתוני קלט ומייצר דיבור באמצעות מספר עצום של שכבות של צמתים מחוברים.
התקנת DeepVoice
!pip install deepvoice
לחלופין;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
אזורי השימוש של DeepVoice
אתה יכול להשתמש ב-DeepVoice כדי להפיק דיבור עבור עוזרים אישיים כמו Amazon Alexa ו- Google Assistant.
כמו כן, DeepVoice עשוי לשמש להפקת דיבור עבור מכשירים התומכים בקול כמו רמקולים חכמים ומערכות אוטומציה ביתית.
DeepVoice יכולה ליצור קול עבור יישומי ריפוי בדיבור. זה יכול לסייע למטופלים עם בעיות דיבור לשפר את הדיבור שלהם.
ניתן להשתמש ב-DeepVoice ליצירת נאום עבור חומר חינוכי כמו ספרי אודיו ואפליקציות ללימוד שפות.
השאירו תגובה