機械学習モデルを開発するための最も有名なツールの XNUMX つは TensorFlow です。 さまざまな業界の多くのアプリケーションで TensorFlow を使用しています。
この投稿では、TensorFlow AI モデルのいくつかを調べます。 したがって、インテリジェントなシステムを作成できます。
また、AI モデルを作成するために TensorFlow が提供するフレームワークについても説明します。 それでは始めましょう!
TensorFlow の簡単な紹介
Google の TensorFlow はオープンソースです 機械学習 ソフトウェアパッケージ。 トレーニングと展開のためのツールが含まれています 機械学習モデル 多くのプラットフォームで。 とデバイス、およびディープラーニングのサポートと ニューラルネットワーク.
TensorFlow を使用すると、開発者はさまざまなアプリケーションのモデルを作成できます。 これには、画像と音声の認識、自然言語処理、 コンピュータビジョン. これは強力で適応性の高いツールであり、広範なコミュニティ サポートを備えています。
コンピューターに TensorFlow をインストールするには、コマンド ウィンドウに次のように入力します。
pip install tensorflow
AI モデルの仕組み
AI モデルはコンピューター システムです。 したがって、彼らは通常人間の知性を必要とする活動を行うことを意図しています。 画像と音声の認識と意思決定は、そのようなタスクの例です。 AI モデルは大規模なデータセットで開発されます。
機械学習技術を使用して、予測を生成し、アクションを実行します。 自動運転車、パーソナルアシスタント、医療診断など、いくつかの用途があります。
では、人気のある TensorFlow AI モデルは何ですか?
レスネット
ResNet、または Residual Network は、畳み込みの形式です。 ニューラルネットワーク. 画像の分類に使用し、 物体検出. 2015 年に Microsoft の研究者によって開発されました。また、主に残留接続の使用によって区別されます。
これらの接続により、ネットワークは正常に学習できます。 したがって、情報がレイヤー間をより自由に流れるようにすることで可能になります。
ResNet は、Keras API を利用して TensorFlow に実装できます。 これは、ニューラル ネットワークを作成およびトレーニングするための高レベルでユーザー フレンドリーなインターフェイスを提供します。
ResNet のインストール
TensorFlow をインストールしたら、Keras API を使用して ResNet モデルを作成できます。 TensorFlow には Keras API が含まれているため、個別にインストールする必要はありません。
tensorflow.keras.applications から ResNet モデルをインポートできます。 また、使用する ResNet バージョンを選択できます。次に例を示します。
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
次のコードを使用して、ResNet の事前トレーニング済みの重みを読み込むこともできます。
model = ResNet50(weights='imagenet')
プロパティ include_top=False を選択することで、追加のトレーニングやカスタム データセットの微調整のためにモデルをさらに利用できます。
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet の使用分野
ResNet は画像分類に使用できます。 そのため、写真を多くのグループに分類できます。 まず、ラベル付けされた写真の大規模なデータセットで ResNet モデルをトレーニングする必要があります。 次に、ResNet は以前に見られなかった画像のクラスを予測できます。
ResNet は、写真内の物体の検出などのオブジェクト検出タスクにも使用できます。 これを行うには、最初にオブジェクト境界ボックスでラベル付けされた写真のコレクションで ResNet モデルをトレーニングします。 次に、学習したモデルを適用して、新しい画像内のオブジェクトを認識できます。
セマンティック セグメンテーション タスクに ResNet を使用することもできます。 したがって、画像内の各ピクセルにセマンティック ラベルを割り当てることができます。
インセプション
Inception は、画像内のものを認識できるディープ ラーニング モデルです。 Google が 2014 年に発表したもので、さまざまなサイズの画像を何層にも重ねて解析します。 Inception を使用すると、モデルは画像を正確に理解できます。
TensorFlow は、Inception モデルを作成して実行するための強力なツールです。 ニューラルネットワークをトレーニングするための高レベルで使いやすいインターフェースを提供します。 したがって、Inception は、開発者が適用する非常に簡単なモデルです。
インセプションのインストール
このコード行を入力して、Inception をインストールできます。
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
インセプションの使用分野
インセプション モデルは、次の特徴を抽出するためにも使用できます。 深い学習 Generative Adversarial Networks (GAN) や Autoencoders などのモデル。
Inception モデルは、特定の特性を識別するために微調整される場合があります。 また、X 線、CT、MRI などの医用画像アプリケーションで特定の疾患を診断できる場合もあります。
Inception モデルは、画質を確認するために微調整される場合があります。 画像がぼやけているか鮮明であるかを評価できます。
Inception は、オブジェクト トラッキングやアクション検出などのビデオ分析タスクに使用できます。
ベルト
BERT (トランスフォーマーからの双方向エンコーダ表現) は、Google が開発した事前トレーニング済みのニューラル ネットワーク モデルです。 さまざまな自然言語処理タスクに使用できます。 これらのタスクは、テキストの分類から質問への回答までさまざまです。
BERT は、Transformer アーキテクチャに基づいて構築されています。 したがって、単語のつながりを理解しながら、膨大な量のテキスト入力を処理できます。
BERT は、TensorFlow アプリケーションに組み込むことができる事前トレーニング済みのモデルです。
TensorFlow には、事前トレーニング済みの BERT モデルと、BERT を微調整してさまざまなタスクに適用するための一連のユーティリティが含まれています。 したがって、BERT の洗練された自然言語処理機能を簡単に統合できます。
BERT のインストール
pip パッケージ マネージャーを使用して、BERT を TensorFlow にインストールできます。
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 の CPU バージョンは、tensorflow-gpu を tensorflow に置き換えることで簡単にインストールできます。
ライブラリをインストールしたら、BERT モデルをインポートして、さまざまな NLP タスクに利用できます。 テキスト分類の問題で BERT モデルを微調整するためのサンプル コードを次に示します。たとえば、次のようになります。
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の使用分野
テキスト分類タスクを実行できます。 たとえば、達成することが可能です 感情分析、トピックの分類、およびスパム検出。
BERTには 名前付きエンティティの認識 (NER) 機能。 したがって、人や組織などのテキスト内のエンティティを認識してラベルを付けることができます。
検索エンジンやチャットボット アプリケーションなど、特定のコンテキストに応じてクエリに回答するために使用できます。
BERT は、機械翻訳の精度を高めるために言語翻訳に役立つ場合があります。
BERT は、テキストの要約に使用できます。 したがって、長いテキスト文書の簡潔で有用な要約を提供できます。
声が低い
Baidu Research は DeepVoice を作成しました。 テキストを音声に変換します 合成モデル。
TensorFlow フレームワークで作成され、大量の音声データのコレクションでトレーニングされました。
DeepVoice は、テキスト入力から音声を生成します。 DeepVoice は、ディープ ラーニング技術を使用してそれを可能にします。 これは、ニューラル ネットワーク ベースのモデルです。
したがって、入力データを分析し、接続されたノードの膨大な数のレイヤーを使用して音声を生成します。
DeepVoice のインストール
!pip install deepvoice
あるいは;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice の使用範囲
DeepVoice を使用して、Amazon Alexa や Google アシスタントなどのパーソナル アシスタントの音声を生成できます。
また、DeepVoice を使用して、スマート スピーカーやホーム オートメーション システムなどの音声対応デバイス用の音声を生成することもできます。
DeepVoice は、言語療法アプリケーション用の音声を作成できます。 発語に問題のある患者の発語を改善するのに役立ちます。
DeepVoice は、オーディオブックや語学学習アプリなどの教材用のスピーチを作成するために使用できます。
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