Salah sawijining alat sing paling misuwur kanggo ngembangake model pembelajaran mesin yaiku TensorFlow. Kita nggunakake TensorFlow ing akeh aplikasi ing macem-macem industri.
Ing kirim iki, kita bakal nliti sawetara model TensorFlow AI. Mula, kita bisa nggawe sistem cerdas.
Kita uga bakal ngliwati kerangka kerja sing ditawakake TensorFlow kanggo nggawe model AI. Dadi ayo miwiti!
A Pambuka Brief kanggo TensorFlow
TensorFlow Google minangka sumber terbuka learning machine paket software. Iku kalebu alat kanggo latihan lan deploying model pembelajaran mesin ing akeh platform. lan piranti, uga dhukungan kanggo sinau jero lan jaringan saraf.
TensorFlow ngidini pangembang nggawe model kanggo macem-macem aplikasi. Iki kalebu pangenalan gambar lan audio, pangolahan basa alami, lan wahyu komputer. Iku alat sing kuwat lan bisa adaptasi kanthi dhukungan komunitas sing nyebar.
Kanggo nginstal TensorFlow ing komputer sampeyan bisa ngetik iki ing jendhela printah:
pip install tensorflow
Kepiye Model AI Bisa?
Model AI yaiku sistem komputer. Mula, dheweke kudu nindakake kegiatan sing biasane mbutuhake akal manungsa. Pangenalan gambar lan wicara lan nggawe keputusan minangka conto tugas kasebut. Model AI dikembangake ing dataset massive.
Dheweke nggunakake teknik sinau mesin kanggo ngasilake prediksi lan nindakake tumindak. Dheweke duwe sawetara kegunaan, kalebu mobil nyopir dhewe, asisten pribadi, lan diagnostik medis.
Dadi, apa model TensorFlow AI sing populer?
ResNet
ResNet, utawa Jaringan Sisa, minangka wangun convolutional jaringan saraf. Kita digunakake kanggo kategorisasi gambar lan Deteksi obyek. Iki dikembangake dening peneliti Microsoft ing 2015. Uga, utamane dibedakake kanthi nggunakake sambungan residual.
Sambungan kasebut ngidini jaringan sinau kanthi sukses. Mula, bisa uga kanthi ngidini informasi mili luwih bebas ing antarane lapisan kasebut.
ResNet bisa ditindakake ing TensorFlow kanthi nggunakake API Keras. Nyedhiyakake antarmuka tingkat dhuwur, pangguna-loropaken kanggo nggawe lan nglatih jaringan saraf.
Nginstal ResNet
Sawise nginstal TensorFlow, sampeyan bisa nggunakake API Keras kanggo nggawe model ResNet. TensorFlow kalebu API Keras, dadi sampeyan ora perlu nginstal dhewe.
Sampeyan bisa ngimpor model ResNet saka tensorflow.keras.applications. Lan, sampeyan bisa milih versi ResNet sing arep digunakake, contone:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Sampeyan uga bisa nggunakake kode ing ngisor iki kanggo mbukak bobot sing wis dilatih kanggo ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Kanthi milih properti include_top=False, sampeyan uga bisa nggunakake model kasebut kanggo latihan tambahan utawa nyetel set data khusus sampeyan.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Wilayah panggunaan ResNet
ResNet bisa digunakake ing klasifikasi gambar. Dadi, sampeyan bisa nggolongake foto dadi pirang-pirang klompok. Pisanan, sampeyan kudu nglatih model ResNet ing set data gedhe saka foto berlabel. Banjur, ResNet bisa prédhiksi kelas gambar sing sadurunge ora katon.
ResNet uga bisa digunakake kanggo tugas deteksi obyek kaya ndeteksi barang ing foto. Kita bisa nindakake iki kanthi nglatih model ResNet pisanan babagan koleksi foto sing dilabeli karo kothak obyek. Banjur, kita bisa nggunakake model sinau kanggo ngenali obyek ing gambar seger.
Kita uga bisa nggunakake ResNet kanggo tugas segmentasi semantik. Dadi, kita bisa nemtokake label semantik kanggo saben piksel ing gambar.
Inception
Inception minangka model pembelajaran jero sing bisa ngerteni samubarang ing gambar. Google ngumumake ing 2014, lan nganalisa gambar saka macem-macem ukuran nggunakake akeh lapisan. Kanthi Inception, model sampeyan bisa ngerteni gambar kanthi akurat.
TensorFlow minangka alat sing kuat kanggo nggawe lan mbukak model Inception. Nyedhiyakake antarmuka tingkat dhuwur lan pangguna-loropaken kanggo latihan jaringan saraf. Mula, Inception minangka model sing gampang ditrapake kanggo pangembang.
Nginstal Inception
Sampeyan bisa nginstal Inception kanthi ngetik baris kode iki.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Area Panggunaan Inception
Model Inception uga bisa digunakake kanggo ngekstrak fitur ing sinau jero model kaya Generative Adversarial Networks (GAN) lan Autoencoders.
Model Inception bisa uga disetel kanthi apik kanggo ngenali sipat tartamtu. Uga, kita bisa uga bisa diagnosa kelainan tartamtu ing aplikasi pencitraan medis kayata X-ray, CT, utawa MRI.
Model Inception bisa uga disetel kanthi apik kanggo mriksa kualitas gambar. Kita bisa ngevaluasi manawa gambar kasebut kabur utawa garing.
Inception bisa digunakake kanggo tugas analisis video kayata nelusuri obyek lan deteksi tumindak.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) yaiku model jaringan saraf sing wis dilatih Google. Kita bisa nggunakake kanggo macem-macem tugas pangolahan basa alam. Tugas kasebut bisa beda-beda saka kategorisasi teks nganti mangsuli pitakon.
BERT dibangun ing arsitektur trafo. Mula, sampeyan bisa nangani volume input teks sing akeh nalika ngerti sambungan tembung.
BERT minangka model sing wis dilatih sing bisa sampeyan gabungake menyang aplikasi TensorFlow.
TensorFlow kalebu model BERT sing wis dilatih uga koleksi utilitas kanggo fine-tuning lan aplikasi BERT kanggo macem-macem tugas. Mangkono, sampeyan bisa kanthi gampang nggabungake kemampuan pangolahan basa alam BERT sing canggih.
Nginstal BERT
Nggunakake manajer paket pip, sampeyan bisa nginstal BERT ing 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 bisa gampang diinstal kanthi ngganti tensorflow-gpu karo tensorflow.
Sawise nginstal perpustakaan, sampeyan bisa ngimpor model BERT lan nggunakake kanggo macem-macem tugas NLP. Ing ngisor iki sawetara conto kode kanggo nyetel model BERT babagan masalah klasifikasi teks, contone:
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 panggunaan BERT
Sampeyan bisa nindakake tugas klasifikasi teks. Contone, iku bisa kanggo entuk analisis sentimen, kategorisasi topik, lan deteksi spam.
BERT duweni a Pengakuan Entitas sing Jeneng fitur (NER). Mula, sampeyan bisa ngenali lan menehi label entitas ing teks kayata wong lan organisasi.
Bisa digunakake kanggo njawab pitakon gumantung konteks tartamtu, kayata ing mesin telusur utawa aplikasi chatbot.
BERT bisa uga migunani kanggo Terjemahan Basa kanggo nambah akurasi terjemahan mesin.
BERT bisa digunakake kanggo ringkesan teks. Mula, bisa menehi ringkesan ringkes lan migunani babagan dokumen teks sing dawa.
DeepVoice
Riset Baidu nggawe DeepVoice, a teks-kanggo-wicara model sintesis.
Iki digawe nganggo kerangka TensorFlow lan dilatih babagan koleksi data swara sing akeh.
DeepVoice ngasilake swara saka input teks. DeepVoice bisa ditindakake kanthi nggunakake teknik sinau jero. Iku model basis jaringan syaraf.
Mula, nganalisa data input lan ngasilake wicara nggunakake pirang-pirang lapisan simpul sing disambungake.
Nginstal DeepVoice
!pip install deepvoice
Utawa;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Ares Panggunaan DeepVoice
Sampeyan bisa nggunakake DeepVoice kanggo ngasilake wicara kanggo asisten pribadi kaya Amazon Alexa lan Asisten Google.
Uga, DeepVoice bisa uga digunakake kanggo ngasilake wicara kanggo piranti sing nganggo swara kaya speaker cerdas lan sistem otomatisasi omah.
DeepVoice bisa nggawe swara kanggo aplikasi terapi wicara. Bisa mbantu pasien sing duwe masalah wicara kanggo nambah wicara.
DeepVoice bisa digunakake kanggo nggawe pidato kanggo materi pendidikan kayata buku audio lan aplikasi sinau basa.
Ninggalake a Reply