მანქანათმცოდნეობის მოდელების განვითარების ერთ-ერთი ყველაზე ცნობილი ინსტრუმენტი არის TensorFlow. ჩვენ ვიყენებთ TensorFlow-ს მრავალ აპლიკაციაში სხვადასხვა ინდუსტრიაში.
ამ პოსტში ჩვენ განვიხილავთ TensorFlow AI-ის ზოგიერთ მოდელს. ამრიგად, ჩვენ შეგვიძლია შევქმნათ ინტელექტუალური სისტემები.
ჩვენ ასევე გავივლით ჩარჩოებს, რომლებსაც TensorFlow გთავაზობთ ხელოვნური ინტელექტის მოდელების შესაქმნელად. ასე რომ, დავიწყოთ!
TensorFlow-ის მოკლე შესავალი
Google-ის TensorFlow არის ღია წყარო მანქანა სწავლის პროგრამული პაკეტი. იგი მოიცავს ინსტრუმენტებს სასწავლო და განლაგებისთვის მანქანათმცოდნეობის მოდელები ბევრ პლატფორმაზე. და მოწყობილობები, ასევე ღრმა სწავლის მხარდაჭერა და ნეირონული ქსელები.
TensorFlow დეველოპერებს საშუალებას აძლევს შექმნან მოდელები სხვადასხვა აპლიკაციისთვის. ეს მოიცავს გამოსახულების და აუდიოს ამოცნობას, ბუნებრივი ენის დამუშავებას და კომპიუტერული ხედვა. ეს არის ძლიერი და ადაპტირებადი ინსტრუმენტი საზოგადოების ფართო მხარდაჭერით.
თქვენს კომპიუტერზე TensorFlow-ის დასაყენებლად შეგიძლიათ აკრიფოთ ეს ბრძანების ფანჯარაში:
pip install tensorflow
როგორ მუშაობს AI მოდელები?
AI მოდელები არის კომპიუტერული სისტემები. მაშასადამე, ისინი გამიზნულია ისეთი საქმიანობების გასაკეთებლად, რომლებსაც ჩვეულებრივ სჭირდებათ ადამიანის ინტელექტი. გამოსახულების და მეტყველების ამოცნობა და გადაწყვეტილების მიღება ასეთი ამოცანების მაგალითებია. ხელოვნური ინტელექტის მოდელები შემუშავებულია მონაცემთა მასიურ ნაკრებებზე.
ისინი იყენებენ მანქანათმცოდნეობის ტექნიკას პროგნოზების შესაქმნელად და მოქმედებების შესასრულებლად. მათ აქვთ რამდენიმე გამოყენება, მათ შორის თვითმართვადი მანქანები, პირადი ასისტენტები და სამედიცინო დიაგნოსტიკა.
მაშ, რა არის პოპულარული TensorFlow AI მოდელები?
ResNet
ResNet, ან ნარჩენი ქსელი, არის კონვოლუციის ფორმა ნერვული ქსელის. ჩვენ ვიყენებთ მას სურათების კატეგორიზაციისთვის და ობიექტის გამოვლენა. იგი შემუშავდა Microsoft-ის მკვლევარებმა 2015 წელს. ასევე, ძირითადად გამოირჩევა ნარჩენი კავშირების გამოყენებით.
ეს კავშირები საშუალებას აძლევს ქსელს წარმატებით ისწავლოს. აქედან გამომდინარე, შესაძლებელია ინფორმაციის უფრო თავისუფლად გადინების ფენებს შორის.
ResNet შეიძლება განხორციელდეს TensorFlow-ში Keras API-ის გამოყენებით. ის უზრუნველყოფს მაღალი დონის, მოსახერხებელი ინტერფეისს ნერვული ქსელების შესაქმნელად და სწავლებისთვის.
ResNet-ის ინსტალაცია
TensorFlow-ის ინსტალაციის შემდეგ, შეგიძლიათ გამოიყენოთ Keras API ResNet მოდელის შესაქმნელად. TensorFlow მოიცავს Keras API-ს, ასე რომ თქვენ არ გჭირდებათ მისი ინდივიდუალურად ინსტალაცია.
შეგიძლიათ ResNet მოდელის იმპორტი tensorflow.keras.applications-დან. და თქვენ შეგიძლიათ აირჩიოთ ResNet ვერსია გამოსაყენებლად, მაგალითად:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
თქვენ ასევე შეგიძლიათ გამოიყენოთ შემდეგი კოდი ResNet-ისთვის წინასწარ მომზადებული წონების ჩასატვირთად:
model = ResNet50(weights='imagenet')
თვისების არჩევით include_top=False, თქვენ შეგიძლიათ დამატებით გამოიყენოთ მოდელი დამატებითი ტრენინგისთვის ან თქვენი მორგებული მონაცემთა ნაკრების დაზუსტებისთვის.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet-ის გამოყენების სფეროები
ResNet შეიძლება გამოყენებულ იქნას სურათების კლასიფიკაციაში. ასე რომ, შეგიძლიათ ფოტოების დაყოფა მრავალ ჯგუფად. პირველ რიგში, თქვენ უნდა მოამზადოთ ResNet მოდელი ეტიკეტირებული ფოტოების დიდ მონაცემთა ბაზაზე. შემდეგ ResNet-ს შეუძლია წინასწარ განსაზღვროს ადრე უხილავი სურათების კლასი.
ResNet ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას ობიექტების ამოცნობის ამოცანებისთვის, როგორიცაა ფოტოებში ნივთების ამოცნობა. ჩვენ შეგვიძლია ამის გაკეთება ResNet მოდელის პირველად სწავლებით ფოტოების კრებულზე, რომლებიც ეტიკეტირებულია ობიექტების შესაზღუდი ყუთებით. შემდეგ, ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ ნასწავლი მოდელი, რათა ამოვიცნოთ ობიექტები ახალ სურათებში.
ჩვენ ასევე შეგვიძლია გამოვიყენოთ ResNet სემანტიკური სეგმენტაციის ამოცანებისთვის. ასე რომ, ჩვენ შეგვიძლია მივუთითოთ სემანტიკური ეტიკეტი გამოსახულების თითოეულ პიქსელს.
Inception
Inception არის ღრმა სწავლის მოდელი, რომელსაც შეუძლია ამოიცნოს საგნები სურათებში. Google-მა ეს გამოაცხადა 2014 წელს და აანალიზებს სხვადასხვა ზომის სურათებს მრავალი ფენის გამოყენებით. Inception-ით, თქვენს მოდელს შეუძლია სურათის ზუსტად აღქმა.
TensorFlow არის ძლიერი ინსტრუმენტი Inception მოდელების შესაქმნელად და გასაშვებად. ის უზრუნველყოფს მაღალი დონის და მოსახერხებელი ინტერფეისს ნერვული ქსელების ვარჯიშისთვის. აქედან გამომდინარე, Inception არის საკმაოდ მარტივი მოდელი დეველოპერებისთვის გამოსაყენებლად.
Inception-ის ინსტალაცია
შეგიძლიათ დააინსტალიროთ Inception კოდის ამ ხაზის აკრეფით.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Inception-ის გამოყენების სფეროები
Inception მოდელი ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას ფუნქციების ამოსაღებად ღრმა სწავლება მოდელები, როგორიცაა Generative Adversarial Networks (GANs) და Autoencoders.
Inception მოდელი შეიძლება დაზუსტდეს კონკრეტული თვისებების იდენტიფიცირებისთვის. ასევე, ჩვენ შეგვიძლია დავადგინოთ გარკვეული დარღვევები სამედიცინო გამოსახულების პროგრამებში, როგორიცაა რენტგენი, CT ან MRI.
Inception მოდელი შეიძლება კარგად იყოს მორგებული სურათის ხარისხის შესამოწმებლად. ჩვენ შეგვიძლია შევაფასოთ გამოსახულება ბუნდოვანია თუ მკვეთრი.
Inception შეიძლება გამოყენებულ იქნას ვიდეო ანალიზისთვის, როგორიცაა ობიექტების თვალყურის დევნება და მოქმედებების ამოცნობა.
ბერტი
BERT (ორმხრივი კოდირების წარმოდგენები ტრანსფორმერებისგან) არის Google-ის მიერ შემუშავებული წინასწარ მომზადებული ნერვული ქსელის მოდელი. ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ იგი ბუნებრივი ენის დამუშავების სხვადასხვა ამოცანებისთვის. ეს ამოცანები შეიძლება განსხვავდებოდეს ტექსტის კატეგორიზაციისგან კითხვებზე პასუხის გაცემამდე.
BERT აგებულია ტრანსფორმატორის არქიტექტურაზე. ამრიგად, თქვენ შეგიძლიათ გაუმკლავდეთ ტექსტის შეყვანის დიდ რაოდენობას სიტყვების კავშირების გაგებისას.
BERT არის წინასწარ მომზადებული მოდელი, რომელიც შეგიძლიათ ჩართოთ TensorFlow აპლიკაციებში.
TensorFlow მოიცავს წინასწარ გაწვრთნილ BERT მოდელს, ისევე როგორც კომუნალურ პროგრამებს, რათა დაზუსტდეს და გამოიყენოს BERT სხვადასხვა ამოცანები. ამრიგად, თქვენ შეგიძლიათ მარტივად გააერთიანოთ BERT-ის დახვეწილი ბუნებრივი ენის დამუშავების შესაძლებლობები.
BERT-ის ინსტალაცია
პიპ პაკეტის მენეჯერის გამოყენებით, შეგიძლიათ დააინსტალიროთ BERT TensorFlow-ში:
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-ის CPU-ის ვერსია შეიძლება ადვილად დაინსტალირდეს tensorflow-gpu-ს tensorflow-ით ჩანაცვლებით.
ბიბლიოთეკის ინსტალაციის შემდეგ, შეგიძლიათ BERT მოდელის იმპორტი და მისი გამოყენება სხვადასხვა NLP ამოცანებისთვის. აქ არის კოდის ნიმუში ტექსტის კლასიფიკაციის პრობლემაზე BERT მოდელის დაზუსტებისთვის, მაგალითად:
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-ის გამოყენების სფეროები
თქვენ შეგიძლიათ შეასრულოთ ტექსტის კლასიფიკაციის დავალებები. მაგალითად, შესაძლებელია მიღწევა განწყობის ანალიზი, თემების კატეგორიზაცია და სპამის აღმოჩენა.
BERT-ს აქვს ა სახელის სახელის აღიარება (NER) ფუნქცია. ამრიგად, თქვენ შეგიძლიათ ამოიცნოთ და მონიშნოთ ისეთი პირები ტექსტში, როგორიცაა პირები და ორგანიზაციები.
ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას შეკითხვებზე პასუხის გასაცემად, კონკრეტული კონტექსტიდან გამომდინარე, მაგალითად, საძიებო სისტემაში ან ჩატბოტის აპლიკაციაში.
BERT შეიძლება სასარგებლო იყოს ენის თარგმნისთვის, რათა გაზარდოს მანქანური თარგმანის სიზუსტე.
BERT შეიძლება გამოყენებულ იქნას ტექსტის შეჯამებისთვის. აქედან გამომდინარე, მას შეუძლია უზრუნველყოს გრძელი ტექსტური დოკუმენტების მოკლე, სასარგებლო შეჯამება.
DeepVoice
Baidu Research-მა შექმნა DeepVoice, ა ტექსტი-სიტყვით სინთეზის მოდელი.
იგი შეიქმნა TensorFlow ჩარჩოთი და გაწვრთნილი იყო ხმოვანი მონაცემების დიდ კოლექციაზე.
DeepVoice ქმნის ხმას ტექსტის შეყვანიდან. DeepVoice შესაძლებელს ხდის ღრმა სწავლის ტექნიკის გამოყენებით. ეს არის ნერვულ ქსელზე დაფუძნებული მოდელი.
აქედან გამომდინარე, ის აანალიზებს შეყვანის მონაცემებს და წარმოქმნის მეტყველებას დაკავშირებული კვანძების უზარმაზარი რაოდენობის ფენების გამოყენებით.
DeepVoice-ის ინსტალაცია
!pip install deepvoice
Ალტერნატიულად;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice-ის გამოყენების სფეროები
შეგიძლიათ გამოიყენოთ DeepVoice პერსონალური ასისტენტებისთვის სიტყვის წარმოებისთვის, როგორიცაა Amazon Alexa და Google Assistant.
ასევე, DeepVoice შეიძლება გამოყენებულ იქნას მეტყველების წარმოებისთვის ხმის ჩართული მოწყობილობებისთვის, როგორიცაა ჭკვიანი დინამიკები და სახლის ავტომატიზაციის სისტემები.
DeepVoice-ს შეუძლია შექმნას ხმა მეტყველების თერაპიის აპლიკაციებისთვის. მას შეუძლია დაეხმაროს მეტყველების პრობლემების მქონე პაციენტებს მეტყველების გაუმჯობესებაში.
DeepVoice შეიძლება გამოყენებულ იქნას საგანმანათლებლო მასალისთვის მეტყველების შესაქმნელად, როგორიცაა აუდიოწიგნები და ენის შემსწავლელი აპები.
დატოვე პასუხი