Машиналық оқыту үлгілерін әзірлеуге арналған ең танымал құралдардың бірі - TensorFlow. Біз TensorFlow-ті әртүрлі салалардағы көптеген қолданбаларда қолданамыз.
Бұл мақалада біз TensorFlow AI модельдерінің кейбірін қарастырамыз. Осылайша, біз интеллектуалды жүйелер жасай аламыз.
Біз сондай-ақ AI үлгілерін жасау үшін TensorFlow ұсынатын фреймворктарды қарастырамыз. Ендеше, бастайық!
TensorFlow-қа қысқаша кіріспе
Google-дың TensorFlow - ашық көзі машина оқыту бағдарламалық пакет. Ол оқытуға және орналастыруға арналған құралдарды қамтиды машиналық оқыту модельдері көптеген платформаларда. және құрылғылар, сондай-ақ терең оқытуды қолдау және нейрондық желілер.
TensorFlow әзірлеушілерге әртүрлі қолданбалар үшін үлгілер жасауға мүмкіндік береді. Бұған сурет пен дыбысты тану, табиғи тілді өңдеу және компьютерлік көру. Бұл кең таралған қауымдастықтың қолдауы бар күшті және бейімделгіш құрал.
Компьютерге TensorFlow орнату үшін пәрмен терезесінде мынаны теруге болады:
pip install tensorflow
AI модельдері қалай жұмыс істейді?
AI үлгілері компьютерлік жүйелер болып табылады. Сондықтан олар әдетте адам интеллектін қажет ететін әрекеттерді жасауға арналған. Бейне мен сөйлеуді тану және шешім қабылдау осындай тапсырмалардың мысалы болып табылады. Жасанды интеллект үлгілері үлкен деректер жинақтарында әзірленген.
Олар болжам жасау және әрекеттерді орындау үшін машиналық оқыту әдістерін пайдаланады. Олардың бірнеше қолданылуы бар, соның ішінде өздігінен жүретін автомобильдер, жеке көмекшілер және медициналық диагностика.
Сонымен, танымал TensorFlow AI модельдері қандай?
ResNet
ResNet немесе қалдық желі - конволюциондық нысан нейрондық желі. Біз оны кескінді санаттау үшін қолданамыз және объектіні анықтау. Оны 2015 жылы Microsoft зерттеушілері әзірледі. Сондай-ақ, ол негізінен қалдық қосылымдарды пайдаланумен ерекшеленеді.
Бұл қосылымдар желіні сәтті үйренуге мүмкіндік береді. Демек, ақпараттың қабаттар арасында еркін өтуін қамтамасыз ету арқылы мүмкін болады.
ResNet TensorFlow жүйесінде Keras API арқылы іске асырылуы мүмкін. Ол нейрондық желілерді құру және оқыту үшін жоғары деңгейлі, ыңғайлы интерфейсті қамтамасыз етеді.
ResNet орнатылуда
TensorFlow орнатқаннан кейін ResNet үлгісін жасау үшін Keras API пайдалануға болады. TensorFlow құрамында Keras API бар, сондықтан оны жеке орнатудың қажеті жоқ.
ResNet үлгісін tensorflow.keras.applications сайтынан импорттай аласыз. Сондай-ақ, пайдалану үшін ResNet нұсқасын таңдауға болады, мысалы:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
ResNet үшін алдын ала дайындалған салмақтарды жүктеу үшін келесі кодты пайдалануға болады:
model = ResNet50(weights='imagenet')
include_top=False сипатын таңдау арқылы сіз қосымша оқыту немесе реттелетін деректер жиынын дәл баптау үшін үлгіні қосымша пайдалана аласыз.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet қолдану аймақтары
ResNet кескін классификациясында қолданылуы мүмкін. Сонымен, фотосуреттерді көптеген топтарға бөлуге болады. Алдымен ResNet үлгісін таңбаланған фотосуреттердің үлкен деректер жинағында үйрету керек. Содан кейін ResNet бұрын көрмеген кескіндердің класын болжай алады.
ResNet фотосуреттердегі заттарды анықтау сияқты нысанды анықтау тапсырмалары үшін де пайдаланылуы мүмкін. Біз мұны алдымен ResNet моделін нысанды шектейтін қораптармен белгіленген фотосуреттер жинағына үйрету арқылы жасай аламыз. Содан кейін біз үйренген үлгіні жаңа кескіндердегі нысандарды тану үшін қолдана аламыз.
Біз ResNet-ті семантикалық сегменттеу тапсырмалары үшін де пайдалана аламыз. Сонымен, біз кескіндегі әрбір пикселге семантикалық белгіні тағайындай аламыз.
Бастапқы
Бастау - бұл кескіндердегі заттарды тануға қабілетті терең оқыту моделі. Google бұл туралы 2014 жылы жариялады және ол көптеген қабаттардың көмегімен әртүрлі өлшемдегі суреттерді талдайды. Inception көмегімен модель кескінді дәл түсіне алады.
TensorFlow - Inception үлгілерін жасауға және іске қосуға арналған күшті құрал. Ол нейрондық желілерді оқыту үшін жоғары деңгейлі және ыңғайлы интерфейсті қамтамасыз етеді. Демек, Inception - әзірлеушілерге өтініш беру үшін өте қарапайым модель.
Inception орнату
Кодтың осы жолын теру арқылы Inception орнатуға болады.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Бастауыштың қолдану аймақтары
Бастау моделі мүмкіндіктерді шығару үшін де пайдаланылуы мүмкін терең білім алу Генеративті қарсылас желілер (GANs) және автокодерлер сияқты модельдер.
Бастау үлгісі нақты белгілерді анықтау үшін дәл бапталуы мүмкін. Сондай-ақ, біз рентген, КТ немесе МРТ сияқты медициналық бейнелеу қолданбаларында белгілі бір бұзылуларды диагностикалауымыз мүмкін.
Бастау үлгісі кескін сапасын тексеру үшін дәл бапталған болуы мүмкін. Біз кескіннің анық емес немесе анық екенін бағалай аламыз.
Inception нысанды бақылау және әрекетті анықтау сияқты бейне талдау тапсырмалары үшін пайдаланылуы мүмкін.
БЕРТ
BERT (Трансформаторлардан екі бағытты кодтаушы өкілдіктер) — Google әзірлеген алдын ала дайындалған нейрондық желі моделі. Біз оны әртүрлі табиғи тілді өңдеу тапсырмалары үшін пайдалана аламыз. Бұл тапсырмалар мәтінді санаттаудан сұрақтарға жауап беруге дейін әртүрлі болуы мүмкін.
BERT трансформатор архитектурасына салынған. Осылайша, сөз байланыстарын түсіну кезінде мәтін енгізудің үлкен көлемін өңдеуге болады.
BERT — TensorFlow қолданбаларына қосуға болатын алдын ала дайындалған үлгі.
TensorFlow алдын ала дайындалған BERT үлгісін, сондай-ақ BERT-ті әртүрлі тапсырмаларға дәл баптауға және қолдануға арналған утилиталар жинағын қамтиды. Осылайша, сіз BERT-тің күрделі табиғи тілді өңдеу мүмкіндіктерін оңай біріктіре аласыз.
BERT орнату
Pip пакетінің менеджерін пайдаланып, TensorFlow жүйесінде BERT орнатуға болады:
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 процессорының нұсқасын tensorflow-gpu-ны тензорфлоумен ауыстыру арқылы оңай орнатуға болады.
Кітапхананы орнатқаннан кейін сіз BERT үлгісін импорттай аласыз және оны әртүрлі NLP тапсырмалары үшін пайдалана аласыз. Міне, мәтінді жіктеу мәселесінде BERT үлгісін дәл баптауға арналған кейбір үлгі коды, мысалы:
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 қолдану аймақтары
Мәтінді жіктеу тапсырмаларын орындауға болады. Мысалы, қол жеткізуге болады көңіл-күйді талдау, тақырыпты санаттау және спамды анықтау.
BERT бар Субъектіні тану деп аталды (NER) мүмкіндігі. Осылайша, мәтіндегі тұлғалар мен ұйымдар сияқты нысандарды тануға және белгілеуге болады.
Оны іздеу жүйесінде немесе чатбот қолданбасында сияқты белгілі бір контекстке байланысты сұрауларға жауап беру үшін пайдалануға болады.
BERT машина аудармасының дәлдігін арттыру үшін Language Translation үшін пайдалы болуы мүмкін.
BERT мәтінді қорытындылау үшін пайдаланылуы мүмкін. Демек, ол ұзақ мәтіндік құжаттардың қысқаша, пайдалы қорытындыларын бере алады.
DeepVoice
Baidu Research DeepVoice, а мәтінді сөйлеуге ауыстыру синтез моделі.
Ол TensorFlow негізімен жасалған және дауыстық деректердің үлкен жинағына үйретілген.
DeepVoice мәтін енгізу арқылы дауысты жасайды. DeepVoice мұны терең оқыту әдістерін қолдану арқылы мүмкін етеді. Бұл нейрондық желіге негізделген модель.
Демек, ол кіріс деректерін талдайды және қосылған түйіндердің көптеген қабаттарының көмегімен сөйлеуді жасайды.
DeepVoice орнатылуда
!pip install deepvoice
Сонымен қатар;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice қолдану аясы
DeepVoice қолданбасын Amazon Alexa және Google Assistant сияқты жеке көмекшілер үшін сөйлеуге болады.
Сондай-ақ, DeepVoice смарт динамиктер және үй автоматтандыру жүйелері сияқты дауысты қолдайтын құрылғылар үшін сөйлеуді шығару үшін пайдаланылуы мүмкін.
DeepVoice логопедиялық қолданбалар үшін дауыс жасай алады. Ол сөйлеу проблемалары бар науқастарға сөйлеуін жақсартуға көмектеседі.
DeepVoice аудиокітаптар мен тіл үйрену қолданбалары сияқты оқу материалдары үшін сөйлеуді жасау үшін пайдаланылуы мүмкін.
пікір қалдыру