ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಸಾಧನವೆಂದರೆ ಟೆನ್ಸರ್ ಫ್ಲೋ. ನಾವು ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.
ಈ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಕೆಲವು TensorFlow AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾವು ಬುದ್ಧಿವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು TensorFlow ನೀಡುವ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಮೂಲಕವೂ ನಾವು ಹೋಗುತ್ತೇವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ!
ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋಗೆ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಪರಿಚಯ
Google ನ TensorFlow ಒಂದು ಮುಕ್ತ ಮೂಲವಾಗಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್. ಇದು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಗಳು ಅನೇಕ ವೇದಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ. ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳು, ಹಾಗೆಯೇ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗೆ ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು.
TensorFlow ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ. ಇದು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಸಮುದಾಯ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಬಲವಾದ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನಲ್ಲಿ TensorFlow ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ನೀವು ಇದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಕಮಾಂಡ್ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡಬಹುದು:
pip install tensorflow
AI ಮಾದರಿಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ?
AI ಮಾದರಿಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿಶಕ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅವರು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ಗಳು, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಹಾಯಕರು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಅವುಗಳು ಹಲವಾರು ಉಪಯೋಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಹಾಗಾದರೆ, ಜನಪ್ರಿಯ TensorFlow AI ಮಾದರಿಗಳು ಯಾವುವು?
ರೆಸ್ನೆಟ್
ResNet, ಅಥವಾ Residual Network, ಒಂದು ರೀತಿಯ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ಆಗಿದೆ ನರಮಂಡಲ. ನಾವು ಅದನ್ನು ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ. ಇದನ್ನು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಸಂಶೋಧಕರು 2015 ರಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಉಳಿದಿರುವ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.
ಈ ಸಂಪರ್ಕಗಳು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಪದರಗಳ ನಡುವೆ ಹೆಚ್ಚು ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಹರಿಯುವಂತೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಾಧ್ಯವಿದೆ.
Keras API ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ResNet ಅನ್ನು TensorFlow ನಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಬಹುದು. ಇದು ನರ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ, ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ResNet ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
TensorFlow ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ ನಂತರ, ನೀವು ResNet ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು Keras API ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ Keras API ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಅದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
ನೀವು tensorflow.keras.applications ನಿಂದ ResNet ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಮತ್ತು, ನೀವು ಬಳಸಲು ResNet ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
ResNet ಗಾಗಿ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ತೂಕವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ನೀವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು:
model = ResNet50(weights='imagenet')
ಆಸ್ತಿಯನ್ನು ಆರಿಸುವ ಮೂಲಕ include_top=False, ನೀವು ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಕಸ್ಟಮ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಬಹುದು.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet ನ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು
ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ ResNet ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ನೀವು ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ಹಲವಾರು ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ಮೊದಲಿಗೆ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಫೋಟೋಗಳ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ನೀವು ರೆಸ್ನೆಟ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರ, ResNet ಹಿಂದೆ ನೋಡದ ಚಿತ್ರಗಳ ವರ್ಗವನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು.
ಫೋಟೋಗಳಲ್ಲಿನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಂತಹ ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ResNet ಅನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್-ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಫೋಟೋಗಳ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ರೆಸ್ನೆಟ್ ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಇದನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ನಂತರ, ತಾಜಾ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಾವು ಕಲಿತ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು.
ನಾವು ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ವಿಂಗಡಣೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ResNet ಅನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾವು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗೆ ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು.
ಇನ್ಸೆಪ್ಷನ್
ಪ್ರಾರಂಭವು ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಗೂಗಲ್ ಇದನ್ನು 2014 ರಲ್ಲಿ ಘೋಷಿಸಿತು ಮತ್ತು ಇದು ಹಲವಾರು ಪದರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿವಿಧ ಗಾತ್ರದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾರಂಭದೊಂದಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಚಿತ್ರವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು.
ಇನ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಚಲಾಯಿಸಲು ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಇದು ನರಮಂಡಲದ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಅರ್ಜಿ ಸಲ್ಲಿಸಲು ಇನ್ಸೆಪ್ಷನ್ ಸಾಕಷ್ಟು ಸರಳವಾದ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ.
ಇನ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
ಈ ಸಾಲಿನ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಇನ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
ಪ್ರಾರಂಭದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು
ಇನ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (GAN ಗಳು) ಮತ್ತು ಆಟೋಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳಂತಹ ಮಾದರಿಗಳು.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇನ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಅಲ್ಲದೆ, ನಾವು ಎಕ್ಸ್-ರೇ, CT, ಅಥವಾ MRI ಯಂತಹ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಇನ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಚಿತ್ರವು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಗರಿಗರಿಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಾವು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು.
ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆಕ್ಷನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ನಂತಹ ವೀಡಿಯೊ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಇನ್ಸೆಪ್ಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಬರ್ಟ್
BERT (ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳಿಂದ ಬೈಡೈರೆಕ್ಷನಲ್ ಎನ್ಕೋಡರ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು) ಗೂಗಲ್-ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ನಾವು ಇದನ್ನು ವಿವಿಧ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳು ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣದಿಂದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವವರೆಗೆ ಬದಲಾಗಬಹುದು.
BERT ಅನ್ನು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಪದ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವಾಗ ನೀವು ಪಠ್ಯ ಇನ್ಪುಟ್ನ ದೊಡ್ಡ ಸಂಪುಟಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು.
BERT ಒಂದು ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು ಅದನ್ನು ನೀವು TensorFlow ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ BERT ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ BERT ಅನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಉಪಯುಕ್ತತೆಗಳ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ನೀವು ಸುಲಭವಾಗಿ BERT ನ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು.
BERT ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
ಪಿಪ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನೀವು TensorFlow ನಲ್ಲಿ BERT ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು:
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
ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ-ಜಿಪಿಯು ಅನ್ನು ಟೆನ್ಸಾರ್ಫ್ಲೋ ಜೊತೆಗೆ ಬದಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋನ ಸಿಪಿಯು ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು.
ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ ನಂತರ, ನೀವು BERT ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ NLP ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಅದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಮೇಲೆ BERT ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಕೆಲವು ಮಾದರಿ ಕೋಡ್ ಇಲ್ಲಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
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 ನ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು
ನೀವು ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾಧಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವಿಷಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಪತ್ತೆ.
BERT ಹೊಂದಿದೆ ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಲಾಗಿದೆ (NER) ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನೀವು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಂತಹ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬಹುದು.
ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್ ಅಥವಾ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಭಾಷಾ ಅನುವಾದಕ್ಕಾಗಿ BERT ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು.
BERT ಅನ್ನು ಪಠ್ಯದ ಸಾರಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ಸುದೀರ್ಘ ಪಠ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ, ಉಪಯುಕ್ತ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.
ಆಳವಾದ ಧ್ವನಿ
ಬೈದು ಸಂಶೋಧನೆಯು ಡೀಪ್ ವಾಯ್ಸ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿತು, ಎ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಭಾಷಣ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮಾದರಿ.
ಇದನ್ನು ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ನೊಂದಿಗೆ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಡೇಟಾದ ದೊಡ್ಡ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ.
DeepVoice ಪಠ್ಯ ಇನ್ಪುಟ್ನಿಂದ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು DeepVoice ಇದನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕಿತ ನೋಡ್ಗಳ ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಲೇಯರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಭಾಷಣವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
DeepVoice ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
!pip install deepvoice
ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
ಡೀಪ್ವಾಯ್ಸ್ನ ಬಳಕೆಯ ಅರೆಸ್
Amazon Alexa ಮತ್ತು Google Assistant ನಂತಹ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಹಾಯಕರಿಗೆ ಭಾಷಣವನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ನೀವು DeepVoice ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಅಲ್ಲದೆ, ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸ್ಪೀಕರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೋಮ್ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳಂತಹ ಧ್ವನಿ-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಭಾಷಣವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು DeepVoice ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಡೀಪ್ ವಾಯ್ಸ್ ವಾಕ್ ಥೆರಪಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಭಾಷಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿರುವ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಅವರ ಭಾಷಣವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಆಡಿಯೋಬುಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಕಲಿಕೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಂತಹ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಭಾಷಣವನ್ನು ರಚಿಸಲು DeepVoice ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ