기계 학습 모델 개발을 위한 가장 잘 알려진 도구 중 하나는 TensorFlow입니다. 우리는 다양한 산업 분야의 많은 애플리케이션에서 TensorFlow를 사용합니다.
이 게시물에서는 일부 TensorFlow AI 모델을 살펴보겠습니다. 따라서 지능형 시스템을 만들 수 있습니다.
TensorFlow가 AI 모델 생성을 위해 제공하는 프레임워크도 살펴보겠습니다. 시작하겠습니다!
TensorFlow에 대한 간략한 소개
Google의 TensorFlow는 오픈 소스입니다. 기계 학습 소프트웨어 패키지. 교육 및 배포를 위한 도구가 포함되어 있습니다. 기계 학습 모델 많은 플랫폼에서. 딥 러닝 및 장치 지원은 물론 신경망.
TensorFlow를 사용하면 개발자가 다양한 애플리케이션을 위한 모델을 만들 수 있습니다. 여기에는 이미지 및 오디오 인식, 자연어 처리, 컴퓨터 비전. 광범위한 커뮤니티 지원을 제공하는 강력하고 적응 가능한 도구입니다.
TensorFlow를 컴퓨터에 설치하려면 명령 창에 다음을 입력하면 됩니다.
pip install tensorflow
AI 모델은 어떻게 작동합니까?
AI 모델은 컴퓨터 시스템입니다. 따라서 일반적으로 인간의 지성이 필요한 활동을 수행하도록 되어 있습니다. 이미지 및 음성 인식과 의사 결정이 이러한 작업의 예입니다. AI 모델은 대규모 데이터 세트에서 개발됩니다.
기계 학습 기술을 사용하여 예측을 생성하고 작업을 수행합니다. 자율 주행 자동차, 개인 비서 및 의료 진단을 포함하여 여러 용도로 사용됩니다.
그렇다면 인기 있는 TensorFlow AI 모델은 무엇입니까?
레스넷
ResNet 또는 Residual Network는 컨볼루션의 한 형태입니다. 신경망. 이미지 분류에 사용하고 물체 감지. 2015년 마이크로소프트 연구원들에 의해 개발되었습니다. 또한 주로 잔류 연결을 사용하는 것이 특징입니다.
이러한 연결을 통해 네트워크가 성공적으로 학습할 수 있습니다. 따라서 정보가 계층 간에 보다 자유롭게 흐를 수 있게 함으로써 가능합니다.
ResNet은 Keras API를 활용하여 TensorFlow에서 구현할 수 있습니다. 신경망을 만들고 훈련하기 위한 높은 수준의 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.
ResNet 설치
TensorFlow를 설치한 후 Keras API를 사용하여 ResNet 모델을 생성할 수 있습니다. TensorFlow에는 Keras API가 포함되어 있으므로 개별적으로 설치할 필요가 없습니다.
tensorflow.keras.applications에서 ResNet 모델을 가져올 수 있습니다. 그리고 사용할 ResNet 버전을 선택할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
다음 코드를 사용하여 ResNet에 대해 미리 훈련된 가중치를 로드할 수도 있습니다.
model = ResNet50(weights='imagenet')
include_top=False 속성을 선택하면 추가 학습 또는 사용자 지정 데이터 세트 미세 조정을 위해 모델을 추가로 활용할 수 있습니다.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet의 사용 영역
ResNet은 이미지 분류에 사용될 수 있습니다. 따라서 사진을 여러 그룹으로 분류할 수 있습니다. 먼저 레이블이 지정된 사진의 대규모 데이터 세트에서 ResNet 모델을 교육해야 합니다. 그런 다음 ResNet은 이전에 본 적이 없는 이미지의 클래스를 예측할 수 있습니다.
ResNet은 사진에서 사물 감지와 같은 객체 감지 작업에도 사용할 수 있습니다. 먼저 개체 경계 상자로 레이블이 지정된 사진 컬렉션에서 ResNet 모델을 교육함으로써 이를 수행할 수 있습니다. 그런 다음 학습된 모델을 적용하여 새로운 이미지에서 객체를 인식할 수 있습니다.
시맨틱 분할 작업에 ResNet을 사용할 수도 있습니다. 따라서 이미지의 각 픽셀에 시맨틱 레이블을 할당할 수 있습니다.
처음
인셉션은 이미지 속 사물을 인식할 수 있는 딥러닝 모델이다. 구글은 2014년에 발표했으며, 여러 레이어를 사용하여 다양한 크기의 이미지를 분석합니다. Inception을 사용하면 모델이 이미지를 정확하게 이해할 수 있습니다.
TensorFlow는 Inception 모델을 만들고 실행하기 위한 강력한 도구입니다. 신경망 훈련을 위한 높은 수준의 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 따라서 Inception은 개발자에게 적용하기에 매우 간단한 모델입니다.
인셉션 설치
이 코드 줄을 입력하여 Inception을 설치할 수 있습니다.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Inception의 사용 영역
Inception 모델은 또한 다음에서 특징을 추출하는 데 사용될 수 있습니다. 깊은 학습 GAN(Generative Adversarial Networks) 및 자동 인코더와 같은 모델.
Inception 모델은 특정 특성을 식별하기 위해 미세 조정될 수 있습니다. 또한 X-레이, CT 또는 MRI와 같은 의료 영상 응용 분야에서 특정 장애를 진단할 수 있습니다.
Inception 모델은 이미지 품질을 확인하기 위해 미세 조정될 수 있습니다. 이미지가 흐리거나 또렷한지 평가할 수 있습니다.
Inception은 객체 추적 및 동작 감지와 같은 비디오 분석 작업에 사용될 수 있습니다.
BERT
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Google에서 개발한 선행 학습된 신경망 모델입니다. 다양한 자연어 처리 작업에 사용할 수 있습니다. 이러한 작업은 텍스트 분류에서 질문에 답하기까지 다양할 수 있습니다.
BERT는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다. 따라서 단어 연결을 이해하면서 방대한 양의 텍스트 입력을 처리할 수 있습니다.
BERT는 TensorFlow 애플리케이션에 통합할 수 있는 선행 학습된 모델입니다.
TensorFlow에는 다양한 작업에 BERT를 미세 조정하고 적용하기 위한 유틸리티 모음뿐만 아니라 사전 훈련된 BERT 모델이 포함되어 있습니다. 따라서 BERT의 정교한 자연어 처리 기능을 쉽게 통합할 수 있습니다.
BERT 설치
pip 패키지 관리자를 사용하여 TensorFlow에 BERT를 설치할 수 있습니다.
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
TensorFlow의 CPU 버전은 tensorflow-gpu를 tensorflow로 대체하여 쉽게 설치할 수 있습니다.
라이브러리를 설치한 후 BERT 모델을 가져와서 다양한 NLP 작업에 활용할 수 있습니다. 다음은 텍스트 분류 문제에서 BERT 모델을 미세 조정하기 위한 몇 가지 샘플 코드입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
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)
BERT의 사용 영역
텍스트 분류 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 다음을 달성할 수 있습니다. 심리 분석, 주제 분류 및 스팸 탐지.
BERT는 명명 된 개체 인식 (NER) 기능. 따라서 사람 및 조직과 같은 텍스트의 엔터티를 인식하고 레이블을 지정할 수 있습니다.
검색 엔진이나 챗봇 애플리케이션과 같은 특정 컨텍스트에 따라 쿼리에 응답하는 데 사용할 수 있습니다.
BERT는 기계 번역 정확도를 높이기 위해 언어 번역에 유용할 수 있습니다.
BERT는 텍스트 요약에 사용될 수 있습니다. 따라서 긴 텍스트 문서에 대한 간략하고 유용한 요약을 제공할 수 있습니다.
깊은 목소리
Baidu Research는 DeepVoice를 만들었습니다. 텍스트 음성 변환 합성 모델.
TensorFlow 프레임워크로 생성되었으며 대규모 음성 데이터 컬렉션에 대해 교육을 받았습니다.
DeepVoice는 텍스트 입력에서 음성을 생성합니다. DeepVoice는 딥 러닝 기술을 사용하여 이를 가능하게 합니다. 신경망 기반 모델입니다.
따라서 입력 데이터를 분석하고 연결된 노드의 수많은 레이어를 사용하여 음성을 생성합니다.
딥보이스 설치
!pip install deepvoice
또는;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice의 사용 영역
DeepVoice를 사용하여 Amazon Alexa 및 Google Assistant와 같은 개인 비서용 음성을 생성할 수 있습니다.
또한 DeepVoice는 스마트 스피커 및 홈 자동화 시스템과 같은 음성 지원 장치용 음성을 생성하는 데 사용될 수 있습니다.
DeepVoice는 언어 치료 애플리케이션용 음성을 생성할 수 있습니다. 언어 문제가 있는 환자의 언어 능력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
DeepVoice는 오디오북 및 언어 학습 앱과 같은 교육 자료용 음성을 만드는 데 사용될 수 있습니다.
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