Yek ji amûrên herî naskirî yên ji bo pêşkeftina modelên fêrbûna makîneyê TensorFlow e. Em TensorFlow di gelek sepanan de di pîşesaziyên cihêreng de bikar tînin.
Di vê postê de, em ê hin modelên TensorFlow AI-ê lêkolîn bikin. Ji ber vê yekê, em dikarin pergalên aqilmend biafirînin.
Em ê di heman demê de çarçoveyên ku TensorFlow ji bo afirandina modelên AI-yê pêşkêşî dike derbas bikin. Ji ber vê yekê em dest pê bikin!
Destpêkek Kurtî ya TensorFlow
TensorFlow ya Google çavkaniyek vekirî ye fêrbûna makîneyê pakêta nivîsbariyê. Di nav xwe de amûrên ji bo perwerdekirin û belavkirinê vedihewîne modelên fêrbûna makîneyê li ser gelek platforman. û cîhazên, û herweha piştgiriya ji bo hînbûna kûr û torên neural.
TensorFlow rê dide pêşdebiran ku ji bo cûrbecûr sepanan modelan biafirînin. Ev tê de naskirina wêne û deng, pêvajoykirina zimanê xwezayî, û vîzyona computer. Ew bi piştgirîya civakê ya berbelav amûrek bihêz û adapteyî ye.
Ji bo sazkirina TensorFlow li ser komputera xwe hûn dikarin vê di pencereya fermana xwe de binivîsin:
pip install tensorflow
Modelên AI-ê çawa dixebitin?
Modelên AI-ê pergalên komputerê ne. Ji ber vê yekê, ew mebesta wan e ku çalakiyên ku bi gelemperî hewceyê aqilê mirovan e bikin. Naskirina wêne û axaftinê û biryargirtin mînakên van karan in. Modelên AI-ê li ser danûstendinên girseyî têne pêşve xistin.
Ew teknîkên fêrbûna makîneyê bikar tînin da ku pêşbîniyan biafirînin û çalakiyan pêk bînin. Gelek karanîna wan hene, di nav de otomobîlên xwe-ajotinê, arîkarên kesane, û tespîtkirina bijîjkî.
Ji ber vê yekê, modelên populer ên TensorFlow AI çi ne?
ResNet
ResNet, an Tora Bermayî, rengekî konvolutional e torê neural. Em wê ji bo kategorîzekirina wêneyê û tespîtkirina objektê. Ew di sala 2015-an de ji hêla lêkolînerên Microsoft-ê ve hatî pêşve xistin. Di heman demê de, ew bi giranî bi karanîna girêdanên mayî ve tê cûda kirin.
Van girêdan dihêle ku torê bi serfirazî fêr bibe. Ji ber vê yekê, bi rêkirina agahdarî ku di navbera qatan de bêtir azad biherike, gengaz e.
Dibe ku ResNet di TensorFlow de bi karanîna Keras API-ê ve were bicîh kirin. Ew ji bo afirandina û perwerdekirina torên neuralî navbeynek-asta bilind, bikarhêner-heval peyda dike.
Sazkirina ResNet
Piştî sazkirina TensorFlow, hûn dikarin Keras API-ê bikar bînin ku modelek ResNet biafirînin. TensorFlow Keras API-yê vedihewîne, ji ber vê yekê hûn ne hewce ne ku hûn wê yekta saz bikin.
Hûn dikarin modela ResNetê ji tensorflow.keras.applications derxînin. Û, hûn dikarin guhertoya ResNet hilbijêrin ku bikar bînin, mînakî:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Her weha hûn dikarin koda jêrîn bikar bînin da ku ji bo ResNet giraniyên pêş-perwerdekirî bar bikin:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Bi bijartina taybetmendiyê include_top=False, hûn dikarin modelê ji bo perwerdehiya zêde bikar bînin an jî daneheva xweya xwerû rast bikin.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Herêmên Bikaranîna ResNet
ResNet dikare di dabeşkirina wêneyê de were bikar anîn. Ji ber vê yekê, hûn dikarin wêneyan di gelek koman de kategorîze bikin. Pêşîn, hûn hewce ne ku modelek ResNet li ser komek mezin a wêneyên binavkirî perwerde bikin. Dûv re, ResNet dikare çîna wêneyên berê yên nedîtî pêşbînî bike.
Dibe ku ResNet ji bo peywirên vedîtina tiştan jî wekî tespîtkirina tiştan di wêneyan de were bikar anîn. Em dikarin vê yekê bi perwerdekirina modela ResNet-ê ya pêşîn li ser berhevokek wêneyan a ku bi qutiyên binavkirî ve hatine nîşankirin bikin. Dûv re, em dikarin modela fêrbûyî bicîh bikin ku tiştên di wêneyên nû de nas bikin.
Em dikarin ResNet jî ji bo karên dabeşkirina semantîk bikar bînin. Ji ber vê yekê, em dikarin di wêneyekê de ji her pixelê re nîşanek semantîk destnîşan bikin.
Inception
Inception modelek fêrbûna kûr e ku dikare tiştan di wêneyan de nas bike. Google ew di sala 2014-an de ragihand, û ew wêneyên bi pîvanên cihêreng bi karanîna gelek qatan analîz dike. Bi Inception re, modela we dikare wêneyê rast fêm bike.
TensorFlow amûrek bihêz e ji bo çêkirin û xebitandina modelên Inception. Ew ji bo perwerdekirina torên neuralî navbeynkariyek-asta bilind û bikarhêner-heval peyda dike. Ji ber vê yekê, Inception modelek pir rasterast e ku ji bo pêşdebiran serlêdan dike.
Sazkirina Inception
Hûn dikarin Inception bi nivîsandina vê rêzika kodê saz bikin.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Qadên Bikaranîna Destpêkê
Dibe ku modela Inception jî ji bo derxistina taybetmendiyan tê bikar anîn hînbûna kûr modelên mîna Torên Dijberê Generative (GAN) û Otoenkoder.
Dibe ku modela Destpêkê ji bo tespîtkirina taybetmendiyên taybetî were sererast kirin. Di heman demê de, em dikarin di serîlêdanên wênekêşiya bijîjkî de wekî X-ray, CT, an MRI de hin nexweşiyan teşhîs bikin.
Dibe ku modela Inception ji bo kontrolkirina kalîteya wêneyê baş were sererast kirin. Em dikarin binirxînin ka wêneyek qeşeng an zelal e.
Inception dibe ku ji bo karên analîzkirina vîdyoyê yên wekî şopandina tiştan û tespîtkirina çalakiyê were bikar anîn.
Bert
BERT (Nûnerên Encoderê yên Dualî yên ji Transformers) modelek tora neuralî ya pêş-perwerdekirî ya Google-ê ye. Dibe ku em wê ji bo cûrbecûr karên hilanîna zimanê xwezayî bikar bînin. Van peywiran dikarin ji kategorîzekirina nivîsê heya bersiva pirsan cûda bibin.
BERT li ser mîmariya transformatorê hatî çêkirin. Ji ber vê yekê, hûn dikarin di dema têgihîştina girêdanên peyvan de cildên pirfireh ên têketina nivîsê bi rê ve bibin.
BERT modelek pêş-perwerdekirî ye ku hûn dikarin di nav sepanên TensorFlow de tevbigerin.
TensorFlow modelek BERT-ê ya pêş-perwerdekirî û her weha berhevokek karûbaran ji bo birêkûpêkkirin û sepandina BERT-ê ji bo cûrbecûr karan vedihewîne. Bi vî rengî, hûn dikarin bi hêsanî kapasîteyên hilberandina zimanê xwezayî yên sofîstîke yên BERT-ê yek bikin.
Sazkirina BERT
Bi karanîna rêveberê pakêtê pip, hûn dikarin BERT li TensorFlow saz bikin:
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
Guhertoya CPU ya TensorFlow dibe ku bi hêsanî were saz kirin bi şûna tensorflow-gpu bi tensorflow.
Piştî sazkirina pirtûkxaneyê, hûn dikarin modela BERT-ê têxin û ji bo karên cûda yên NLP-ê bikar bînin. Li vir çend kodek nimûne ji bo rastkirina modelek BERT-ê li ser pirsgirêkek dabeşkirina nivîsê, mînakî:
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)
Herêmên Bikaranîna BERT
Hûn dikarin karên dabeşkirina nivîsê bikin. Mînakî, gengaz e ku meriv bigihîje analîzê, kategorîzekirina mijarê, û tespîtkirina spam.
BERT heye Navê Naskirina Entîteyê (NER) taybetmendî. Ji ber vê yekê, hûn dikarin saziyên di nivîsê de wekî kes û rêxistinan nas bikin û binav bikin.
Ew dikare ji bo bersivdana pirsan li gorî çarçoveyek taybetî were bikar anîn, wek mînak di motora lêgerînê an serîlêdana chatbotê de.
BERT dibe ku ji bo Wergera Ziman kêrhatî be da ku rastbûna wergera makîneyê zêde bike.
BERT dikare ji bo kurtkirina nivîsê were bikar anîn. Ji ber vê yekê, ew dikare kurt, kurteyên kêrhatî yên belgeyên nivîsê yên dirêj peyda bike.
DeepVoice
Lêkolîna Baidu DeepVoice, a nivîs-bi-axaftin modela senteza.
Ew bi çarçoveya TensorFlow ve hate afirandin û li ser berhevokek mezin a daneyên deng hate perwerde kirin.
DeepVoice ji têketina nivîsê deng diafirîne. DeepVoice bi karanîna teknîkên fêrbûna kûr ve gengaz dike. Ew modelek-based tora neuralî ye.
Ji ber vê yekê, ew daneyên têketinê analîz dike û bi karanîna hejmareke mezin ji qatên girêkên girêdayî axaftinê diafirîne.
Sazkirina DeepVoice
!pip install deepvoice
Wekî din;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Ares of Use DeepVoice
Hûn dikarin DeepVoice bikar bînin ku ji bo arîkarên kesane yên mîna Amazon Alexa û Google Assistant axaftinê hilberînin.
Di heman demê de, dibe ku DeepVoice ji bo hilberîna axaftinê ji bo cîhazên deng-çalakkirî yên mîna axaftvanên biaqil û pergalên otomasyona malê were bikar anîn.
DeepVoice dikare ji bo serîlêdanên terapiya axaftinê dengek biafirîne. Ew dikare ji nexweşên bi pirsgirêkên axaftinê re bibe alîkar ku axaftina xwe baştir bikin.
DeepVoice dikare ji bo afirandina axaftinek ji bo materyalên perwerdehiyê yên wekî pirtûkên bihîstwerî û sepanên fêrbûna ziman were bikar anîn.
Leave a Reply