Машина үйрөнүү моделдерин иштеп чыгуу үчүн эң белгилүү куралдардын бири - TensorFlow. Биз TensorFlowду ар кандай тармактарда көптөгөн тиркемелерде колдонобуз.
Бул постто биз TensorFlow AI моделдерин карап чыгабыз. Демек, биз акылдуу системаларды түзө алабыз.
Биз ошондой эле AI моделдерин түзүү үчүн TensorFlow сунуш кылган алкактарды карап чыгабыз. Ошентип, баштайлы!
TensorFlow үчүн кыскача киришүү
Google'дун TensorFlow ачык булагы машина үйрөнүү программалык пакет. Ал окутуу жана жайылтуу үчүн куралдарды камтыйт машина менен окутуунун моделдери көптөгөн платформаларда. жана аппараттар, ошондой эле терең үйрөнүү үчүн колдоо жана нейрон тармактары.
TensorFlow иштеп чыгуучуларга ар кандай тиркемелер үчүн моделдерди түзүүгө мүмкүндүк берет. Бул сүрөттү жана аудиону таанууну, табигый тилди иштетүүнү жана камтыйт компьютер көрүнүш. Бул коомчулуктун кеңири колдоосу менен күчтүү жана ийкемдүү курал.
Компьютериңизге TensorFlow орнотуу үчүн сиз муну буйрук терезеңизге терсеңиз болот:
pip install tensorflow
AI моделдери кантип иштейт?
AI моделдери компьютер системалары болуп саналат. Демек, алар демейде адамдын интеллектине муктаж болгон иштерди жасоого арналган. Сүрөттү жана кепти таануу жана чечим кабыл алуу мындай милдеттердин мисалы болуп саналат. AI моделдери массалык маалымат топтомдорунда иштелип чыккан.
Алар болжолдоолорду түзүү жана иш-аракеттерди жасоо үчүн машина үйрөнүү ыкмаларын колдонушат. Алардын бир нече түрлөрү бар, анын ичинде өзүн-өзү башкарган унаалар, жеке жардамчылар жана медициналык диагностика.
Ошентип, популярдуу TensorFlow AI моделдери кайсылар?
ResNet
ResNet, же калдык тармагы, конволюциялык бир түрү нейрон тармак. Биз аны сүрөттөрдү категорияга бөлүү үчүн колдонобуз жана объектти аныктоо. Ал 2015-жылы Microsoft изилдөөчүлөрү тарабынан иштелип чыккан. Ошондой эле, ал негизинен калдык байланыштарды колдонуу менен айырмаланат.
Бул байланыштар тармак ийгиликтүү үйрөнүүгө мүмкүндүк берет. Демек, бул катмарлар арасында маалымат эркин агымын камсыз кылуу менен мүмкүн.
ResNet TensorFlow программасында Keras API аркылуу ишке ашырылышы мүмкүн. Бул нейрондук тармактарды түзүү жана окутуу үчүн жогорку деңгээлдеги, колдонуучуга ыңгайлуу интерфейсти камсыз кылат.
ResNet орнотулууда
TensorFlow орноткондон кийин, ResNet моделин түзүү үчүн Keras API колдонсоңуз болот. TensorFlow Keras API камтыйт, андыктан аны өз алдынча орнотуунун кереги жок.
ResNet моделин tensorflow.keras.applications сайтынан импорттой аласыз. Жана, мисалы, колдонуу үчүн ResNet версиясын тандай аласыз:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
ResNet үчүн алдын ала даярдалган салмактарды жүктөө үчүн төмөнкү кодду да колдонсоңуз болот:
model = ResNet50(weights='imagenet')
include_top=False касиетин тандоо менен, сиз моделди кошумча окутуу же ыңгайлаштырылган берилиштер топтомун тактоо үчүн колдонсоңуз болот.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet'тин колдонуу аймактары
ResNet сүрөт классификациясында колдонулушу мүмкүн. Ошентип, сиз сүрөттөрдү көптөгөн топторго бөлсөңүз болот. Биринчиден, сиз ResNet моделин энбелгиленген сүрөттөрдүн чоң маалымат топтомун үйрөтүшүңүз керек. Андан кийин, ResNet мурда көрүнбөгөн сүрөттөрдүн классын алдын ала айта алат.
ResNet сүрөттөрдөгү нерселерди аныктоо сыяктуу объекттерди аныктоо тапшырмалары үчүн да колдонулушу мүмкүн. Биз муну алгач ResNet моделин объектти чектеген кутучалар менен белгиленген сүрөттөр жыйнагына үйрөтүү аркылуу жасай алабыз. Андан кийин биз үйрөнгөн моделди жаңы сүрөттөрдөгү объектилерди таануу үчүн колдоно алабыз.
ResNetти семантикалык сегментациялоо тапшырмалары үчүн да колдоно алабыз. Ошентип, биз сүрөттөгү ар бир пикселге семантикалык энбелги ыйгара алабыз.
баштапкы
Inception - сүрөттөрдөгү нерселерди таанууга жөндөмдүү терең үйрөнүү модели. Google аны 2014-жылы жарыялаган жана ал көптөгөн катмарларды колдонуу менен ар кандай өлчөмдөгү сүрөттөрдү талдайт. Inception менен моделиңиз сүрөттү так түшүнө алат.
TensorFlow - бул Inception моделдерин түзүү жана иштетүү үчүн күчтүү курал. Бул нейрондук тармактарды окутуу үчүн жогорку деңгээлдеги жана колдонуучуга ыңгайлуу интерфейсти камсыз кылат. Демек, Inception - бул иштеп чыгуучуларга кайрылуу үчүн абдан жөнөкөй модель.
Inception орнотуу
Сиз коддун бул сабын терүү менен Inception орното аласыз.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Башталгычтын колдонуу чөйрөлөрү
Inception модели функцияларды алуу үчүн да колдонулушу мүмкүн терең билим алуу Генеративдик атаандаштык тармактары (GANs) жана Autoencoders сыяктуу моделдер.
Башталгыч модели белгилүү бир сапаттарды аныктоо үчүн жакшы жөндөлүшү мүмкүн. Ошондой эле, биз, мисалы, рентген, КТ, же MRI сыяктуу медициналык сүрөттөө колдонмолорунда кээ бир ооруларды аныктоо мүмкүн болушу мүмкүн.
Inception модели сүрөттүн сапатын текшерүү үчүн жакшылап жөндөлүшү мүмкүн. Сүрөттүн бүдөмүк же так экенине баа бере алабыз.
Inception объектти көзөмөлдөө жана аракетти аныктоо сыяктуу видео анализдөө тапшырмалары үчүн колдонулушу мүмкүн.
Берт
BERT (Transformers эки багыттуу коддоочу өкүлчүлүктөр) — Google тарабынан иштелип чыккан, алдын ала үйрөтүлгөн нейрондук тармак модели. Биз аны ар кандай табигый тилди иштетүү милдеттери үчүн колдоно алабыз. Бул тапшырмалар текстти классификациялоодон суроолорго жооп берүүгө чейин өзгөрүшү мүмкүн.
BERT трансформатордук архитектуранын негизинде курулган. Демек, сиз сөз байланыштарын түшүнүп жатканда текст киргизүүнүн чоң көлөмүн башкара аласыз.
BERT - бул TensorFlow тиркемелерине киргизе турган алдын ала даярдалган модель.
TensorFlow алдын ала даярдалган BERT моделин, ошондой эле BERTди ар кандай тапшырмаларга тактоо жана колдонуу үчүн утилиталардын жыйнагын камтыйт. Ошентип, сиз BERTдин татаал табигый тил иштетүү мүмкүнчүлүктөрүн оңой интеграциялай аласыз.
BERT орнотулууда
Pip пакетинин менеджерин колдонуу менен, сиз BERTти TensorFlow ичинде орното аласыз:
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'тун CPU версиясын tensorflow-gpu менен tensorflow алмаштыруу менен оңой орнотууга болот.
Китепкананы орноткондон кийин, сиз BERT моделин импорттоп, аны ар кандай NLP тапшырмалары үчүн колдоно аласыз. Бул жерде текстти классификациялоо маселеси боюнча BERT моделин тактоо үчүн кээ бир үлгү коду, мисалы:
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)
БЕРТтин колдонуу чөйрөлөрү
Текстти классификациялоо тапшырмаларын аткара аласыз. Мисалы, жетишүүгө болот сезимдерди талдоо, теманы категориялаштыруу жана спамды аныктоо.
BERT бар Юридикалык жакты таануу деп аталган (NER) өзгөчөлүгү. Демек, сиз адамдар жана уюмдар сыяктуу тексттеги объекттерди таанып, белгилей аласыз.
Аны белгилүү бир контекстке жараша суроолорго жооп берүү үчүн колдонсо болот, мисалы, издөө системасында же чатбот тиркемесинде.
BERT машина котормосунун тактыгын жогорулатуу үчүн Language Translation үчүн пайдалуу болушу мүмкүн.
BERT текстти жалпылоо үчүн колдонулушу мүмкүн. Демек, ал узун тексттик документтердин кыскача, пайдалуу корутундусун бере алат.
Терең үн
Baidu Research DeepVoice түздү, а текстти кепке синтез модели.
Ал TensorFlow алкагы менен түзүлгөн жана үн маалыматтарынын чоң коллекциясына үйрөтүлгөн.
DeepVoice текст киргизүүдөн үн чыгарат. DeepVoice муну терең үйрөнүү ыкмаларын колдонуу менен мүмкүн кылат. Бул нейрондук тармакка негизделген модель.
Демек, ал киргизилген маалыматтарды талдайт жана туташкан түйүндөрдүн көп катмарларынын жардамы менен кепти жаратат.
DeepVoice орнотулууда
!pip install deepvoice
Альтернатива катары;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice'тун колдонуу тармактары
Amazon Alexa жана Google Assistant сыяктуу жеке жардамчылар үчүн сүйлөө үчүн DeepVoice колдоно аласыз.
Ошондой эле, DeepVoice акылдуу динамиктер жана үйдү автоматташтыруу тутумдары сыяктуу үн менен иштеген түзмөктөр үчүн кеп жасоо үчүн колдонулушу мүмкүн.
DeepVoice логопедиялык колдонмолор үчүн үн түзө алат. Ал сүйлөө көйгөйлөрү бар бейтаптарга сүйлөөлөрүн жакшыртууга жардам берет.
DeepVoice аудиокитептер жана тил үйрөнүү колдонмолору сыяктуу окуу материалдары үчүн кеп түзүү үчүн колдонулушу мүмкүн.
Таштап Жооп