Ee vun de bekanntste Tools fir Maschinnléiermodeller z'entwéckelen ass TensorFlow. Mir benotzen TensorFlow a villen Uwendungen a verschiddenen Industrien.
An dësem Post wäerte mir e puer vun den TensorFlow AI Modeller ënnersichen. Dofir kënne mir intelligent Systemer kreéieren.
Mir ginn och duerch Kaderen déi TensorFlow bitt fir AI Modeller ze kreéieren. Also loosst eis ufänken!
Eng kuerz Aféierung an TensorFlow
Google's TensorFlow ass eng Open Source Maschinn léieren Software Package. Et enthält Tools fir Training an Asaz Maschinn léieren Modeller op ville Plattformen. an Apparater, souwéi Ënnerstëtzung fir déif Léieren an neural Netzwierker.
TensorFlow erméiglecht d'Entwéckler Modeller fir eng Vielfalt vun Uwendungen ze kreéieren. Dëst beinhalt Bild- an Audioerkennung, natierlech Sproochveraarbechtung, an Computer Visioun. Et ass e staarkt an adaptéierbart Tool mat verbreet Gemeinschaftssupport.
Fir TensorFlow op Ärem Computer z'installéieren, kënnt Dir dëst an Ärer Kommandofenster tippen:
pip install tensorflow
Wéi funktionnéieren AI Modeller?
AI Modeller si Computersystemer. Dofir si se geduecht fir Aktivitéiten ze maachen déi normalerweis mënschlecht Intellekt brauche. Bild- a Riederkennung an Entscheedungsprozess sinn Beispiller vun esou Aufgaben. AI Modeller ginn op massiven Datesätz entwéckelt.
Si benotzen Maschinnléieren Techniken fir Prognosen ze generéieren an Aktiounen auszeféieren. Si hu verschidde Gebrauch, dorënner selbstfahrend Autoen, perséinlech Assistenten, a medizinesch Diagnostik.
Also, wat sinn déi populär TensorFlow AI Modeller?
ResNet
ResNet, oder Residual Network, ass eng Form vu convolutional neural Netz. Mir benotzen et fir Bild kategoriséieren an Objet Detektioun. Et gouf vu Microsoft Fuerscher entwéckelt am 2015. Och ass et haaptsächlech duerch d'Benotzung vu Reschtverbindungen ënnerscheet.
Dës Verbindungen erlaben de Reseau erfollegräich ze léieren. Dofir ass et méiglech andeems d'Informatioun méi fräi tëscht de Schichten fléisst.
ResNet kann an TensorFlow implementéiert ginn andeems Dir d'Keras API benotzt. Et bitt en héijen, userfrëndlechen Interface fir neural Netzwierker ze kreéieren an ze trainéieren.
ResNet installéieren
Nodeems Dir TensorFlow installéiert hutt, kënnt Dir d'Keras API benotzen fir e ResNet Modell ze kreéieren. TensorFlow enthält d'Keras API, sou datt Dir se net individuell installéiere musst.
Dir kënnt de ResNet Modell vun tensorflow.keras.applications importéieren. An Dir kënnt d'ResNet Versioun auswielen fir ze benotzen, zum Beispill:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Dir kënnt och de folgende Code benotze fir pre-trainéiert Gewiichter fir ResNet ze lueden:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Andeems Dir d'Eegeschafte wielt include_top=False, kënnt Dir de Modell zousätzlech benotze fir zousätzlech Training oder Är personaliséiert Datesaz ze verfeineren.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet Benotzungsberäicher
ResNet kann an der Bildklassifikatioun benotzt ginn. Also, Dir kënnt Fotoen a ville Gruppen kategoriséieren. Als éischt musst Dir e ResNet Modell op enger grousser Datasetze vu markéierte Fotoen trainéieren. Dann, ResNet kann d'Klass vun virdrun onsiichtbar Biller viraussoen.
ResNet kann och fir Objekterkennungsaufgaben benotzt ginn wéi Saachen a Fotoen z'entdecken. Mir kënnen dat maachen andeems Dir e ResNet Modell fir d'éischt op eng Sammlung vu Fotoen mat Objektbegrenzende Këschte bezeechent. Da kënne mir de geléierte Modell uwenden fir Objeten a frësche Biller z'erkennen.
Mir kënnen och ResNet fir semantesch Segmentéierungsaufgaben benotzen. Also kënne mir e semantesche Label un all Pixel an engem Bild zouginn.
© rtl.be
Inception ass en déif Léiermodell fäeg Saachen a Biller z'erkennen. Google huet et am Joer 2014 ugekënnegt, an et analyséiert Biller vu verschiddene Gréissten mat ville Schichten. Mat Inception kann Äre Modell d'Bild präzis verstoen.
TensorFlow ass e staarkt Tool fir Inception Modeller ze kreéieren an ze lafen. Et bitt en héijen a userfrëndlechen Interface fir neural Netzwierker ze trainéieren. Dofir ass Inception e zimlech einfache Modell fir Entwéckler ze gëllen.
Installatioun Inception
Dir kënnt Inception installéieren andeems Dir dës Zeil vum Code ausginn.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Inception Benotzungsberäicher
Den Inception Modell kann och benotzt ginn fir Features ze extrahieren ze léieren Modeller wéi Generative Adversarial Networks (GANs) an Autoencoders.
Den Inception Modell kann ofgestëmmt ginn fir spezifesch Charakteristiken z'identifizéieren. Och kënne mir fäeg sinn verschidde Stéierungen a medizinesche Imaging Uwendungen wéi Röntgen, CT oder MRI ze diagnostizéieren.
Den Inception Modell kann ofgestëmmt ginn fir d'Bildqualitéit ze kontrolléieren. Mir kënnen evaluéieren ob e Bild fuzzy oder knusprech ass.
Inception ka fir Videoanalyseaufgaben benotzt ginn wéi Objektverfolgung an Handlungserkennung.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ass e Google-entwéckelte pre-trainéierten neuralen Netzwierkmodell. Mir kënnen et fir eng Vielfalt vun natierleche Sproochveraarbechtungsaufgaben benotzen. Dës Aufgaben kënne variéieren vun Textkategoriséierung bis Froen beäntweren.
BERT ass op Transformatorarchitektur gebaut. Dofir kënnt Dir grouss Volumen vun Textinput handhaben wärend Dir Wuertverbindunge versteet.
BERT ass e pre-trainéierte Modell deen Dir an TensorFlow Uwendungen integréiere kënnt.
TensorFlow enthält e pre-trainéierte BERT Modell wéi och eng Sammlung vun Utilities fir d'Feintuning an d'Applikatioun vun BERT op eng Vielfalt vun Aufgaben. Sou kënnt Dir einfach BERT raffinéiert natierlech Sprooch Veraarbechtung Kënnen integréieren.
Installatioun BERT
Mat dem Pip Package Manager kënnt Dir BERT an TensorFlow installéieren:
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 d'CPU Versioun kann einfach installéiert ginn andeems Tensorflow-gpu mat Tensorflow ersat gëtt.
Nodeems Dir d'Bibliothéik installéiert hutt, kënnt Dir de BERT Modell importéieren an et fir verschidden NLP Aufgaben benotzen. Hei ass e puer Beispillcode fir e BERT Modell op engem Textklassifikatiounsproblem ze feinjustéieren, zum Beispill:
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 Benotzungsberäicher
Dir kënnt Text Klassifikatioun Aufgaben Leeschtunge. Zum Beispill ass et méiglech ze erreechen sentimentanalyse, Thema Kategoriséierung a Spam Detektioun.
BERT huet eng Genannt Entitéit Unerkennung (NER) Fonktioun. Dofir kënnt Dir Entitéiten an Text wéi Persounen an Organisatiounen unerkennen a labeléieren.
Et kann benotzt ginn fir Ufroen ze beäntweren ofhängeg vun engem bestëmmte Kontext, sou wéi an enger Sichmotor oder Chatbot Applikatioun.
BERT kann nëtzlech sinn fir Sprooch Iwwersetzung fir Maschinn Iwwersetzung Genauegkeet ze erhéijen.
BERT kann fir Text Zesummefaassung benotzt ginn. Dofir kann et e kuerzen, nëtzlechen Zesummefaassung vu laangen Textdokumenter ubidden.
DeepVoice
Baidu Research erstallt DeepVoice, a Text-ze-Ried Synthesemodell.
Et gouf mam TensorFlow Kader erstallt an op enger grousser Sammlung vu Stëmmdaten trainéiert.
DeepVoice generéiert Stëmm aus Textinput. DeepVoice mécht et méiglech andeems Dir déif Léieren Techniken benotzt. Et ass en neurale Netzwierk-baséiert Modell.
Dofir analyséiert et Inputdaten a generéiert Ried mat enger riseger Unzuel vu Schichten vu verbonne Wirbelen.
Installéiert DeepVoice
!pip install deepvoice
Alternativ;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice's Ares of Usage
Dir kënnt DeepVoice benotze fir Ried fir perséinlech Assistenten wéi Amazon Alexa a Google Assistant ze produzéieren.
Och DeepVoice kann benotzt ginn fir Ried fir Stëmm-aktivéiert Geräter wéi Smart Spriecher an Heemautomatiséierungssystemer ze produzéieren.
DeepVoice kann eng Stëmm fir Sproochtherapie Uwendungen erstellen. Et kann Patienten mat Ried Problemer hëllefen hir Ried ze verbesseren.
DeepVoice kann benotzt ginn fir eng Ried fir pädagogescht Material wéi Audiobooks a Sprooche Léieren Apps ze kreéieren.
Hannerlooss eng Äntwert