ຫນຶ່ງໃນເຄື່ອງມືທີ່ມີຊື່ສຽງທີ່ສຸດສໍາລັບການພັດທະນາແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນ TensorFlow. ພວກເຮົາໃຊ້ TensorFlow ໃນຫຼາຍຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ.
ໃນບົດຂຽນນີ້, ພວກເຮົາຈະກວດເບິ່ງບາງຕົວແບບ TensorFlow AI. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດສ້າງລະບົບອັດສະລິຍະ.
ພວກເຮົາຍັງຈະຜ່ານກອບທີ່ TensorFlow ສະເຫນີສໍາລັບການສ້າງແບບຈໍາລອງ AI. ສະນັ້ນໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນ!
ການແນະນໍາສັ້ນໆກ່ຽວກັບ TensorFlow
TensorFlow ຂອງ Google ແມ່ນແຫຼ່ງເປີດ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ຊຸດຊອບແວ. ມັນປະກອບມີເຄື່ອງມືສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມແລະການນໍາໃຊ້ ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ໃນຫຼາຍເວທີ. ແລະອຸປະກອນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການສະຫນັບສະຫນູນການຮຽນຮູ້ເລິກແລະ ເຄືອຂ່າຍ neural.
TensorFlow ຊ່ວຍໃຫ້ນັກພັດທະນາສາມາດສ້າງແບບຈໍາລອງສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຫລາກຫລາຍ. ນີ້ປະກອບມີການຮັບຮູ້ຮູບພາບແລະສຽງ, ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ, ແລະ ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ. ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ເຂັ້ມແຂງແລະສາມາດປັບຕົວໄດ້ກັບການສະຫນັບສະຫນູນຊຸມຊົນຢ່າງກວ້າງຂວາງ.
ເພື່ອຕິດຕັ້ງ TensorFlow ໃນຄອມພິວເຕີຂອງທ່ານ, ທ່ານສາມາດພິມມັນຢູ່ໃນປ່ອງຢ້ຽມຄໍາສັ່ງຂອງທ່ານ:
pip install tensorflow
AI Models ເຮັດວຽກແນວໃດ?
ຮູບແບບ AI ແມ່ນລະບົບຄອມພິວເຕີ. ດັ່ງນັ້ນ, ເຂົາເຈົ້າຈຶ່ງມີຄວາມໝາຍເພື່ອເຮັດກິດຈະກຳທີ່ປົກກະຕິຕ້ອງການສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ. ການຮັບຮູ້ຮູບພາບແລະການປາກເວົ້າແລະການຕັດສິນໃຈແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງວຽກງານດັ່ງກ່າວ. ຮູບແບບ AI ໄດ້ຖືກພັດທະນາຢູ່ໃນຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່.
ພວກເຂົາເຈົ້າໃຊ້ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອສ້າງການຄາດເດົາແລະປະຕິບັດການປະຕິບັດ. ພວກເຂົາເຈົ້າມີການນໍາໃຊ້ຫຼາຍຢ່າງ, ລວມທັງລົດໃຫຍ່ທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ, ຜູ້ຊ່ວຍສ່ວນບຸກຄົນ, ແລະການວິນິດໄສທາງການແພດ.
ດັ່ງນັ້ນ, ຮູບແບບ AI TensorFlow ທີ່ນິຍົມແມ່ນຫຍັງ?
ResNet
ResNet, ຫຼື Residual Network, ແມ່ນຮູບແບບຂອງ convolutional ເຄືອຂ່າຍ neural. ພວກເຮົາໃຊ້ມັນສໍາລັບການຈັດປະເພດຮູບພາບແລະ ການຊອກຄົ້ນຫາວັດຖຸ. ມັນໄດ້ຖືກພັດທະນາໂດຍນັກຄົ້ນຄວ້າ Microsoft ໃນປີ 2015. ນອກຈາກນີ້, ມັນໄດ້ຖືກຈໍາແນກຕົ້ນຕໍໂດຍການນໍາໃຊ້ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ຕົກຄ້າງ.
ການເຊື່ອມຕໍ່ເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ເຄືອຂ່າຍສາມາດຮຽນຮູ້ໄດ້ຢ່າງສໍາເລັດຜົນ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນເປັນໄປໄດ້ໂດຍການເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນສາມາດໄຫຼໄດ້ຢ່າງເສລີລະຫວ່າງຊັ້ນ.
ResNet ອາດຈະຖືກປະຕິບັດໃນ TensorFlow ໂດຍການໃຊ້ Keras API. ມັນສະຫນອງລະດັບສູງ, ການໂຕ້ຕອບຜູ້ໃຊ້ເປັນມິດສໍາລັບການສ້າງແລະການຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural.
ກຳລັງຕິດຕັ້ງ ResNet
ຫຼັງຈາກການຕິດຕັ້ງ TensorFlow, ທ່ານອາດຈະໃຊ້ Keras API ເພື່ອສ້າງຕົວແບບ ResNet. TensorFlow ປະກອບມີ Keras API, ດັ່ງນັ້ນທ່ານບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງຕິດຕັ້ງມັນແຍກຕ່າງຫາກ.
ທ່ານອາດຈະນໍາເຂົ້າຮູບແບບ ResNet ຈາກ tensorflow.keras.applications. ແລະ, ທ່ານສາມາດເລືອກສະບັບ ResNet ທີ່ຈະໃຊ້, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດໃຊ້ລະຫັດຕໍ່ໄປນີ້ເພື່ອໂຫລດນ້ໍາຫນັກທີ່ຝຶກອົບຮົມກ່ອນສໍາລັບ ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
ໂດຍການເລືອກຄຸນສົມບັດ include_top=False, ນອກຈາກນັ້ນ, ທ່ານອາດຈະໃຊ້ຕົວແບບສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມເພີ່ມເຕີມ ຫຼືປັບຊຸດຂໍ້ມູນແບບກຳນົດເອງຂອງທ່ານ.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ພື້ນທີ່ການນໍາໃຊ້ຂອງ ResNet
ResNet ອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ໃນການຈັດປະເພດຮູບພາບ. ດັ່ງນັ້ນ, ທ່ານສາມາດຈັດປະເພດຮູບພາບເຂົ້າໄປໃນຫຼາຍກຸ່ມ. ທໍາອິດ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ ResNet ກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຮູບພາບທີ່ມີປ້າຍຊື່. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ResNet ສາມາດຄາດຄະເນລະດັບຂອງຮູບພາບທີ່ບໍ່ເຄີຍເຫັນກ່ອນຫນ້ານີ້.
ResNet ຍັງອາດຈະຖືກໃຊ້ສໍາລັບວຽກງານກວດຫາວັດຖຸເຊັ່ນ: ການກວດສອບສິ່ງຕ່າງໆໃນຮູບ. ພວກເຮົາສາມາດເຮັດໄດ້ໂດຍການຝຶກອົບຮົມຄັ້ງທໍາອິດເປັນຕົວແບບ ResNet ກ່ຽວກັບການເກັບກໍາຮູບພາບທີ່ມີປ້າຍກໍາກັບປ່ອງທີ່ມີຂອບເຂດວັດຖຸ. ຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດນຳໃຊ້ຕົວແບບທີ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ເພື່ອຮັບຮູ້ວັດຖຸໃນຮູບສົດ.
ພວກເຮົາຍັງສາມາດໃຊ້ ResNet ສໍາລັບວຽກງານການແບ່ງສ່ວນ semantic. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດກໍານົດປ້າຍ semantic ໃຫ້ກັບແຕ່ລະ pixels ໃນຮູບ.
ຈັດຕັ້ງກອງທຶນ
Inception ແມ່ນຮູບແບບການຮຽນຮູ້ທີ່ເລິກເຊິ່ງສາມາດຮັບຮູ້ສິ່ງຕ່າງໆໃນຮູບພາບ. Google ປະກາດມັນໃນປີ 2014, ແລະມັນວິເຄາະຮູບພາບຂອງຂະຫນາດຕ່າງໆໂດຍໃຊ້ຫຼາຍຊັ້ນ. ດ້ວຍການເລີ່ມຕົ້ນ, ຕົວແບບຂອງທ່ານສາມາດເຂົ້າໃຈຮູບພາບໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.
TensorFlow ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ເຂັ້ມແຂງສໍາລັບການສ້າງແລະແລ່ນຮູບແບບ Inception. ມັນສະຫນອງການໂຕ້ຕອບລະດັບສູງແລະເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural. ເພາະສະນັ້ນ, Inception ແມ່ນຮູບແບບທີ່ກົງໄປກົງມາເພື່ອສະຫມັກຜູ້ພັດທະນາ.
ການຕິດຕັ້ງ Inception
ທ່ານສາມາດຕິດຕັ້ງ Inception ໂດຍການພິມລະຫັດເສັ້ນນີ້.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
ພື້ນທີ່ການເລີ່ມຕົ້ນຂອງການນໍາໃຊ້
ຮູບແບບການເລີ່ມຕົ້ນອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສະກັດລັກສະນະຕ່າງໆ ການຮຽນຮູ້ລຶກລັບ ແບບຈໍາລອງເຊັ່ນ: Generative Adversarial Networks (GANs) ແລະ Autoencoders.
ຮູບແບບການເລີ່ມຕົ້ນອາດຈະຖືກປັບລະອຽດເພື່ອກໍານົດລັກສະນະສະເພາະ. ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາອາດຈະສາມາດວິນິດໄສຄວາມຜິດປົກກະຕິບາງຢ່າງໃນການນໍາໃຊ້ຮູບພາບທາງການແພດເຊັ່ນ X-ray, CT, ຫຼື MRI.
ຮູບແບບການເລີ່ມຕົ້ນອາດຈະຖືກປັບລະອຽດເພື່ອກວດເບິ່ງຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບ. ພວກເຮົາສາມາດປະເມີນວ່າຮູບພາບແມ່ນ fuzzy ຫຼື crisp.
ການເລີ່ມຕົ້ນອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບວຽກງານການວິເຄາະວິດີໂອເຊັ່ນ: ການຕິດຕາມວັດຖຸແລະການກວດສອບການປະຕິບັດ.
ເບີ
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ແມ່ນຕົວແບບເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມມາກ່ອນໂດຍ Google. ພວກເຮົາອາດຈະໃຊ້ມັນສໍາລັບວຽກງານການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດທີ່ຫຼາກຫຼາຍ. ວຽກງານເຫຼົ່ານີ້ສາມາດແຕກຕ່າງຈາກການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມໄປຫາການຕອບຄໍາຖາມ.
BERT ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງຫມໍ້ແປງ. ເພາະສະນັ້ນ, ທ່ານສາມາດຈັດການປະລິມານອັນຫຼວງຫຼາຍຂອງການປ້ອນຂໍ້ຄວາມໃນຂະນະທີ່ເຂົ້າໃຈການເຊື່ອມຕໍ່ຄໍາສັບ.
BERT ແມ່ນຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ອນທີ່ທ່ານສາມາດລວມເຂົ້າໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ TensorFlow.
TensorFlow ປະກອບມີແບບຈໍາລອງ BERT ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ອນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການລວບລວມສິ່ງອໍານວຍຄວາມສະດວກສໍາລັບການປັບແລະນໍາໃຊ້ BERT ເຂົ້າໃນວຽກງານທີ່ຫຼາກຫຼາຍ. ດັ່ງນັ້ນ, ທ່ານສາມາດປະສົມປະສານຄວາມສາມາດໃນການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດທີ່ຊັບຊ້ອນຂອງ BERT ໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ.
ການຕິດຕັ້ງ BERT
ການນໍາໃຊ້ຜູ້ຈັດການຊຸດ pip, ທ່ານສາມາດຕິດຕັ້ງ BERT ໃນ TensorFlow:
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
ຮຸ່ນ CPU ຂອງ TensorFlow ອາດຈະຖືກຕິດຕັ້ງໄດ້ງ່າຍໂດຍການປ່ຽນ tensorflow-gpu ດ້ວຍ tensorflow.
ຫຼັງຈາກການຕິດຕັ້ງຫ້ອງສະຫມຸດ, ທ່ານສາມາດນໍາເຂົ້າຮູບແບບ BERT ແລະນໍາໃຊ້ມັນສໍາລັບວຽກງານ NLP ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ນີ້ແມ່ນບາງລະຫັດຕົວຢ່າງສໍາລັບການປັບຕົວແບບ BERT ກ່ຽວກັບບັນຫາການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມ, ຕົວຢ່າງ:
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)
ພື້ນທີ່ການນໍາໃຊ້ຂອງ BERT
ທ່ານສາມາດປະຕິບັດວຽກງານການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມ. ຕົວຢ່າງ, ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະບັນລຸ ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ການຈັດປະເພດຫົວຂໍ້, ແລະການກວດສອບ spam.
BERT ມີ ຊື່ການຮັບຮູ້ຂອງ ໜ່ວຍ ງານ (NER) ຄຸນສົມບັດ. ດັ່ງນັ້ນ, ທ່ານສາມາດຮັບຮູ້ແລະຕິດປ້າຍຊື່ຫນ່ວຍງານໃນຂໍ້ຄວາມເຊັ່ນ: ບຸກຄົນແລະອົງການຈັດຕັ້ງ.
ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຕອບຄໍາຖາມໂດຍອີງຕາມສະພາບການສະເພາະໃດຫນຶ່ງ, ເຊັ່ນໃນເຄື່ອງຈັກຊອກຫາຫຼືຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ chatbot.
BERT ອາດຈະເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການແປພາສາພາສາເພື່ອເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງເຄື່ອງແປ.
BERT ອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການສະຫຼຸບຂໍ້ຄວາມ. ເພາະສະນັ້ນ, ມັນສາມາດສະຫນອງການສະຫຼຸບສັ້ນໆ, ທີ່ເປັນປະໂຫຍດຂອງເອກະສານຂໍ້ຄວາມຍາວ.
DeepVoice
ການຄົ້ນຄວ້າ Baidu ສ້າງ DeepVoice, a ການປ່ຽນຂໍ້ຄວາມເປັນສຽງເວົ້າ ຮູບແບບການສັງເຄາະ.
ມັນຖືກສ້າງຂຶ້ນດ້ວຍກອບ TensorFlow ແລະໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບການລວບລວມຂໍ້ມູນສຽງຂະຫນາດໃຫຍ່.
DeepVoice ສ້າງສຽງຈາກການປ້ອນຂໍ້ຄວາມ. DeepVoice ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ໂດຍການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເລິກ. ມັນເປັນຕົວແບບທີ່ອີງໃສ່ເຄືອຂ່າຍ neural.
ດັ່ງນັ້ນ, ມັນວິເຄາະຂໍ້ມູນການປ້ອນຂໍ້ມູນແລະສ້າງສຽງເວົ້າໂດຍໃຊ້ຊັ້ນຈໍານວນຫລາຍຂອງ nodes ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່.
ການຕິດຕັ້ງ DeepVoice
!pip install deepvoice
ອີກທາງເລືອກ;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
ພື້ນທີ່ຂອງການນໍາໃຊ້ DeepVoice
ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ DeepVoice ເພື່ອຜະລິດສຽງເວົ້າສໍາລັບຜູ້ຊ່ວຍສ່ວນບຸກຄົນເຊັ່ນ Amazon Alexa ແລະ Google Assistant.
ນອກຈາກນີ້, DeepVoice ອາດຈະຖືກໃຊ້ເພື່ອຜະລິດສຽງເວົ້າສຳລັບອຸປະກອນທີ່ໃຊ້ສຽງເຊັ່ນ: ລຳໂພງອັດສະລິຍະ ແລະລະບົບອັດຕະໂນມັດໃນເຮືອນ.
DeepVoice ສາມາດສ້າງສຽງສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການປິ່ນປົວການປາກເວົ້າ. ມັນສາມາດຊ່ວຍຄົນເຈັບທີ່ມີບັນຫາການປາກເວົ້າເພື່ອປັບປຸງການປາກເວົ້າຂອງເຂົາເຈົ້າ.
DeepVoice ອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງຄໍາເວົ້າສໍາລັບອຸປະກອນການສຶກສາເຊັ່ນ: ປຶ້ມສຽງ ແລະແອັບຯການຮຽນຮູ້ພາສາ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ