Viens no vispazīstamākajiem mašīnmācīšanās modeļu izstrādes rīkiem ir TensorFlow. Mēs izmantojam TensorFlow daudzās lietojumprogrammās dažādās nozarēs.
Šajā ziņojumā mēs apskatīsim dažus TensorFlow AI modeļus. Tādējādi mēs varam izveidot inteliģentas sistēmas.
Mēs arī apskatīsim ietvarus, ko TensorFlow piedāvā AI modeļu izveidei. Tātad sāksim!
Īss ievads par TensorFlow
Google TensorFlow ir atvērtā koda programma mašīna mācīšanās programmatūras pakotne. Tas ietver apmācības un izvietošanas rīkus mašīnmācīšanās modeļi daudzās platformās. un ierīces, kā arī atbalsts dziļām mācībām un neironu tīkli.
TensorFlow ļauj izstrādātājiem izveidot modeļus dažādām lietojumprogrammām. Tas ietver attēlu un audio atpazīšanu, dabiskās valodas apstrādi un datora vīzija. Tas ir spēcīgs un pielāgojams rīks ar plašu kopienas atbalstu.
Lai datorā instalētu TensorFlow, komandu logā varat ierakstīt šo:
pip install tensorflow
Kā darbojas AI modeļi?
AI modeļi ir datorsistēmas. Tāpēc tie ir paredzēti, lai veiktu darbības, kurām parasti būtu nepieciešams cilvēka intelekts. Attēlu un runas atpazīšana un lēmumu pieņemšana ir šādu uzdevumu piemēri. AI modeļi tiek izstrādāti uz masveida datu kopām.
Viņi izmanto mašīnmācīšanās metodes, lai radītu prognozes un veiktu darbības. Tiem ir vairāki pielietojumi, tostarp pašbraucošas automašīnas, personīgie asistenti un medicīniskā diagnostika.
Tātad, kādi ir populārie TensorFlow AI modeļi?
ResNet
ResNet jeb atlikušais tīkls ir konvolūcijas veids neironu tīklu. Mēs to izmantojam attēlu kategorizēšanai un objektu noteikšana. To izstrādāja Microsoft pētnieki 2015. gadā. Tāpat tas galvenokārt izceļas ar atlikušo savienojumu izmantošanu.
Šie savienojumi ļauj tīklam veiksmīgi mācīties. Tādējādi tas ir iespējams, ļaujot informācijai brīvāk plūst starp slāņiem.
ResNet var ieviest TensorFlow, izmantojot Keras API. Tas nodrošina augsta līmeņa, lietotājam draudzīgu saskarni neironu tīklu izveidei un apmācībai.
ResNet instalēšana
Pēc TensorFlow instalēšanas varat izmantot Keras API, lai izveidotu ResNet modeli. TensorFlow ietver Keras API, tāpēc jums tas nav jāinstalē atsevišķi.
Jūs varat importēt ResNet modeli no vietnes tensorflow.keras.applications. Varat arī atlasīt ResNet versiju, ko izmantot, piemēram:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Varat arī izmantot šo kodu, lai ielādētu iepriekš apmācītus svarus ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Atlasot rekvizītu include_top=False, varat papildus izmantot modeli papildu apmācībai vai pielāgotās datu kopas precizēšanai.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet lietošanas jomas
ResNet var izmantot attēlu klasifikācijā. Tātad fotoattēlus varat klasificēt daudzās grupās. Pirmkārt, jums ir jāapmāca ResNet modelis lielai marķētu fotoattēlu datu kopai. Pēc tam ResNet var paredzēt iepriekš neredzētu attēlu klasi.
ResNet var izmantot arī objektu noteikšanas uzdevumiem, piemēram, lietu noteikšanai fotoattēlos. Mēs to varam izdarīt, vispirms apmācot ResNet modeli fotoattēlu kolekcijai, kas marķēta ar objektu ierobežojošiem lodziņiem. Pēc tam mēs varam izmantot apgūto modeli, lai atpazītu objektus jaunos attēlos.
ResNet varam izmantot arī semantiskās segmentācijas uzdevumiem. Tātad, mēs varam piešķirt semantisko apzīmējumu katram attēla pikselim.
Pirmsākums
Sākums ir dziļas mācīšanās modelis, kas spēj atpazīt lietas attēlos. Google to paziņoja 2014. gadā, un tas analizē dažāda lieluma attēlus, izmantojot daudzus slāņus. Izmantojot Inception, jūsu modelis var precīzi uztvert attēlu.
TensorFlow ir spēcīgs rīks sākuma modeļu izveidei un palaišanai. Tas nodrošina augsta līmeņa un lietotājam draudzīgu saskarni neironu tīklu apmācībai. Tādējādi Inception ir diezgan vienkāršs modelis, ko piemērot izstrādātājiem.
Instalēšana Inception
Varat instalēt Inception, ierakstot šo koda rindiņu.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Sākuma lietošanas jomas
Sākuma modeli var izmantot arī funkciju iegūšanai dziļa mācīšanās tādi modeļi kā ģeneratīvie pretrunīgie tīkli (GAN) un automātiskie kodētāji.
Sākuma modeli var precīzi noregulēt, lai noteiktu konkrētas iezīmes. Mēs varam arī diagnosticēt noteiktus traucējumus medicīniskās attēlveidošanas lietojumos, piemēram, rentgenstaru, CT vai MRI.
Sākuma modeli var precīzi noregulēt, lai pārbaudītu attēla kvalitāti. Mēs varam novērtēt, vai attēls ir izplūdis vai izteiksmīgs.
Sākumu var izmantot video analīzes uzdevumiem, piemēram, objektu izsekošanai un darbību noteikšanai.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ir Google izstrādāts iepriekš apmācīts neironu tīkla modelis. Mēs to varam izmantot dažādiem dabiskās valodas apstrādes uzdevumiem. Šie uzdevumi var atšķirties no teksta kategorizēšanas līdz atbildēm uz jautājumiem.
BERT pamatā ir transformatoru arhitektūra. Tādējādi varat apstrādāt lielu teksta ievades apjomu, vienlaikus izprotot vārdu savienojumus.
BERT ir iepriekš apmācīts modelis, ko varat iekļaut TensorFlow lietojumprogrammās.
TensorFlow ietver iepriekš apmācītu BERT modeli, kā arī utilītu kolekciju, lai precizētu un piemērotu BERT dažādiem uzdevumiem. Tādējādi jūs varat viegli integrēt BERT izsmalcinātās dabiskās valodas apstrādes iespējas.
BERT instalēšana
Izmantojot pip pakotņu pārvaldnieku, varat instalēt BERT pakalpojumā 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
TensorFlow CPU versiju var viegli instalēt, aizstājot tensorflow-gpu ar tensorflow.
Pēc bibliotēkas instalēšanas varat importēt BERT modeli un izmantot to dažādiem NLP uzdevumiem. Šeit ir daži koda paraugi, lai precizētu BERT modeli teksta klasifikācijas problēmai, piemēram:
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 lietošanas jomas
Varat veikt teksta klasifikācijas uzdevumus. Piemēram, ir iespējams sasniegt sentimenta analīze, tēmu kategorizēšana un surogātpasta noteikšana.
BERT ir a Nosaukta entītijas atpazīšana (NER) funkcija. Tādējādi jūs varat atpazīt un marķēt entītijas tekstā, piemēram, personas un organizācijas.
To var izmantot, lai atbildētu uz vaicājumiem atkarībā no konkrēta konteksta, piemēram, meklētājprogrammā vai tērzēšanas robota lietojumprogrammā.
BERT var būt noderīga valodu tulkošanai, lai palielinātu mašīntulkošanas precizitāti.
BERT var izmantot teksta apkopošanai. Tādējādi tas var sniegt īsus, noderīgus garu teksta dokumentu kopsavilkumus.
Dziļa balss
Baidu Research izveidoja DeepVoice, a No teksta uz izrunu sintēzes modelis.
Tas tika izveidots ar TensorFlow ietvaru un apmācīts lielai balss datu kolekcijai.
DeepVoice ģenerē balsi no teksta ievades. DeepVoice padara to iespējamu, izmantojot dziļās mācīšanās metodes. Tas ir uz neironu tīklu balstīts modelis.
Tādējādi tas analizē ievades datus un ģenerē runu, izmantojot lielu skaitu savienoto mezglu slāņu.
DeepVoice instalēšana
!pip install deepvoice
Alternatīvi;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice lietošanas jomas
Varat izmantot DeepVoice, lai radītu runu tādiem personīgajiem palīgiem kā Amazon Alexa un Google Assistant.
Turklāt DeepVoice var izmantot, lai radītu runu ierīcēm ar balss pārraidi, piemēram, viedajiem skaļruņiem un mājas automatizācijas sistēmām.
DeepVoice var izveidot balsi runas terapijas lietojumprogrammām. Tas var palīdzēt pacientiem ar runas problēmām uzlabot viņu runu.
DeepVoice var izmantot, lai izveidotu runu izglītojošiem materiāliem, piemēram, audiogrāmatām un valodu apguves lietotnēm.
Atstāj atbildi