Една од најпознатите алатки за развој на модели за машинско учење е TensorFlow. Ние користиме TensorFlow во многу апликации во различни индустрии.
Во овој пост, ќе испитаме некои од моделите на TensorFlow AI. Оттука, можеме да создадеме интелигентни системи.
Ќе поминеме и низ рамки што ги нуди TensorFlow за создавање модели со вештачка интелигенција. Па ајде да започнеме!
Краток вовед во TensorFlow
TensorFlow на Google е отворен извор машинско учење софтверски пакет. Вклучува алатки за обука и распоредување модели на машинско учење на многу платформи. и уреди, како и поддршка за длабоко учење и нервните мрежи.
TensorFlow им овозможува на програмерите да креираат модели за различни апликации. Ова вклучува препознавање слики и аудио, обработка на природен јазик и компјутерска визија. Тоа е силна и приспособлива алатка со широка поддршка од заедницата.
За да инсталирате TensorFlow на вашиот компјутер, можете да го напишете ова во вашиот команден прозорец:
pip install tensorflow
Како функционираат моделите со вештачка интелигенција?
Моделите со вештачка интелигенција се компјутерски системи. Затоа, тие се наменети да прават активности за кои вообичаено би бил потребен човечки интелект. Препознавање на слики и говор и одлучување се примери за такви задачи. Моделите за вештачка интелигенција се развиени на масивни сетови на податоци.
Тие користат техники за машинско учење за да генерираат предвидувања и да вршат дејства. Тие имаат неколку намени, вклучително и самоуправувачки автомобили, лични асистенти и медицинска дијагностика.
Значи, кои се популарните модели на TensorFlow AI?
ResNet
ResNet, или Residual Network, е форма на конволуционална невронска мрежа. Го користиме за категоризација на слики и откривање на објекти. Развиен е од истражувачи на Мајкрософт во 2015 година. Исто така, главно се одликува со употреба на преостанати врски.
Овие врски овозможуваат мрежата успешно да учи. Оттука, можно е со овозможување на информациите да течат послободно помеѓу слоевите.
ResNet може да се имплементира во TensorFlow со користење на Keras API. Обезбедува интерфејс на високо ниво, лесен за користење за креирање и обука на невронски мрежи.
Инсталирање на ResNet
По инсталирањето на TensorFlow, можете да го користите Keras API за да креирате ResNet модел. TensorFlow го вклучува Keras API, така што не треба да го инсталирате поединечно.
Може да го увезете моделот ResNet од tensorflow.keras.applications. И, можете да ја изберете верзијата ResNet што ќе ја користите, на пример:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Можете исто така да го користите следниов код за да ги вчитате претходно обучените тежини за ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Со избирање на својството include_top=Неточно, може дополнително да го искористите моделот за дополнителна обука или дотерување на вашата сопствена база на податоци.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Области на користење на ResNet
ResNet може да се користи во класификација на слики. Така, можете да ги категоризирате фотографиите во многу групи. Прво, треба да обучите модел на ResNet на голема база на податоци од етикетирани фотографии. Потоа, ResNet може да ја предвиди класата на претходно невидени слики.
ResNet може да се користи и за задачи за откривање објекти, како што е откривање работи на фотографии. Ова можеме да го направиме со тоа што прво ќе го обучиме моделот на ResNet на збирка фотографии означени со кутии што се граничат со објекти. Потоа, можеме да го примениме научениот модел за да препознаеме предмети во свежи слики.
Можеме да користиме и ResNet за задачи за семантичка сегментација. Значи, можеме да доделиме семантичка ознака на секој пиксел во сликата.
Почеток
Inception е модел за длабоко учење способен да препознава нешта во слики. Google го најави во 2014 година и анализира слики од различни големини користејќи многу слоеви. Со Inception, вашиот модел може точно да ја разбере сликата.
TensorFlow е силна алатка за креирање и водење на Inception модели. Обезбедува интерфејс на високо ниво и лесен за користење за обука на невронски мрежи. Оттука, Inception е прилично јасен модел за аплицирање за програмери.
Инсталирање на Inception
Можете да го инсталирате Inception со впишување на оваа линија код.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Области на користење на Inception
Моделот Inception може да се користи и за извлекување карактеристики во длабоко учење модели како Generative Adversarial Networks (GANs) и Autoencoders.
Моделот Inception може да биде фино подесен за да се идентификуваат специфичните карактеристики. Исто така, можеби ќе можеме да дијагностицираме одредени нарушувања во апликациите за медицинска слика како што се Х-зраци, КТ или МРИ.
Моделот Inception може да биде фино подесен за да се провери квалитетот на сликата. Можеме да оцениме дали сликата е нејасна или јасна.
Inception може да се користи за задачи за видео анализа, како што се следење објекти и откривање дејствија.
БЕРТ
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) е претходно обучен модел на невронска мрежа развиен од Google. Може да го користиме за различни задачи за обработка на природен јазик. Овие задачи може да варираат од категоризација на текст до одговарање на прашања.
BERT е изграден на трансформаторска архитектура. Оттука, можете да се справите со огромни количини на внесување текст додека ги разбирате врските со зборови.
BERT е претходно обучен модел што можете да го вклучите во апликациите на TensorFlow.
TensorFlow вклучува претходно обучен BERT модел, како и колекција на алатки за дотерување и примена на BERT за различни задачи. Така, можете лесно да ги интегрирате софистицираните способности за обработка на природен јазик на BERT.
Се инсталира BERT
Користејќи го менаџерот на пакети пип, можете да инсталирате BERT во 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
Верзијата на процесорот на TensorFlow може лесно да се инсталира со замена на tensorflow-gpu со tensorflow.
По инсталирањето на библиотеката, можете да го увезете моделот BERT и да го користите за различни NLP задачи. Еве неколку примероци на код за фино подесување на моделот BERT за проблем со класификација на текст, на пример:
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)
Области на користење на BERT
Можете да извршувате задачи за класификација на текст. На пример, можно е да се постигне анализа на чувства, категоризација на теми и откривање спам.
БЕРТ има а Именувано признавање на субјектот (NER) карактеристика. Оттука, можете да препознавате и означувате ентитети во текстот како што се лица и организации.
Може да се користи за одговарање на прашања во зависност од одреден контекст, како на пример во пребарувач или апликација за чет-бот.
BERT може да биде корисен за преводот на јазици за да се зголеми точноста на машинскиот превод.
BERT може да се користи за сумирање на текст. Оттука, може да обезбеди кратки, корисни резимеа на долги текстуални документи.
Длабок глас
Baidu Research го создаде DeepVoice, a текст во говор модел на синтеза.
Создаден е со рамката TensorFlow и обучен за голема колекција гласовни податоци.
DeepVoice генерира глас од внесување текст. DeepVoice го овозможува тоа со користење на техники за длабоко учење. Тоа е модел базиран на невронска мрежа.
Оттука, ги анализира влезните податоци и генерира говор користејќи огромен број слоеви на поврзани јазли.
Инсталирање на DeepVoice
!pip install deepvoice
Алтернативно;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Областа на користење на DeepVoice
Можете да го користите DeepVoice за да произведувате говор за лични асистенти како Amazon Alexa и Google Assistant.
Исто така, DeepVoice може да се користи за производство на говор за уреди со овозможен глас, како што се паметни звучници и системи за домашна автоматизација.
DeepVoice може да создаде глас за апликации за говорна терапија. Може да им помогне на пациентите со проблеми со говорот да го подобрат својот говор.
DeepVoice може да се користи за создавање говор за едукативен материјал како аудио книги и апликации за учење јазик.
Оставете Одговор