മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും അറിയപ്പെടുന്ന ഉപകരണങ്ങളിലൊന്നാണ് ടെൻസർഫ്ലോ. വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിലെ നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഞങ്ങൾ TensorFlow ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഈ പോസ്റ്റിൽ, TensorFlow AI മോഡലുകളിൽ ചിലത് ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കും. അതിനാൽ, നമുക്ക് ബുദ്ധിപരമായ സംവിധാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.
AI മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനായി TensorFlow വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ചട്ടക്കൂടുകളിലൂടെയും ഞങ്ങൾ പോകും. അതിനാൽ നമുക്ക് ആരംഭിക്കാം!
ടെൻസർഫ്ലോയ്ക്ക് ഒരു ഹ്രസ്വ ആമുഖം
Google-ന്റെ TensorFlow ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് സോഫ്റ്റ്വെയർ പാക്കേജ്. പരിശീലനത്തിനും വിന്യസിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പല പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലും. കൂടാതെ ഉപകരണങ്ങളും ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിനുള്ള പിന്തുണയും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ.
വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ടെൻസർഫ്ലോ ഡെവലപ്പർമാരെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഇതിൽ ചിത്രവും ഓഡിയോയും തിരിച്ചറിയൽ, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്, കൂടാതെ കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം. വ്യാപകമായ കമ്മ്യൂണിറ്റി പിന്തുണയുള്ള ശക്തവും അനുയോജ്യവുമായ ഉപകരണമാണിത്.
നിങ്ങളുടെ കമ്പ്യൂട്ടറിൽ TensorFlow ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ നിങ്ങളുടെ കമാൻഡ് വിൻഡോയിൽ ഇത് ടൈപ്പ് ചെയ്യാം:
pip install tensorflow
AI മോഡലുകൾ എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?
AI മോഡലുകൾ കമ്പ്യൂട്ടർ സംവിധാനങ്ങളാണ്. അതിനാൽ, സാധാരണ മനുഷ്യബുദ്ധി ആവശ്യമുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ ചെയ്യാനാണ് അവർ ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്. ഇമേജും സംസാരവും തിരിച്ചറിയലും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കലും അത്തരം ജോലികളുടെ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്. കൂറ്റൻ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ AI മോഡലുകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്.
പ്രവചനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനും അവർ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് ഓട്ടോമൊബൈലുകൾ, പേഴ്സണൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ, മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ അവയ്ക്ക് നിരവധി ഉപയോഗങ്ങളുണ്ട്.
അപ്പോൾ, ജനപ്രിയമായ TensorFlow AI മോഡലുകൾ ഏതൊക്കെയാണ്?
റെസ്നെറ്റ്
ResNet, അല്ലെങ്കിൽ Residual Network, convolutional ഒരു രൂപമാണ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്. ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണത്തിനും ഒപ്പം ഞങ്ങൾ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തൽ. 2015-ൽ മൈക്രോസോഫ്റ്റ് ഗവേഷകർ ഇത് വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു. കൂടാതെ, ബാക്കിയുള്ള കണക്ഷനുകളുടെ ഉപയോഗത്താൽ ഇത് പ്രധാനമായും വേർതിരിച്ചിരിക്കുന്നു.
ഈ കണക്ഷനുകൾ നെറ്റ്വർക്കിനെ വിജയകരമായി പഠിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. അതിനാൽ, പാളികൾക്കിടയിൽ കൂടുതൽ സ്വതന്ത്രമായി ഒഴുകാൻ വിവരങ്ങൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിലൂടെ ഇത് സാധ്യമാണ്.
കേരസ് എപിഐ ഉപയോഗിച്ച് ടെൻസർഫ്ലോയിൽ റെസ്നെറ്റ് നടപ്പിലാക്കിയേക്കാം. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുമായി ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള, ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ ഇന്റർഫേസ് ഇത് നൽകുന്നു.
ResNet ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നു
TensorFlow ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത ശേഷം, ഒരു ResNet മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് Keras API ഉപയോഗിക്കാം. TensorFlow-ൽ Keras API ഉൾപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ നിങ്ങൾ ഇത് വ്യക്തിഗതമായി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യേണ്ടതില്ല.
നിങ്ങൾക്ക് tensorflow.keras.applications-ൽ നിന്ന് ResNet മോഡൽ ഇറക്കുമതി ചെയ്യാം. കൂടാതെ, നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ ResNet പതിപ്പ് തിരഞ്ഞെടുക്കാം, ഉദാഹരണത്തിന്:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
ResNet-നായി മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച തൂക്കങ്ങൾ ലോഡുചെയ്യാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഇനിപ്പറയുന്ന കോഡും ഉപയോഗിക്കാം:
model = ResNet50(weights='imagenet')
ഉൾപ്പെടുന്ന_ടോപ്പ്=False എന്ന പ്രോപ്പർട്ടി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെ, അധിക പരിശീലനത്തിനോ നിങ്ങളുടെ ഇഷ്ടാനുസൃത ഡാറ്റാസെറ്റ് ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗിനോ വേണ്ടി നിങ്ങൾക്ക് മോഡൽ ഉപയോഗിക്കാവുന്നതാണ്.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet-ന്റെ ഉപയോഗ മേഖലകൾ
ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണത്തിൽ ResNet ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. അതിനാൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഫോട്ടോകളെ പല ഗ്രൂപ്പുകളായി തരം തിരിക്കാം. ആദ്യം, ലേബൽ ചെയ്ത ഫോട്ടോകളുടെ ഒരു വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിങ്ങൾ ഒരു ResNet മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്. തുടർന്ന്, മുമ്പ് കാണാത്ത ചിത്രങ്ങളുടെ ക്ലാസ് പ്രവചിക്കാൻ റെസ്നെറ്റിന് കഴിയും.
ഫോട്ടോകളിലെ കാര്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നത് പോലെയുള്ള ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ ജോലികൾക്കും ResNet ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. ഒബ്ജക്റ്റ്-ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ലേബൽ ചെയ്തിരിക്കുന്ന ഫോട്ടോകളുടെ ഒരു ശേഖരത്തിൽ ആദ്യം ഒരു റെസ്നെറ്റ് മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് നമുക്ക് ഇത് ചെയ്യാൻ കഴിയും. തുടർന്ന്, പുതിയ ചിത്രങ്ങളിലെ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ നമുക്ക് പഠിച്ച മാതൃക പ്രയോഗിക്കാവുന്നതാണ്.
സെമാന്റിക് സെഗ്മെന്റേഷൻ ജോലികൾക്കായി നമുക്ക് ResNet ഉപയോഗിക്കാം. അതിനാൽ, ഒരു ചിത്രത്തിലെ ഓരോ പിക്സലിനും നമുക്ക് ഒരു സെമാന്റിക് ലേബൽ നൽകാം.
ഇൻസെപ്ഷൻ
ചിത്രങ്ങളിലെ കാര്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിവുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകയാണ് ഇൻസെപ്ഷൻ. ഗൂഗിൾ ഇത് 2014-ൽ പ്രഖ്യാപിച്ചു, കൂടാതെ പല ലെയറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വിവിധ വലുപ്പത്തിലുള്ള ചിത്രങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. Inception ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങളുടെ മോഡലിന് ചിത്രം കൃത്യമായി മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും.
Inception മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു ശക്തമായ ഉപകരണമാണ് TensorFlow. ഇത് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ളതും ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദവുമായ ഇന്റർഫേസ് നൽകുന്നു. അതിനാൽ, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് അപേക്ഷിക്കാൻ ഇൻസെപ്ഷൻ വളരെ നേരായ മാതൃകയാണ്.
Inception ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നു
ഈ ലൈൻ കോഡ് ടൈപ്പ് ചെയ്തുകൊണ്ട് നിങ്ങൾക്ക് Inception ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
ഇൻസെപ്ഷന്റെ ഉപയോഗ മേഖലകൾ
ഫീച്ചറുകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാനും Inception മോഡൽ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേർസേറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും (GAN) ഓട്ടോഎൻകോഡറുകളും പോലുള്ള മോഡലുകൾ.
പ്രത്യേക സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഇൻസെപ്ഷൻ മോഡൽ നന്നായി ട്യൂൺ ചെയ്തേക്കാം. കൂടാതെ, എക്സ്-റേ, സിടി, അല്ലെങ്കിൽ എംആർഐ പോലുള്ള മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ചില തകരാറുകൾ കണ്ടുപിടിക്കാൻ ഞങ്ങൾക്ക് കഴിഞ്ഞേക്കും.
ഇമേജ് നിലവാരം പരിശോധിക്കാൻ ഇൻസെപ്ഷൻ മോഡൽ നന്നായി ട്യൂൺ ചെയ്തേക്കാം. ഒരു ചിത്രം അവ്യക്തമാണോ അതോ ചടുലമാണോ എന്ന് നമുക്ക് വിലയിരുത്താം.
ഒബ്ജക്റ്റ് ട്രാക്കിംഗ്, ആക്ഷൻ ഡിറ്റക്ഷൻ തുടങ്ങിയ വീഡിയോ വിശകലന ജോലികൾക്കായി Inception ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
ബെർട്ട്
ഗൂഗിൾ വികസിപ്പിച്ച പ്രീ-ട്രെയിൻഡ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡലാണ് BERT (ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളിൽ നിന്നുള്ള ബൈഡയറക്ഷണൽ എൻകോഡർ റെപ്രസന്റേഷനുകൾ). വൈവിധ്യമാർന്ന സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികൾക്കായി ഞങ്ങൾ ഇത് ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. ഈ ടാസ്ക്കുകൾ വാചക വർഗ്ഗീകരണം മുതൽ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതുവരെ വ്യത്യാസപ്പെടാം.
ട്രാൻസ്ഫോർമർ ആർക്കിടെക്ചറിലാണ് BERT നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. അതിനാൽ, വേഡ് കണക്ഷനുകൾ മനസ്സിലാക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് വലിയ അളവിലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് ഇൻപുട്ടുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും.
TensorFlow ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ നിങ്ങൾക്ക് സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു മുൻകൂർ പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലാണ് BERT.
TensorFlow-ൽ മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച BERT മോഡലും വിവിധ ജോലികൾക്കായി BERT-നെ ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനും പ്രയോഗിക്കുന്നതിനുമുള്ള യൂട്ടിലിറ്റികളുടെ ഒരു ശേഖരവും ഉൾപ്പെടുന്നു. അങ്ങനെ, നിങ്ങൾക്ക് BERT-ന്റെ സങ്കീർണ്ണമായ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് കഴിവുകൾ എളുപ്പത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.
BERT ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നു
പിപ്പ് പാക്കേജ് മാനേജർ ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് TensorFlow-ൽ BERT ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം:
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
ടെൻസർഫ്ലോ-ജിപിയുവിന് പകരം ടെൻസർഫ്ലോ ഉപയോഗിച്ച് ടെൻസർഫ്ലോയുടെ സിപിയു പതിപ്പ് എളുപ്പത്തിൽ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തേക്കാം.
ലൈബ്രറി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത ശേഷം, നിങ്ങൾക്ക് BERT മോഡൽ ഇറക്കുമതി ചെയ്യുകയും വ്യത്യസ്ത NLP ജോലികൾക്കായി അത് ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യാം. ഒരു ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണ പ്രശ്നത്തിൽ ഒരു BERT മോഡൽ നന്നായി ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ചില സാമ്പിൾ കോഡ് ഇതാ, ഉദാഹരണത്തിന്:
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-ന്റെ ഉപയോഗ മേഖലകൾ
നിങ്ങൾക്ക് ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, അത് നേടാൻ കഴിയും വികാര വിശകലനം, വിഷയ വർഗ്ഗീകരണം, സ്പാം കണ്ടെത്തൽ.
BERT ഉണ്ട് എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ എന്ന് നാമകരണം ചെയ്തു (NER) സവിശേഷത. അതിനാൽ, വ്യക്തികളും ഓർഗനൈസേഷനുകളും പോലുള്ള വാചകത്തിൽ നിങ്ങൾക്ക് എന്റിറ്റികളെ തിരിച്ചറിയാനും ലേബൽ ചെയ്യാനും കഴിയും.
ഒരു സെർച്ച് എഞ്ചിൻ അല്ലെങ്കിൽ ചാറ്റ്ബോട്ട് ആപ്ലിക്കേഷനിൽ പോലുള്ള ഒരു പ്രത്യേക സന്ദർഭത്തെ ആശ്രയിച്ച് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
മെഷീൻ വിവർത്തന കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഭാഷാ വിവർത്തനത്തിന് BERT ഉപയോഗപ്രദമാകും.
വാചക സംഗ്രഹത്തിനായി BERT ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. അതിനാൽ, ദൈർഘ്യമേറിയ ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ ഹ്രസ്വവും ഉപയോഗപ്രദവുമായ സംഗ്രഹം നൽകാൻ ഇതിന് കഴിയും.
ഡീപ്പ് വോയ്സ്
Baidu റിസർച്ച് DeepVoice സൃഷ്ടിച്ചു, a ടെക്സ്റ്റ്-ടു-സ്പീച്ച് സിന്തസിസ് മോഡൽ.
ഇത് TensorFlow ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിച്ച് സൃഷ്ടിച്ചതാണ് കൂടാതെ വോയ്സ് ഡാറ്റയുടെ ഒരു വലിയ ശേഖരത്തിൽ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്തു.
DeepVoice ടെക്സ്റ്റ് ഇൻപുട്ടിൽ നിന്ന് ശബ്ദം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള പഠന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് DeepVoice അത് സാധ്യമാക്കുന്നു. ഇത് ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലാണ്.
അതിനാൽ, ഇത് ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുകയും കണക്റ്റുചെയ്ത നോഡുകളുടെ ധാരാളം പാളികൾ ഉപയോഗിച്ച് സംഭാഷണം സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
DeepVoice ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നു
!pip install deepvoice
പകരമായി;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice ന്റെ ഉപയോഗ മേഖലകൾ
ആമസോൺ അലക്സ, ഗൂഗിൾ അസിസ്റ്റന്റ് തുടങ്ങിയ പേഴ്സണൽ അസിസ്റ്റന്റുകളുടെ സംഭാഷണം നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഡീപ്വോയ്സ് ഉപയോഗിക്കാം.
കൂടാതെ, സ്മാർട്ട് സ്പീക്കറുകൾ, ഹോം ഓട്ടോമേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള വോയ്സ് പ്രാപ്തമാക്കിയ ഉപകരണങ്ങൾക്കായി സംഭാഷണം നിർമ്മിക്കാൻ DeepVoice ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
സ്പീച്ച് തെറാപ്പി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി DeepVoice-ന് ഒരു ശബ്ദം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. സംസാര പ്രശ്നങ്ങൾ ഉള്ള രോഗികളെ അവരുടെ സംസാരം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഇത് സഹായിക്കും.
ഓഡിയോബുക്കുകളും ഭാഷാ പഠന ആപ്പുകളും പോലെയുള്ള വിദ്യാഭ്യാസ സാമഗ്രികൾക്കായി ഒരു സംഭാഷണം സൃഷ്ടിക്കാൻ DeepVoice ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക