मशीन लर्निंग मॉडेल्स विकसित करण्यासाठी सर्वात प्रसिद्ध साधनांपैकी एक म्हणजे टेन्सरफ्लो. आम्ही विविध उद्योगांमध्ये अनेक अनुप्रयोगांमध्ये TensorFlow वापरतो.
या पोस्टमध्ये, आम्ही काही TensorFlow AI मॉडेल्सचे परीक्षण करू. म्हणून, आपण बुद्धिमान प्रणाली तयार करू शकतो.
आम्ही टेन्सरफ्लो AI मॉडेल्स तयार करण्यासाठी ऑफर करत असलेल्या फ्रेमवर्कमध्ये देखील जाऊ. तर चला सुरुवात करूया!
TensorFlow चा संक्षिप्त परिचय
Google चे TensorFlow एक मुक्त स्रोत आहे मशीन शिक्षण सॉफ्टवेअर पॅकेज. यात प्रशिक्षण आणि तैनाती साधने समाविष्ट आहेत मशीन शिक्षण मॉडेल अनेक प्लॅटफॉर्मवर. आणि उपकरणे, तसेच सखोल शिक्षणासाठी समर्थन आणि न्यूरल नेटवर्क.
TensorFlow विकासकांना विविध अनुप्रयोगांसाठी मॉडेल तयार करण्यास सक्षम करते. यामध्ये प्रतिमा आणि ऑडिओ ओळख, नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया आणि संगणक दृष्टी. हे व्यापक समुदाय समर्थनासह एक मजबूत आणि अनुकूल साधन आहे.
तुमच्या संगणकावर TensorFlow स्थापित करण्यासाठी तुम्ही तुमच्या कमांड विंडोमध्ये हे टाइप करू शकता:
pip install tensorflow
एआय मॉडेल्स कसे कार्य करतात?
एआय मॉडेल संगणक प्रणाली आहेत. म्हणून, ते अशा क्रिया करण्यासाठी असतात ज्यांना सामान्यतः मानवी बुद्धीची आवश्यकता असते. प्रतिमा आणि उच्चार ओळखणे आणि निर्णय घेणे ही अशा कार्यांची उदाहरणे आहेत. एआय मॉडेल्स मोठ्या डेटासेटवर विकसित केले जातात.
ते अंदाज तयार करण्यासाठी आणि कृती करण्यासाठी मशीन लर्निंग तंत्र वापरतात. स्व-ड्रायव्हिंग ऑटोमोबाईल्स, वैयक्तिक सहाय्यक आणि वैद्यकीय निदानासह त्यांचे अनेक उपयोग आहेत.
तर, लोकप्रिय TensorFlow AI मॉडेल कोणते आहेत?
ResNet
ResNet, किंवा अवशिष्ट नेटवर्क, convolutional एक प्रकार आहे मज्जासंस्थेसंबंधीचा नेटवर्क. आम्ही ते प्रतिमा वर्गीकरणासाठी वापरतो आणि ऑब्जेक्ट शोध. हे 2015 मध्ये Microsoft संशोधकांनी विकसित केले होते. तसेच, हे प्रामुख्याने अवशिष्ट कनेक्शनच्या वापराद्वारे वेगळे केले जाते.
हे कनेक्शन नेटवर्कला यशस्वीरित्या शिकण्याची परवानगी देतात. त्यामुळे, स्तरांमधील माहिती अधिक मुक्तपणे प्रवाहित करणे सक्षम करून हे शक्य आहे.
केरास एपीआयचा लाभ घेऊन टेन्सरफ्लोमध्ये ResNet लागू केले जाऊ शकते. हे न्यूरल नेटवर्क तयार करण्यासाठी आणि प्रशिक्षण देण्यासाठी उच्च-स्तरीय, वापरकर्ता-अनुकूल इंटरफेस प्रदान करते.
ResNet स्थापित करत आहे
TensorFlow स्थापित केल्यानंतर, तुम्ही ResNet मॉडेल तयार करण्यासाठी Keras API वापरू शकता. TensorFlow मध्ये Keras API समाविष्ट आहे, त्यामुळे तुम्हाला ते स्वतंत्रपणे इंस्टॉल करण्याची आवश्यकता नाही.
तुम्ही tensorflow.keras.applications वरून ResNet मॉडेल आयात करू शकता. आणि, तुम्ही वापरण्यासाठी ResNet आवृत्ती निवडू शकता, उदाहरणार्थ:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
ResNet साठी पूर्व-प्रशिक्षित वजन लोड करण्यासाठी तुम्ही खालील कोड देखील वापरू शकता:
model = ResNet50(weights='imagenet')
समाविष्ट_top=असत्य गुणधर्म निवडून, तुम्ही अतिरिक्त प्रशिक्षणासाठी किंवा तुमचा सानुकूल डेटासेट फाइन-ट्यून करण्यासाठी मॉडेलचा वापर करू शकता.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet च्या वापराचे क्षेत्र
ResNet प्रतिमा वर्गीकरणात वापरले जाऊ शकते. त्यामुळे, तुम्ही फोटोंचे अनेक गटांमध्ये वर्गीकरण करू शकता. प्रथम, तुम्हाला लेबल केलेल्या फोटोंच्या मोठ्या डेटासेटवर ResNet मॉडेलचे प्रशिक्षण देणे आवश्यक आहे. त्यानंतर, ResNet पूर्वी न पाहिलेल्या प्रतिमांच्या वर्गाचा अंदाज लावू शकतो.
ResNet चा वापर फोटोमधील गोष्टी शोधण्यासारख्या ऑब्जेक्ट शोधण्याच्या कार्यांसाठी देखील केला जाऊ शकतो. ऑब्जेक्ट-बाउंडिंग बॉक्ससह लेबल केलेल्या फोटोंच्या संग्रहावर आम्ही प्रथम ResNet मॉडेलला प्रशिक्षण देऊन हे करू शकतो. त्यानंतर, नवीन प्रतिमांमधील वस्तू ओळखण्यासाठी आपण शिकलेले मॉडेल लागू करू शकतो.
आम्ही सिमेंटिक सेगमेंटेशन कार्यांसाठी देखील ResNet वापरू शकतो. त्यामुळे, आम्ही प्रतिमेतील प्रत्येक पिक्सेलला सिमेंटिक लेबल देऊ शकतो.
इन्सेप्शन
इनसेप्शन हे प्रतिमांमधील गोष्टी ओळखण्यास सक्षम असलेले सखोल शिक्षण मॉडेल आहे. Google ने 2014 मध्ये याची घोषणा केली आणि ते अनेक स्तर वापरून विविध आकारांच्या प्रतिमांचे विश्लेषण करते. इनसेप्शनसह, तुमचे मॉडेल प्रतिमा अचूकपणे समजू शकते.
TensorFlow हे इनसेप्शन मॉडेल तयार करण्यासाठी आणि चालवण्यासाठी एक मजबूत साधन आहे. हे न्यूरल नेटवर्कला प्रशिक्षण देण्यासाठी उच्च-स्तरीय आणि वापरकर्ता-अनुकूल इंटरफेस प्रदान करते. म्हणूनच, विकासकांसाठी अर्ज करण्यासाठी इनसेप्शन हे अगदी सरळ मॉडेल आहे.
इनसेप्शन स्थापित करत आहे
तुम्ही कोडची ही ओळ टाइप करून Inception इंस्टॉल करू शकता.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
सुरुवातीचे वापराचे क्षेत्र
मध्ये वैशिष्ट्ये काढण्यासाठी इनसेप्शन मॉडेल देखील वापरले जाऊ शकते खोल शिकणे जनरेटिव्ह अॅडव्हर्सरियल नेटवर्क्स (GAN) आणि ऑटोएनकोडर्स सारखे मॉडेल.
विशिष्ट वैशिष्ट्ये ओळखण्यासाठी इनसेप्शन मॉडेल सुरेख केले जाऊ शकते. तसेच, आम्ही एक्स-रे, सीटी किंवा एमआरआय सारख्या वैद्यकीय इमेजिंग ऍप्लिकेशन्समधील काही विकारांचे निदान करण्यात सक्षम होऊ शकतो.
इनसेप्शन मॉडेल प्रतिमेची गुणवत्ता तपासण्यासाठी छान-ट्यून केले जाऊ शकते. प्रतिमा अस्पष्ट आहे की कुरकुरीत आहे याचे आम्ही मूल्यांकन करू शकतो.
इनसेप्शनचा वापर व्हिडिओ विश्लेषण कार्यांसाठी केला जाऊ शकतो जसे की ऑब्जेक्ट ट्रॅकिंग आणि अॅक्शन डिटेक्शन.
बीईआरटी
BERT (ट्रान्सफॉर्मर्सकडून द्विदिशात्मक एन्कोडर रिप्रेझेंटेशन्स) हे Google-विकसित पूर्व-प्रशिक्षित न्यूरल नेटवर्क मॉडेल आहे. आम्ही ते विविध नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया कार्यांसाठी वापरू शकतो. ही कार्ये मजकूर वर्गीकरणापासून प्रश्नांची उत्तरे देण्यापर्यंत बदलू शकतात.
BERT ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चरवर बांधले गेले आहे. म्हणून, शब्द जोडणी समजून घेताना तुम्ही मोठ्या प्रमाणात मजकूर इनपुट हाताळू शकता.
BERT हे पूर्व-प्रशिक्षित मॉडेल आहे जे तुम्ही TensorFlow ऍप्लिकेशन्समध्ये समाविष्ट करू शकता.
TensorFlow मध्ये पूर्व-प्रशिक्षित BERT मॉडेल तसेच विविध कार्यांसाठी BERT लागू करण्यासाठी उपयुक्ततेचा संग्रह समाविष्ट आहे. अशा प्रकारे, तुम्ही BERT ची अत्याधुनिक नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया क्षमता सहजपणे एकत्रित करू शकता.
BERT स्थापित करत आहे
pip पॅकेज मॅनेजर वापरून, तुम्ही TensorFlow मध्ये BERT स्थापित करू शकता:
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
टेन्सरफ्लोची सीपीयू आवृत्ती टेन्सरफ्लो-जीपीयूला टेन्सरफ्लोसह बदलून सहजपणे स्थापित केली जाऊ शकते.
लायब्ररी स्थापित केल्यानंतर, तुम्ही BERT मॉडेल आयात करू शकता आणि वेगवेगळ्या NLP कामांसाठी त्याचा वापर करू शकता. मजकूर वर्गीकरणाच्या समस्येवर BERT मॉडेलला बारीक-ट्यून करण्यासाठी येथे काही नमुना कोड आहे, उदाहरणार्थ:
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 च्या वापराचे क्षेत्र
आपण मजकूर वर्गीकरण कार्ये करू शकता. उदाहरणार्थ, ते साध्य करणे शक्य आहे भावना विश्लेषण, विषय वर्गीकरण आणि स्पॅम शोध.
BERT मध्ये ए नावाची अस्तित्व ओळख (NER) वैशिष्ट्य. म्हणून, तुम्ही व्यक्ती आणि संस्था यांसारख्या मजकुरातील संस्था ओळखू आणि लेबल करू शकता.
हे शोध इंजिन किंवा चॅटबॉट ऍप्लिकेशन सारख्या विशिष्ट संदर्भानुसार प्रश्नांची उत्तरे देण्यासाठी वापरले जाऊ शकते.
मशीन भाषांतर अचूकता वाढवण्यासाठी BERT भाषा भाषांतरासाठी उपयुक्त असू शकते.
BERT चा वापर मजकूर सारांशासाठी केला जाऊ शकतो. म्हणून, ते लांबलचक मजकूर दस्तऐवजांचे संक्षिप्त, उपयुक्त सारांश प्रदान करू शकते.
खोल आवाज
Baidu संशोधन ने DeepVoice, a मजकूर ते भाषण संश्लेषण मॉडेल.
हे TensorFlow फ्रेमवर्कसह तयार केले गेले आणि व्हॉइस डेटाच्या मोठ्या संकलनावर प्रशिक्षित केले गेले.
DeepVoice मजकूर इनपुटवरून आवाज निर्माण करते. डीप व्हॉइस सखोल शिक्षण तंत्र वापरून हे शक्य करते. हे न्यूरल नेटवर्क-आधारित मॉडेल आहे.
म्हणून, ते इनपुट डेटाचे विश्लेषण करते आणि कनेक्ट केलेल्या नोड्सच्या मोठ्या संख्येने स्तर वापरून उच्चार तयार करते.
DeepVoice स्थापित करत आहे
!pip install deepvoice
वैकल्पिकरित्या;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice च्या वापराचे क्षेत्र
Amazon Alexa आणि Google Assistant सारख्या वैयक्तिक सहाय्यकांसाठी भाषण तयार करण्यासाठी तुम्ही DeepVoice वापरू शकता.
तसेच, स्मार्ट स्पीकर आणि होम ऑटोमेशन सिस्टम सारख्या व्हॉइस-सक्षम डिव्हाइसेससाठी स्पीच तयार करण्यासाठी डीपव्हॉइसचा वापर केला जाऊ शकतो.
स्पीच थेरपी ऍप्लिकेशनसाठी DeepVoice आवाज तयार करू शकतो. हे बोलण्याच्या समस्या असलेल्या रुग्णांना त्यांचे भाषण सुधारण्यास मदत करू शकते.
DeepVoice चा वापर ऑडिओबुक आणि भाषा शिक्षण अॅप्स सारख्या शैक्षणिक साहित्यासाठी भाषण तयार करण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
प्रत्युत्तर द्या