Salah satu alatan yang paling terkenal untuk membangunkan model pembelajaran mesin ialah TensorFlow. Kami menggunakan TensorFlow dalam banyak aplikasi dalam pelbagai industri.
Dalam siaran ini, kami akan mengkaji beberapa model TensorFlow AI. Oleh itu, kita boleh mencipta sistem pintar.
Kami juga akan melalui rangka kerja yang TensorFlow tawarkan untuk mencipta model AI. Jadi mari kita mulakan!
Pengenalan Ringkas kepada TensorFlow
TensorFlow Google ialah sumber terbuka pembelajaran mesin pakej perisian. Ia termasuk alat untuk latihan dan penggunaan model pembelajaran mesin pada banyak platform. dan peranti, serta sokongan untuk pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf.
TensorFlow membolehkan pembangun mencipta model untuk pelbagai aplikasi. Ini termasuk pengecaman imej dan audio, pemprosesan bahasa semula jadi dan penglihatan komputer. Ia adalah alat yang kuat dan boleh disesuaikan dengan sokongan komuniti yang meluas.
Untuk memasang TensorFlow pada komputer anda, anda boleh menaip ini dalam tetingkap arahan anda:
pip install tensorflow
Bagaimanakah Model AI Berfungsi?
Model AI ialah sistem komputer. Oleh itu, mereka bertujuan untuk melakukan aktiviti yang biasanya memerlukan akal manusia. Pengecaman imej dan pertuturan serta membuat keputusan adalah contoh tugas tersebut. Model AI dibangunkan pada set data besar-besaran.
Mereka menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk menjana ramalan dan melakukan tindakan. Ia mempunyai beberapa kegunaan, termasuk kereta pandu sendiri, pembantu peribadi dan diagnostik perubatan.
Jadi, apakah model TensorFlow AI yang popular?
ResNet
ResNet, atau Rangkaian Residual, ialah satu bentuk konvolusi rangkaian neural. Kami menggunakannya untuk pengkategorian imej dan pengesanan objek. Ia telah dibangunkan oleh penyelidik Microsoft pada tahun 2015. Selain itu, ia terutamanya dibezakan oleh penggunaan sambungan sisa.
Sambungan ini membolehkan rangkaian belajar dengan jayanya. Oleh itu, adalah mungkin dengan membolehkan maklumat mengalir dengan lebih bebas antara lapisan.
ResNet boleh dilaksanakan dalam TensorFlow dengan memanfaatkan API Keras. Ia menyediakan antara muka mesra pengguna peringkat tinggi untuk mencipta dan melatih rangkaian saraf.
Memasang ResNet
Selepas memasang TensorFlow, anda boleh menggunakan API Keras untuk mencipta model ResNet. TensorFlow termasuk API Keras, jadi anda tidak perlu memasangnya secara individu.
Anda boleh mengimport model ResNet daripada tensorflow.keras.applications. Dan, anda boleh memilih versi ResNet untuk digunakan, sebagai contoh:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Anda juga boleh menggunakan kod berikut untuk memuatkan pemberat pra-latihan untuk ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Dengan memilih sifat include_top=False, anda juga boleh menggunakan model tersebut untuk latihan tambahan atau memperhalusi set data tersuai anda.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Bidang Penggunaan ResNet
ResNet boleh digunakan dalam klasifikasi imej. Jadi, anda boleh mengkategorikan foto kepada banyak kumpulan. Mula-mula, anda perlu melatih model ResNet pada set data besar foto berlabel. Kemudian, ResNet boleh meramalkan kelas imej yang tidak kelihatan sebelum ini.
ResNet juga boleh digunakan untuk tugas pengesanan objek seperti mengesan perkara dalam foto. Kita boleh melakukan ini dengan terlebih dahulu melatih model ResNet pada koleksi foto yang dilabelkan dengan kotak pembatas objek. Kemudian, kita boleh menggunakan model yang dipelajari untuk mengecam objek dalam imej segar.
Kami juga boleh menggunakan ResNet untuk tugas pembahagian semantik. Jadi, kita boleh menetapkan label semantik kepada setiap piksel dalam imej.
Permulaan
Inception ialah model pembelajaran mendalam yang mampu mengenali sesuatu dalam imej. Google mengumumkannya pada tahun 2014, dan ia menganalisis imej pelbagai saiz menggunakan banyak lapisan. Dengan Inception, model anda boleh memahami imej dengan tepat.
TensorFlow ialah alat yang kukuh untuk mencipta dan menjalankan model Inception. Ia menyediakan antara muka tahap tinggi dan mesra pengguna untuk melatih rangkaian saraf. Oleh itu, Inception adalah model yang agak mudah untuk digunakan untuk pemaju.
Memasang Inception
Anda boleh memasang Inception dengan menaip baris kod ini.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Bidang Penggunaan Inception
Model Inception juga boleh digunakan untuk mengekstrak ciri dalam pembelajaran mendalam model seperti Generative Adversarial Networks (GAN) dan Autoencoders.
Model Inception mungkin diperhalusi untuk mengenal pasti ciri-ciri tertentu. Selain itu, kami mungkin dapat mendiagnosis gangguan tertentu dalam aplikasi pengimejan perubatan seperti X-ray, CT atau MRI.
Model Inception mungkin diperhalusi untuk memeriksa kualiti imej. Kita boleh menilai sama ada imej itu kabur atau tajam.
Inception boleh digunakan untuk tugasan analisis video seperti penjejakan objek dan pengesanan tindakan.
BERTI
BERT (Perwakilan Pengekod Dua Arah daripada Transformers) ialah model rangkaian saraf pra-latihan yang dibangunkan oleh Google. Kami mungkin menggunakannya untuk pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi. Tugasan ini boleh berbeza daripada pengkategorian teks kepada menjawab soalan.
BERT dibina pada seni bina transformer. Oleh itu, anda boleh mengendalikan sejumlah besar input teks sambil memahami sambungan perkataan.
BERT ialah model pra-latihan yang boleh anda masukkan ke dalam aplikasi TensorFlow.
TensorFlow termasuk model BERT terlatih serta koleksi utiliti untuk penalaan halus dan menggunakan BERT pada pelbagai tugas. Oleh itu, anda boleh dengan mudah menyepadukan keupayaan pemprosesan bahasa semula jadi BERT yang canggih.
Memasang BERT
Menggunakan pengurus pakej pip, anda boleh memasang BERT dalam 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
Versi CPU TensorFlow boleh dipasang dengan mudah dengan menggantikan tensorflow-gpu dengan tensorflow.
Selepas memasang perpustakaan, anda boleh mengimport model BERT dan menggunakannya untuk tugas NLP yang berbeza. Berikut ialah beberapa contoh kod untuk memperhalusi model BERT pada masalah klasifikasi teks, contohnya:
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)
Bidang Penggunaan BERT
Anda boleh melaksanakan tugas pengelasan teks. Sebagai contoh, adalah mungkin untuk mencapai analisis sentimen, pengkategorian topik dan pengesanan spam.
BERT mempunyai a Pengiktirafan Entiti Dinamakan ciri (NER). Oleh itu, anda boleh mengenali dan melabelkan entiti dalam teks seperti orang dan organisasi.
Ia boleh digunakan untuk menjawab pertanyaan bergantung pada konteks tertentu, seperti dalam enjin carian atau aplikasi chatbot.
BERT mungkin berguna untuk Terjemahan Bahasa untuk meningkatkan ketepatan terjemahan mesin.
BERT boleh digunakan untuk ringkasan teks. Oleh itu, ia boleh memberikan ringkasan ringkas dan berguna bagi dokumen teks yang panjang.
Suara dalam
Baidu Research mencipta DeepVoice, a teks-ke-ucapan model sintesis.
Ia dicipta dengan rangka kerja TensorFlow dan dilatih pada koleksi besar data suara.
DeepVoice menjana suara daripada input teks. DeepVoice menjadikannya mungkin dengan menggunakan teknik pembelajaran mendalam. Ia adalah model berasaskan rangkaian saraf.
Oleh itu, ia menganalisis data input dan menjana pertuturan menggunakan sejumlah besar lapisan nod bersambung.
Memasang DeepVoice
!pip install deepvoice
Sebagai alternatif;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Ares Penggunaan DeepVoice
Anda boleh menggunakan DeepVoice untuk menghasilkan pertuturan untuk pembantu peribadi seperti Amazon Alexa dan Google Assistant.
Selain itu, DeepVoice boleh digunakan untuk menghasilkan pertuturan untuk peranti berdaya suara seperti pembesar suara pintar dan sistem automasi rumah.
DeepVoice boleh mencipta suara untuk aplikasi terapi pertuturan. Ia boleh membantu pesakit yang mengalami masalah pertuturan untuk memperbaiki pertuturan mereka.
DeepVoice boleh digunakan untuk mencipta ucapan untuk bahan pendidikan seperti buku audio dan apl pembelajaran bahasa.
Sila tinggalkan balasan anda