စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တီထွင်ရန်အတွက် လူသိအများဆုံးကိရိယာများထဲမှတစ်ခုမှာ TensorFlow ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် TensorFlow ကိုစက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးရှိ application များစွာတွင်အသုံးပြုသည်။
ဤပို့စ်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် TensorFlow AI မော်ဒယ်အချို့ကို စစ်ဆေးပါမည်။ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော စနစ်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်။
TensorFlow က AI မော်ဒယ်လ်များ ဖန်တီးရန်အတွက် ကမ်းလှမ်းသည့် မူဘောင်များကိုလည်း ဖြတ်သန်းသွားပါမည်။ ဒါဆို စလိုက်ရအောင်။
TensorFlow ၏ အကျဉ်းချုပ် နိဒါန်း
Google ၏ TensorFlow သည် open-source တစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှု ဆော့ဖ်ဝဲအထုပ်။ ၎င်းတွင် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် တပ်ဖြန့်ခြင်းအတွက် ကိရိယာများ ပါဝင်သည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံများ ပလပ်ဖောင်းများစွာတွင်။ ကိရိယာများနှင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနှင့် ပံ့ပိုးမှုတို့အပြင်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များ.
TensorFlow သည် developer များအား အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးအတွက် မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။ ၎င်းတွင် ရုပ်ပုံနှင့် အသံ အသိအမှတ်ပြုမှု၊ သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ပါဝင်သည်။ ကွန်ပျူတာရူပါရုံကို. ၎င်းသည် ကျယ်ပြန့်သောအသိုင်းအဝိုင်း၏ပံ့ပိုးကူညီမှုဖြင့် ခိုင်ခံ့ပြီး လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေနိုင်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။
သင့်ကွန်ပြူတာတွင် TensorFlow ကို ထည့်သွင်းရန် သင်၏ command window တွင် ၎င်းကို ရိုက်ထည့်နိုင်သည်-
pip install tensorflow
AI Models တွေ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ
AI မော်ဒယ်များသည် ကွန်ပျူတာစနစ်များဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ၎င်းတို့သည် သာမန်အားဖြင့် လူ့ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေး လိုအပ်မည့် လှုပ်ရှားမှုများကို လုပ်ဆောင်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ ရုပ်ပုံနှင့် စကားပြော အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းတို့သည် ထိုကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများ၏ နမူနာများဖြစ်သည်။ AI မော်ဒယ်များကို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် ဖန်တီးထားသည်။
ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်ပေးရန်နှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ၎င်းတို့သည် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းတို့တွင် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်မော်တော်ကားများ၊ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလက်ထောက်များနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါရှာဖွေခြင်းအပါအဝင် အသုံးပြုမှုများစွာရှိသည်။
ဒီတော့ နာမည်ကြီး TensorFlow AI မော်ဒယ်တွေက ဘာတွေလဲ။
ResNet
ResNet, သို့မဟုတ် Residual Network, သည် convolutional ပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ယက်ကို. ကျွန်ုပ်တို့သည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် ၎င်းကိုအသုံးပြုသည်။ အရာဝတ္ထုထောက်လှမ်း. ၎င်းကို 2015 ခုနှစ်တွင် Microsoft သုတေသီများက တီထွင်ခဲ့သည်။ ထို့အပြင် ကျန်ရှိသော ချိတ်ဆက်မှုများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အဓိကအားဖြင့် ခွဲခြားထားသည်။
ဤချိတ်ဆက်မှုများသည် ကွန်ရက်ကို အောင်မြင်စွာ လေ့လာနိုင်စေပါသည်။ ထို့ကြောင့် အလွှာများကြားတွင် သတင်းအချက်အလက်များ ပိုမိုလွတ်လပ်စွာ စီးဆင်းနိုင်စေခြင်းဖြင့် ဖြစ်နိုင်သည်။
Keras API ကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ResNet ကို TensorFlow တွင် အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များ ဖန်တီးခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် အဆင့်မြင့်၊ အသုံးပြုရလွယ်ကူသော အင်တာဖေ့စ်ကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။
ResNet ကို ထည့်သွင်းခြင်း။
TensorFlow ကို ထည့်သွင်းပြီးနောက်၊ သင်သည် ResNet မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးရန် Keras API ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ TensorFlow တွင် Keras API ပါ၀င်သောကြောင့် သင်တစ်ဦးချင်းစီထည့်သွင်းရန် မလိုအပ်ပါ။
သင်သည် tensorflow.keras.applications များမှ ResNet မော်ဒယ်ကို တင်သွင်းနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် အသုံးပြုရန် ResNet ဗားရှင်းကို ရွေးချယ်နိုင်သည်။
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
ResNet အတွက် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော အလေးချိန်များကို တင်ရန် အောက်ပါကုဒ်ကိုလည်း သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-
model = ResNet50(weights='imagenet')
ပိုင်ဆိုင်မှု include_top=False ကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် ထပ်လောင်းလေ့ကျင့်မှု သို့မဟုတ် သင်၏စိတ်ကြိုက်ဒေတာအတွဲကို ချိန်ညှိခြင်းအတွက် မော်ဒယ်ကို ထပ်လောင်းအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet ၏အသုံးပြုမှုဧရိယာများ
ResNet ကို ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားရာတွင် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် သင်သည် ဓာတ်ပုံများကို အုပ်စုများစွာသို့ အမျိုးအစားခွဲနိုင်သည်။ ဦးစွာ၊ သင်သည် တံဆိပ်တပ်ထားသော ဓာတ်ပုံများ၏ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲတွင် ResNet မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်သည်။ ထို့နောက် ResNet သည် ယခင်က မမြင်ရသော ပုံများ၏ အတန်းအစားကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်။
ဓာတ်ပုံများတွင် အရာများကို ထောက်လှမ်းခြင်းကဲ့သို့သော အရာဝတ္ထုများကို ထောက်လှမ်းခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် ResNet ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ Object-bounding boxes များပါသော ဓာတ်ပုံများ အစုအဝေးတွင် ResNet မော်ဒယ်ကို ဦးစွာ လေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ကျွန်ုပ်တို့ လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ ထို့နောက် လတ်ဆတ်သော ရုပ်ပုံများတွင် အရာဝတ္ထုများကို မှတ်မိရန် သင်ယူထားသော မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
အခေါ်အဝေါ်ခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် ResNet ကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ပုံတစ်ပုံရှိ pixel တစ်ခုစီအတွက် semantic အညွှန်းတစ်ခုကို သတ်မှတ်ပေးနိုင်ပါသည်။
စတင်ဖွဲ့စည်း
Inception သည် ရုပ်ပုံများတွင် အရာများကို မှတ်မိနိုင်သော နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ Google သည် ၎င်းအား 2014 ခုနှစ်တွင် ကြေညာခဲ့ပြီး အလွှာများစွာကို အသုံးပြုကာ အရွယ်အစားအမျိုးမျိုး၏ ပုံများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာသည်။ Inception ဖြင့် သင့်မော်ဒယ်သည် ရုပ်ပုံကို တိကျစွာ နားလည်နိုင်သည်။
TensorFlow သည် Inception မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ခိုင်မာသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အဆင့်မြင့်နှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော အင်တာဖေ့စ်ကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။ ထို့ကြောင့် Inception သည် developer များအတွက် လျှောက်ထားရန် အလွန်ရိုးရှင်းသော မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
Inception ကို ထည့်သွင်းခြင်း။
ဤကုဒ်စာကြောင်းကို ရိုက်ထည့်ခြင်းဖြင့် Inception ကို ထည့်သွင်းနိုင်သည်။
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
စတင်အသုံးပြုမှုနယ်ပယ်များ
အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရန် Inception မော်ဒယ်ကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု Generative Adversarial Networks (GANs) နှင့် Autoencoders ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များ။
Inception model သည် တိကျသော စရိုက်လက္ခဏာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကောင်းမွန်စွာ ချိန်ညှိနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဓာတ်မှန်၊ CT သို့မဟုတ် MRI ကဲ့သို့သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းအက်ပ်များတွင် အချို့သောချို့ယွင်းချက်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်မည်ဖြစ်ပါသည်။
ရုပ်ပုံအရည်အသွေးကို စစ်ဆေးရန်အတွက် Inception မော်ဒယ်သည် ကောင်းမွန်စွာ ချိန်ညှိနိုင်သည်။ ပုံတစ်ပုံသည် ဖျော့တော့ခြင်း သို့မဟုတ် ပြတ်သားခြင်းရှိမရှိ အကဲဖြတ်နိုင်ပါသည်။
အရာဝတ္ထု ခြေရာခံခြင်း နှင့် လုပ်ဆောင်ချက် ထောက်လှမ်းခြင်း ကဲ့သို့သော ဗီဒီယို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း လုပ်ငန်းများအတွက် စတင်ခြင်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) သည် Google မှ တီထွင်ထားသော အကြိုလေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် ၎င်းကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤလုပ်ဆောင်စရာများသည် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းမှ မေးခွန်းများကိုဖြေဆိုခြင်းအထိ ကွဲပြားနိုင်သည်။
BERT သည် Transformer ဗိသုကာလက်ရာဖြင့် တည်ဆောက်ထားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ သင်သည် စကားလုံးချိတ်ဆက်မှုများကို နားလည်စေပြီး များပြားလှသော စာသားထည့်သွင်းမှုကို ကိုင်တွယ်နိုင်သည်။
BERT သည် TensorFlow အပလီကေးရှင်းများတွင် သင်ထည့်သွင်းနိုင်သော ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
TensorFlow တွင် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော BERT မော်ဒယ်တစ်ခုအပြင် ကောင်းစွာချိန်ညှိခြင်းနှင့် BERT ကို အလုပ်မျိုးစုံအတွက် အသုံးပြုခြင်းအတွက် အသုံးအဆောင်များ စုစည်းမှု ပါဝင်သည်။ ထို့ကြောင့် သင်သည် BERT ၏ ခေတ်မီဆန်းပြားသော သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို အလွယ်တကူ ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။
BERT တပ်ဆင်ခြင်း။
pip အထုပ်မန်နေဂျာကို အသုံးပြု၍ TensorFlow တွင် BERT ကို ထည့်သွင်းနိုင်သည်-
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 ဗားရှင်းကို tensorflow-gpu ကို tensorflow ဖြင့် အစားထိုးခြင်းဖြင့် အလွယ်တကူ ထည့်သွင်းနိုင်သည်။
စာကြည့်တိုက်ကို ထည့်သွင်းပြီးနောက်၊ သင်သည် BERT မော်ဒယ်ကို ထည့်သွင်းပြီး မတူညီသော NLP လုပ်ဆောင်စရာများအတွက် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤသည်မှာ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းပြဿနာအတွက် BERT မော်ဒယ်ကို ကောင်းစွာချိန်ညှိခြင်းအတွက် နမူနာကုဒ်အချို့ဖြစ်ပါသည်၊ ဥပမာ-
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 ၏အသုံးပြုမှုဧရိယာများ
သင်သည် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း လုပ်ငန်းများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အောင်မြင်ရန်ဖြစ်နိုင်သည်။ စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ၊ ခေါင်းစဉ်အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် စပမ်းရှာဖွေခြင်း
BERT တွင်တစ်ခုရှိသည်။ Entity အသိအမှတ်ပြု Named (NER) ထူးခြားချက်။ ထို့ကြောင့်၊ လူပုဂ္ဂိုလ်နှင့် အဖွဲ့အစည်းကဲ့သို့သော စာသားများတွင် အကြောင်းအရာများကို အသိအမှတ်ပြုပြီး အညွှန်းတပ်နိုင်သည်။
ရှာဖွေရေးအင်ဂျင် သို့မဟုတ် chatbot အပလီကေးရှင်းတွင်ကဲ့သို့သော သီးခြားအကြောင်းအရာတစ်ခုအပေါ် မူတည်၍ မေးခွန်းများကိုဖြေကြားရန် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
စက်ဘာသာပြန်ဆိုမှု တိကျမှုကို တိုးမြှင့်ရန် BERT သည် ဘာသာစကားဘာသာပြန်ဆိုမှုအတွက် အသုံးဝင်နိုင်ပါသည်။
စာသားအကျဉ်းချုပ်အတွက် BERT ကို သုံးနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ၎င်းသည် ရှည်လျားသော စာသားစာရွက်စာတမ်းများ၏ အသုံးဝင်ပုံ အကျဉ်းချုပ်များကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။
DeepVoice
Baidu Research သည် DeepVoice ကို ဖန်တီးခဲ့သည်။ စာသား -to- မိန့်ခွန်း ပေါင်းစပ်ပုံစံ။
၎င်းကို TensorFlow မူဘောင်ဖြင့် ဖန်တီးထားပြီး အသံဒေတာစုဆောင်းမှုကြီးတွင် လေ့ကျင့်ထားသည်။
DeepVoice သည် စာသားထည့်သွင်းမှုမှ အသံကိုထုတ်ပေးသည်။ DeepVoice သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနည်းစနစ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ဖြစ်နိုင်ချေရှိစေသည်။ ၎င်းသည် အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ထို့ကြောင့်၊ ၎င်းသည် ထည့်သွင်းမှုဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ချိတ်ဆက်နေသော node အလွှာများစွာကို အသုံးပြု၍ စကားပြောထုတ်ပေးသည်။
DeepVoice ကို ထည့်သွင်းခြင်း။
!pip install deepvoice
တစ်နည်းအားဖြင့်;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice ၏ အသုံးပြုပုံများ
Amazon Alexa နှင့် Google Assistant ကဲ့သို့သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလက်ထောက်များအတွက် စကားပြောထုတ်လုပ်ရန် DeepVoice ကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
ထို့အပြင် DeepVoice သည် စမတ်စပီကာများနှင့် အိမ်အလိုအလျောက်စနစ်များကဲ့သို့သော အသံဖြင့်အသုံးပြုနိုင်သည့် စက်ပစ္စည်းများအတွက် စကားပြောထုတ်လုပ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
DeepVoice သည် စကားပြောကုထုံးဆိုင်ရာ အပလီကေးရှင်းများအတွက် အသံကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ၎င်းသည် စကားပြောပြဿနာရှိသော လူနာများအား ၎င်းတို့၏ စကားပြောစွမ်းရည် တိုးတက်စေရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။
အသံစာအုပ်များနှင့် ဘာသာစကားသင်ယူခြင်းအက်ပ်များကဲ့သို့ ပညာရေးဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာများအတွက် DeepVoice ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave