Een van de meest bekende tools voor het ontwikkelen van machine learning-modellen is TensorFlow. We gebruiken TensorFlow in veel toepassingen in verschillende industrieën.
In dit bericht zullen we enkele van de TensorFlow AI-modellen onderzoeken. Daarom kunnen we intelligente systemen creëren.
We zullen ook de frameworks doornemen die TensorFlow biedt voor het maken van AI-modellen. Dus laten we beginnen!
Een korte introductie tot TensorFlow
Google's TensorFlow is een open-source machine learning software pakket. Het bevat tools voor training en implementatie machine learning-modellen op veel platformen. en apparaten, evenals ondersteuning voor deep learning en neurale netwerken.
Met TensorFlow kunnen ontwikkelaars modellen maken voor verschillende toepassingen. Dit omvat beeld- en audioherkenning, natuurlijke taalverwerking en computer visie. Het is een sterke en aanpasbare tool met brede steun van de gemeenschap.
Om TensorFlow op uw computer te installeren, typt u dit in uw opdrachtvenster:
pip install tensorflow
Hoe werken AI-modellen?
AI-modellen zijn computersystemen. Daarom zijn ze bedoeld om activiteiten uit te voeren waarvoor normaal gesproken menselijk intellect nodig is. Beeld- en spraakherkenning en besluitvorming zijn voorbeelden van dergelijke taken. AI-modellen worden ontwikkeld op enorme datasets.
Ze gebruiken machine learning-technieken om voorspellingen te genereren en acties uit te voeren. Ze hebben verschillende toepassingen, waaronder zelfrijdende auto's, persoonlijke assistenten en medische diagnostiek.
Wat zijn de populaire TensorFlow AI-modellen?
ResNet
ResNet, of Residual Network, is een vorm van convolutie neuraal netwerk. We gebruiken het voor het categoriseren van afbeeldingen en object detectie. Het is in 2015 ontwikkeld door Microsoft-onderzoekers. Het onderscheidt zich ook vooral door het gebruik van restverbindingen.
Door deze verbindingen kan het netwerk succesvol leren. Daarom is het mogelijk door informatie vrijer tussen de lagen te laten stromen.
ResNet kan in TensorFlow worden geïmplementeerd door gebruik te maken van de Keras API. Het biedt een gebruiksvriendelijke interface op hoog niveau voor het maken en trainen van neurale netwerken.
ResNet installeren
Na installatie van TensorFlow kunt u de Keras API gebruiken om een ResNet-model te maken. TensorFlow bevat de Keras API, dus u hoeft deze niet afzonderlijk te installeren.
U kunt het ResNet-model importeren vanuit tensorflow.keras.applications. En u kunt de ResNet-versie selecteren die u wilt gebruiken, bijvoorbeeld:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
U kunt ook de volgende code gebruiken om vooraf getrainde gewichten voor ResNet te laden:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Door de eigenschap include_top=False te selecteren, kunt u het model bovendien gebruiken voor extra training of het verfijnen van uw aangepaste dataset.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet's gebruiksgebieden
ResNet kan worden gebruikt bij beeldclassificatie. U kunt foto's dus in veel groepen indelen. Eerst moet u een ResNet-model trainen op een grote dataset met gelabelde foto's. Vervolgens kan ResNet de klasse van eerder ongeziene beelden voorspellen.
ResNet kan ook worden gebruikt voor objectdetectietaken, zoals het detecteren van dingen op foto's. We kunnen dit doen door eerst een ResNet-model te trainen op een verzameling foto's die zijn gelabeld met objectbegrenzende vakken. Vervolgens kunnen we het geleerde model toepassen om objecten in nieuwe afbeeldingen te herkennen.
We kunnen ResNet ook gebruiken voor semantische segmentatietaken. We kunnen dus een semantisch label toekennen aan elke pixel in een afbeelding.
Inception
Inception is een deep learning-model dat dingen in afbeeldingen kan herkennen. Google kondigde het in 2014 aan en het analyseert afbeeldingen van verschillende formaten met behulp van vele lagen. Met Inception kan uw model de afbeelding nauwkeurig begrijpen.
TensorFlow is een krachtige tool voor het maken en uitvoeren van Inception-modellen. Het biedt een hoogwaardige en gebruiksvriendelijke interface voor het trainen van neurale netwerken. Daarom is Inception een vrij eenvoudig model om toe te passen voor ontwikkelaars.
Inception installeren
U kunt Inception installeren door deze coderegel uit te typen.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
De gebruiksgebieden van Inception
Het Inception-model kan ook worden gebruikt om functies in te extraheren diepgaand leren modellen zoals Generative Adversarial Networks (GAN's) en Autoencoders.
Het Inception-model kan worden verfijnd om specifieke eigenschappen te identificeren. Ook kunnen we mogelijk bepaalde aandoeningen diagnosticeren in toepassingen voor medische beeldvorming, zoals röntgenfoto's, CT of MRI.
Het Inception-model kan worden verfijnd om de beeldkwaliteit te controleren. We kunnen beoordelen of een afbeelding wazig of scherp is.
Inception kan worden gebruikt voor videoanalysetaken zoals het volgen van objecten en actiedetectie.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) is een door Google ontwikkeld, vooraf getraind neuraal netwerkmodel. We kunnen het gebruiken voor een verscheidenheid aan natuurlijke taalverwerkingstaken. Deze taken kunnen variëren van tekstcategorisatie tot het beantwoorden van vragen.
BERT is gebouwd op transformatorarchitectuur. Daarom kunt u grote hoeveelheden tekstinvoer verwerken terwijl u woordverbindingen begrijpt.
BERT is een vooraf getraind model dat u kunt integreren in TensorFlow-toepassingen.
TensorFlow bevat een vooraf getraind BERT-model en een verzameling hulpprogramma's voor het verfijnen en toepassen van BERT op een verscheidenheid aan taken. Zo kunt u eenvoudig de geavanceerde natuurlijke taalverwerkingsmogelijkheden van BERT integreren.
BERT installeren
Met behulp van de pip-pakketbeheerder kunt u BERT in TensorFlow installeren:
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
De CPU-versie van TensorFlow kan eenvoudig worden geïnstalleerd door tensorflow-gpu te vervangen door tensorflow.
Na installatie van de bibliotheek kunt u het BERT-model importeren en gebruiken voor verschillende NLP-taken. Hier is wat voorbeeldcode voor het verfijnen van een BERT-model op een tekstclassificatieprobleem, bijvoorbeeld:
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's gebruiksgebieden
U kunt tekstclassificatietaken uitvoeren. Het is bijvoorbeeld mogelijk om te bereiken sentiment analyse, onderwerpcategorisatie en spamdetectie.
BERT heeft een Erkende entiteitsherkenning (NER) functie. Zo kun je entiteiten in tekst herkennen en labelen, zoals personen en organisaties.
Het kan worden gebruikt om vragen te beantwoorden, afhankelijk van een bepaalde context, zoals in een zoekmachine of chatbot-applicatie.
BERT kan nuttig zijn voor taalvertaling om de nauwkeurigheid van automatische vertalingen te vergroten.
BERT kan worden gebruikt voor tekstsamenvatting. Daarom kan het een korte, nuttige samenvatting van lange tekstdocumenten bieden.
Diepe stem
Baidu Research creëerde DeepVoice, een tekst naar spraak synthese model.
Het is gemaakt met het TensorFlow-framework en getraind op een grote verzameling spraakgegevens.
DeepVoice genereert stem uit tekstinvoer. DeepVoice maakt het mogelijk door gebruik te maken van deep learning technieken. Het is een op een neuraal netwerk gebaseerd model.
Daarom analyseert het invoergegevens en genereert het spraak met behulp van een groot aantal lagen van verbonden knooppunten.
Deep Voice installeren
!pip install deepvoice
Alternatief;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
De gebruiksmogelijkheden van DeepVoice
U kunt DeepVoice gebruiken om spraak te produceren voor persoonlijke assistenten zoals Amazon Alexa en Google Assistant.
DeepVoice kan ook worden gebruikt om spraak te produceren voor spraakgestuurde apparaten zoals slimme luidsprekers en domoticasystemen.
DeepVoice kan een stem creëren voor logopedische toepassingen. Het kan patiënten met spraakproblemen helpen hun spraak te verbeteren.
DeepVoice kan worden gebruikt om een toespraak te maken voor educatief materiaal zoals audioboeken en apps voor het leren van talen.
Laat een reactie achter