Et av de mest kjente verktøyene for å utvikle maskinlæringsmodeller er TensorFlow. Vi bruker TensorFlow i mange applikasjoner i ulike bransjer.
I dette innlegget skal vi undersøke noen av TensorFlow AI-modellene. Derfor kan vi lage intelligente systemer.
Vi vil også gå gjennom rammeverk som TensorFlow tilbyr for å lage AI-modeller. Så la oss komme i gang!
En kort introduksjon til TensorFlow
Googles TensorFlow er en åpen kildekode maskinlæring Software pakke. Det inkluderer verktøy for opplæring og distribusjon maskinlæringsmodeller på mange plattformer. og enheter, samt støtte for dyp læring og nevrale nettverk.
TensorFlow gjør det mulig for utviklere å lage modeller for en rekke applikasjoner. Dette inkluderer bilde- og lydgjenkjenning, naturlig språkbehandling og datasyn. Det er et sterkt og tilpasningsdyktig verktøy med bred samfunnsstøtte.
For å installere TensorFlow på datamaskinen din kan du skrive dette i kommandovinduet:
pip install tensorflow
Hvordan fungerer AI-modeller?
AI-modeller er datasystemer. Derfor er de ment å gjøre aktiviteter som vanligvis trenger menneskelig intellekt. Bilde- og talegjenkjenning og beslutningstaking er eksempler på slike oppgaver. AI-modeller er utviklet på massive datasett.
De bruker maskinlæringsteknikker for å generere spådommer og utføre handlinger. De har flere bruksområder, inkludert selvkjørende biler, personlige assistenter og medisinsk diagnostikk.
Så, hva er de populære TensorFlow AI-modellene?
ResNet
ResNet, eller Residual Network, er en form for konvolusjon nevrale nettverket. Vi bruker den til bildekategorisering og objektdeteksjon. Den ble utviklet av Microsoft-forskere i 2015. Den utmerker seg også hovedsakelig ved bruk av gjenværende forbindelser.
Disse tilkoblingene lar nettverket lære vellykket. Derfor er det mulig ved å la informasjon flyte mer fritt mellom lagene.
ResNet kan implementeres i TensorFlow ved å utnytte Keras API. Det gir et brukervennlig grensesnitt på høyt nivå for å lage og trene nevrale nettverk.
Installerer ResNet
Etter å ha installert TensorFlow, kan du bruke Keras API til å lage en ResNet-modell. TensorFlow inkluderer Keras API, så du trenger ikke å installere den individuelt.
Du kan importere ResNet-modellen fra tensorflow.keras.applications. Og du kan velge ResNet-versjonen du vil bruke, for eksempel:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Du kan også bruke følgende kode for å laste ferdigtrente vekter for ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Ved å velge egenskapen include_top=False, kan du i tillegg bruke modellen for ytterligere opplæring eller finjustering av ditt egendefinerte datasett.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNets bruksområder
ResNet kan brukes i bildeklassifisering. Så du kan kategorisere bilder i mange grupper. Først må du trene en ResNet-modell på et stort datasett med merkede bilder. Deretter kan ResNet forutsi klassen av tidligere usett bilder.
ResNet kan også brukes til objektdeteksjonsoppgaver som å oppdage ting i bilder. Vi kan gjøre dette ved først å trene en ResNet-modell på en samling bilder merket med objektbegrensende bokser. Deretter kan vi bruke den lærte modellen til å gjenkjenne objekter i ferske bilder.
Vi kan også bruke ResNet til semantiske segmenteringsoppgaver. Så vi kan tilordne en semantisk etikett til hver piksel i et bilde.
Inception
Inception er en dyp læringsmodell som er i stand til å gjenkjenne ting i bilder. Google annonserte det i 2014, og det analyserer bilder av forskjellige størrelser ved hjelp av mange lag. Med Inception kan modellen din forstå bildet nøyaktig.
TensorFlow er et sterkt verktøy for å lage og kjøre Inception-modeller. Det gir et høyt nivå og brukervennlig grensesnitt for trening av nevrale nettverk. Derfor er Inception en ganske enkel modell å søke på utviklere.
Installerer Inception
Du kan installere Inception ved å skrive ut denne kodelinjen.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Inceptions bruksområder
Inception-modellen kan også brukes til å trekke ut funksjoner i dyp læring modeller som Generative Adversarial Networks (GANs) og Autoencoders.
Inception-modellen kan finjusteres for å identifisere spesifikke egenskaper. Vi kan også være i stand til å diagnostisere visse lidelser i medisinske bildebehandlingsapplikasjoner som røntgen, CT eller MR.
Inception-modellen kan finjusteres for å sjekke bildekvaliteten. Vi kan vurdere om et bilde er uklart eller skarpt.
Inception kan brukes til videoanalyseoppgaver som objektsporing og handlingsdeteksjon.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) er en Google-utviklet forhåndstrent nevrale nettverksmodell. Vi kan bruke den til en rekke naturlige språkbehandlingsoppgaver. Disse oppgavene kan variere fra tekstkategorisering til å svare på spørsmål.
BERT er bygget på transformatorarkitektur. Derfor kan du håndtere store mengder tekstinndata mens du forstår ordforbindelser.
BERT er en forhåndsopplært modell som du kan integrere i TensorFlow-applikasjoner.
TensorFlow inkluderer en forhåndsopplært BERT-modell samt en samling verktøy for finjustering og bruk av BERT på en rekke oppgaver. Dermed kan du enkelt integrere BERTs sofistikerte naturlige språkbehandlingsfunksjoner.
Installerer BERT
Ved å bruke pip-pakkebehandleren kan du installere BERT i 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
TensorFlows CPU-versjon kan enkelt installeres ved å erstatte tensorflow-gpu med tensorflow.
Etter at du har installert biblioteket, kan du importere BERT-modellen og bruke den til forskjellige NLP-oppgaver. Her er noen eksempelkode for å finjustere en BERT-modell på et tekstklassifiseringsproblem, for eksempel:
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)
BERTs bruksområder
Du kan utføre tekstklassifiseringsoppgaver. For eksempel er det mulig å oppnå sentiment analyse, emnekategorisering og spamdeteksjon.
BERT har en Navngitt enhetsgjenkjenning (NER) funksjon. Derfor kan du gjenkjenne og merke enheter i tekst som personer og organisasjoner.
Den kan brukes til å svare på spørsmål avhengig av en bestemt kontekst, for eksempel i en søkemotor eller chatbot-applikasjon.
BERT kan være nyttig for språkoversettelse for å øke nøyaktigheten av maskinoversettelse.
BERT kan brukes til tekstoppsummering. Derfor kan den gi et kort, nyttig sammendrag av lange tekstdokumenter.
Dyp stemme
Baidu Research opprettet DeepVoice, en tekst til tale syntesemodell.
Den ble laget med TensorFlow-rammeverket og trent på en stor samling stemmedata.
DeepVoice genererer stemme fra tekstinndata. DeepVoice gjør det mulig ved å bruke dyplæringsteknikker. Det er en nevrale nettverksbasert modell.
Derfor analyserer den inndata og genererer tale ved å bruke et stort antall lag med tilkoblede noder.
Installerer DeepVoice
!pip install deepvoice
Alternativt;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoices bruksområder
Du kan bruke DeepVoice til å produsere tale for personlige assistenter som Amazon Alexa og Google Assistant.
DeepVoice kan også brukes til å produsere tale for stemmeaktiverte enheter som smarthøyttalere og hjemmeautomatiseringssystemer.
DeepVoice kan lage en stemme for logopediapplikasjoner. Det kan hjelpe pasienter med taleproblemer med å forbedre talen.
DeepVoice kan brukes til å lage en tale for pedagogisk materiale som lydbøker og språkopplæringsapper.
Legg igjen en kommentar