ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ। ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ TensorFlow ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕੁਝ TensorFlow AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ। ਇਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਅਸੀਂ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਵੀ ਦੇਖਾਂਗੇ ਜੋ ਟੈਂਸਰਫਲੋ AI ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤਾਂ ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ!
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
Google ਦਾ TensorFlow ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪੈਕੇਜ. ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਦ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ. ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ.
TensorFlow ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਪਛਾਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ. ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਭਾਈਚਾਰਕ ਸਹਾਇਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਸਾਧਨ ਹੈ।
ਆਪਣੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਉੱਤੇ TensorFlow ਨੂੰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀ ਕਮਾਂਡ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਟਾਈਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
pip install tensorflow
ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ?
AI ਮਾਡਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਉਹ ਅਜਿਹੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ ਅਜਿਹੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ। AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ 'ਤੇ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਉਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲਜ਼, ਨਿੱਜੀ ਸਹਾਇਕ, ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਸਮੇਤ ਕਈ ਉਪਯੋਗ ਹਨ।
ਤਾਂ, ਪ੍ਰਸਿੱਧ TensorFlow AI ਮਾਡਲ ਕੀ ਹਨ?
ResNet
ResNet, ਜਾਂ ਬਚਿਆ ਹੋਇਆ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹੈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ. ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਵਸਤੂ ਖੋਜ. ਇਹ ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ 2015 ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਚੇ ਹੋਏ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖਰਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸੁਤੰਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਹਿਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਕੇ ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ।
ResNet ਨੂੰ Keras API ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ TensorFlow ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ, ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ResNet ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨਾ
TensorFlow ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ResNet ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ Keras API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। TensorFlow ਵਿੱਚ Keras API ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ tensorflow.keras.applications ਤੋਂ ResNet ਮਾਡਲ ਆਯਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਣ ਲਈ ResNet ਸੰਸਕਰਣ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
ਤੁਸੀਂ ResNet ਲਈ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਵਜ਼ਨ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
model = ResNet50(weights='imagenet')
ਸੰਪੱਤੀ include_top=False ਨੂੰ ਚੁਣ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਵਾਧੂ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਕਸਟਮ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet ਦੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਖੇਤਰ
ResNet ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਕਈ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਇੱਕ ResNet ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਫਿਰ, ResNet ਪਹਿਲਾਂ ਅਣਦੇਖੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ResNet ਨੂੰ ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੋਟੋਆਂ ਵਿੱਚ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ। ਅਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਬਜੈਕਟ-ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸਾਂ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਫੋਟੋਆਂ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ 'ਤੇ ਇੱਕ ResNet ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਫਿਰ, ਅਸੀਂ ਤਾਜ਼ੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿੱਖੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਅਸੀਂ ਅਰਥ ਵਿਭਾਜਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ResNet ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਪਿਕਸਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਰਥ ਲੇਬਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
Inception
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਨੇ 2014 ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਈ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ।
TensorFlow ਇਨਸੈਪਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਟੂਲ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਨਸੈਪਸ਼ਨ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਅਰਜ਼ੀ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਿੱਧਾ ਮਾਡਲ ਹੈ.
ਇਨਸੈਪਸ਼ਨ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨਾ
ਤੁਸੀਂ ਕੋਡ ਦੀ ਇਸ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਟਾਈਪ ਕਰਕੇ ਇਨਸੈਪਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖੇਤਰ
ਇਨਸੈਪਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (GAN) ਅਤੇ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਵਰਗੇ ਮਾਡਲ।
ਖਾਸ ਗੁਣਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ, ਅਸੀਂ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਕਸ-ਰੇ, ਸੀਟੀ, ਜਾਂ ਐਮਆਰਆਈ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮਾਡਲ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਚਿੱਤਰ ਫਜ਼ੀ ਜਾਂ ਕਰਿਸਪ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀਡੀਓ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਬਜੈਕਟ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਐਕਸ਼ਨ ਖੋਜ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਬੀ.ਈ.ਆਰ.ਟੀ
BERT (ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਤੋਂ ਦੋ-ਦਿਸ਼ਾਵੀ ਏਨਕੋਡਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ) ਇੱਕ ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਕੰਮ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਤੱਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
BERT ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਬਦ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹੋਏ ਟੈਕਸਟ ਇੰਪੁੱਟ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹੋ।
BERT ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ TensorFlow ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ BERT ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਲਈ BERT ਨੂੰ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗਤਾਵਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ BERT ਦੀਆਂ ਵਧੀਆ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ।
BERT ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨਾ
ਪਾਈਪ ਪੈਕੇਜ ਮੈਨੇਜਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਸੀਂ TensorFlow ਵਿੱਚ BERT ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
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
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦਾ CPU ਸੰਸਕਰਣ ਟੈਨਸਰਫਲੋ-ਜੀਪੀਯੂ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਬਦਲ ਕੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ BERT ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ NLP ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਸਮੱਸਿਆ 'ਤੇ BERT ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਨਮੂਨਾ ਕੋਡ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ:
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 ਦੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਖੇਤਰ
ਤੁਸੀਂ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਿਸ਼ਾ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਸਪੈਮ ਖੋਜ।
BERT ਕੋਲ ਏ ਨਾਮ ਇਕਾਈ ਦੀ ਪਛਾਣ (NER) ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ. ਇਸ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ।
ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਜਾਂ ਚੈਟਬੋਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ।
ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਲਈ BERT ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
BERT ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪਾਠ ਸੰਖੇਪ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਲੰਬੇ ਟੈਕਸਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ, ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡੀਪਵੌਇਸ
Baidu ਖੋਜ ਨੇ DeepVoice, ਏ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਸਪੀਚ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਮਾਡਲ.
ਇਹ TensorFlow ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਵੌਇਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।
DeepVoice ਟੈਕਸਟ ਇਨਪੁਟ ਤੋਂ ਅਵਾਜ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। DeepVoice ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ-ਆਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਨੈਕਟ ਕੀਤੇ ਨੋਡਾਂ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਾਸ਼ਣ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
DeepVoice ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ
!pip install deepvoice
ਵਿਕਲਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
ਤੁਸੀਂ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਅਲੈਕਸਾ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਵਰਗੇ ਨਿੱਜੀ ਸਹਾਇਕਾਂ ਲਈ ਭਾਸ਼ਣ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਡੀਪਵੋਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਨਾਲ ਹੀ, ਡੀਪਵੋਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੌਇਸ-ਸਮਰਥਿਤ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਰਟ ਸਪੀਕਰਾਂ ਅਤੇ ਹੋਮ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਬੋਲੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
DeepVoice ਸਪੀਚ ਥੈਰੇਪੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਆਵਾਜ਼ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬੋਲਣ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
DeepVoice ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਡੀਓਬੁੱਕ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਾਂ ਵਰਗੀ ਵਿਦਿਅਕ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ ਭਾਸ਼ਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ