Jednym z najbardziej znanych narzędzi do tworzenia modeli uczenia maszynowego jest TensorFlow. Wykorzystujemy TensorFlow w wielu zastosowaniach w różnych branżach.
W tym poście przyjrzymy się niektórym modelom TensorFlow AI. Dzięki temu możemy tworzyć inteligentne systemy.
Przejrzymy również frameworki, które TensorFlow oferuje do tworzenia modeli AI. Więc zacznijmy!
Krótkie wprowadzenie do TensorFlow
TensorFlow firmy Google jest oprogramowaniem typu open source uczenie maszynowe pakiet oprogramowania. Zawiera narzędzia do szkolenia i wdrażania modele uczenia maszynowego na wielu platformach. i urządzeń, a także wsparcie dla głębokiego uczenia i sieci neuronowe.
TensorFlow umożliwia programistom tworzenie modeli dla różnych aplikacji. Obejmuje to rozpoznawanie obrazu i dźwięku, przetwarzanie języka naturalnego i wizja komputerowa. To silne i elastyczne narzędzie z szerokim wsparciem społeczności.
Aby zainstalować TensorFlow na swoim komputerze, możesz wpisać to w oknie poleceń:
pip install tensorflow
Jak działają modele AI?
Modele AI to systemy komputerowe. Dlatego są one przeznaczone do wykonywania czynności, które normalnie wymagałyby ludzkiego intelektu. Rozpoznawanie obrazu i mowy oraz podejmowanie decyzji to przykłady takich zadań. Modele AI są opracowywane na ogromnych zbiorach danych.
Wykorzystują techniki uczenia maszynowego do generowania prognoz i wykonywania działań. Mają kilka zastosowań, w tym samojezdne samochody, osobistych asystentów i diagnostykę medyczną.
Jakie są popularne modele TensorFlow AI?
ResNet
ResNet, czyli Residual Network, jest formą splotu sieci neuronowe. Używamy go do kategoryzacji obrazów i wykrywanie obiektów. Został opracowany przez badaczy Microsoftu w 2015 roku. Ponadto wyróżnia się głównie wykorzystaniem połączeń szczątkowych.
Te połączenia umożliwiają pomyślne uczenie się sieci. Jest to możliwe dzięki umożliwieniu swobodniejszego przepływu informacji między warstwami.
ResNet można zaimplementować w TensorFlow, wykorzystując interfejs API Keras. Zapewnia przyjazny dla użytkownika interfejs wysokiego poziomu do tworzenia i uczenia sieci neuronowych.
Instalowanie ResNetu
Po zainstalowaniu TensorFlow możesz użyć API Keras do stworzenia modelu ResNet. TensorFlow zawiera API Keras, więc nie musisz instalować go indywidualnie.
Możesz zaimportować model ResNet z tensorflow.keras.applications. Możesz także wybrać wersję ResNet, której chcesz użyć, na przykład:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Możesz także użyć następującego kodu, aby załadować wstępnie wytrenowane wagi dla ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Wybierając właściwość include_top=False, możesz dodatkowo wykorzystać model do dodatkowego szkolenia lub dostrojenia niestandardowego zestawu danych.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Obszary użytkowania ResNet
ResNet może być używany do klasyfikacji obrazów. Możesz więc kategoryzować zdjęcia na wiele grup. Najpierw musisz wytrenować model ResNet na dużym zbiorze danych zdjęć z etykietami. Następnie ResNet może przewidzieć klasę wcześniej niewidzianych obrazów.
ResNet może być również używany do zadań związanych z wykrywaniem obiektów, takich jak wykrywanie rzeczy na zdjęciach. Możemy to zrobić, najpierw trenując model ResNet na zbiorze zdjęć oznaczonych ramkami ograniczającymi obiekty. Następnie możemy zastosować wyuczony model do rozpoznawania obiektów na świeżych obrazach.
Możemy również użyć ResNet do zadań segmentacji semantycznej. Możemy więc przypisać etykietę semantyczną do każdego piksela na obrazie.
Początek
Incepcja to model głębokiego uczenia się, który potrafi rozpoznawać rzeczy na obrazach. Google ogłosił to w 2014 roku i analizuje obrazy o różnych rozmiarach przy użyciu wielu warstw. Dzięki Incepcji Twój model może dokładnie zrozumieć obraz.
TensorFlow to potężne narzędzie do tworzenia i uruchamiania modeli Inception. Zapewnia wysoki poziom i przyjazny dla użytkownika interfejs do uczenia sieci neuronowych. Dlatego Incepcja jest dość prostym modelem do zastosowania dla programistów.
Instalacja Incepcji
Możesz zainstalować Incepcję, wpisując ten wiersz kodu.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Obszary użytkowania Inception
Model Inception może być również używany do wyodrębniania funkcji w głęboka nauka modele, takie jak Generative Adversarial Networks (GAN) i Autoenkodery.
Model Incepcji można precyzyjnie dostroić, aby zidentyfikować określone cechy. Ponadto możemy być w stanie zdiagnozować pewne zaburzenia w zastosowaniach obrazowania medycznego, takich jak prześwietlenie rentgenowskie, tomografia komputerowa lub rezonans magnetyczny.
Model Inception można dostroić, aby sprawdzić jakość obrazu. Możemy ocenić, czy obraz jest rozmyty, czy ostry.
Inception może być używany do zadań związanych z analizą wideo, takich jak śledzenie obiektów i wykrywanie działań.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) to opracowany przez Google wstępnie wytrenowany model sieci neuronowej. Możemy go używać do różnych zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego. Zadania te mogą się różnić, od kategoryzacji tekstu po odpowiadanie na pytania.
BERT jest zbudowany na architekturze transformatorowej. W związku z tym możesz obsługiwać ogromne ilości wprowadzanego tekstu, jednocześnie rozumiejąc połączenia między słowami.
BERT to wstępnie wyszkolony model, który można włączyć do aplikacji TensorFlow.
TensorFlow zawiera wstępnie wytrenowany model BERT, a także zbiór narzędzi do precyzyjnego dostrajania i stosowania BERT do różnych zadań. W ten sposób można łatwo zintegrować zaawansowane możliwości przetwarzania języka naturalnego BERT.
Instalacja BERT'a
Korzystając z menedżera pakietów pip, możesz zainstalować BERT w 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
Wersję procesora TensorFlow można łatwo zainstalować, zastępując tensorflow-gpu przez tensorflow.
Po zainstalowaniu biblioteki można zaimportować model BERT i wykorzystać go do różnych zadań NLP. Oto przykładowy kod do precyzyjnego dostrojenia modelu BERT do problemu z klasyfikacją tekstu, na przykład:
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)
Obszary użytkowania BERT
Możesz wykonywać zadania klasyfikacji tekstu. Na przykład jest to możliwe do osiągnięcia Analiza nastrojów, kategoryzacja tematów i wykrywanie spamu.
BERT ma Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER). W związku z tym można rozpoznawać i oznaczać jednostki w tekście, takie jak osoby i organizacje.
Może służyć do odpowiadania na zapytania w zależności od konkretnego kontekstu, na przykład w wyszukiwarce lub aplikacji chatbota.
BERT może być przydatny do tłumaczenia językowego w celu zwiększenia dokładności tłumaczenia maszynowego.
BERT może służyć do podsumowania tekstu. Dzięki temu może zawierać krótkie, przydatne streszczenia obszernych dokumentów tekstowych.
Głęboki głos
Firma Baidu Research stworzyła DeepVoice, a Tekst na mowę Model syntezy.
Został stworzony przy użyciu frameworka TensorFlow i wyszkolony na dużym zbiorze danych głosowych.
DeepVoice generuje głos z wprowadzania tekstu. DeepVoice umożliwia to dzięki zastosowaniu technik głębokiego uczenia się. Jest to model oparty na sieci neuronowej.
W związku z tym analizuje dane wejściowe i generuje mowę przy użyciu ogromnej liczby warstw połączonych węzłów.
Instalowanie DeepVoice'a
!pip install deepvoice
Alternatywnie;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Obszary użytkowania DeepVoice
Możesz używać DeepVoice do generowania mowy dla osobistych asystentów, takich jak Amazon Alexa i Asystent Google.
Ponadto DeepVoice może być używany do generowania mowy dla urządzeń obsługujących głos, takich jak inteligentne głośniki i systemy automatyki domowej.
DeepVoice może tworzyć głos dla aplikacji logopedycznych. Może pomóc pacjentom z problemami z mową poprawić ich wymowę.
DeepVoice może służyć do tworzenia mowy dla materiałów edukacyjnych, takich jak audiobooki i aplikacje do nauki języków.
Dodaj komentarz