Unul dintre cele mai cunoscute instrumente pentru dezvoltarea modelelor de învățare automată este TensorFlow. Folosim TensorFlow în multe aplicații din diverse industrii.
În această postare, vom examina câteva dintre modelele TensorFlow AI. Prin urmare, putem crea sisteme inteligente.
Vom trece și prin cadrele pe care TensorFlow le oferă pentru crearea modelelor AI. Deci sa începem!
O scurtă introducere în TensorFlow
TensorFlow de la Google este o sursă deschisă masina de învățare pachete software. Include instrumente pentru instruire și implementare modele de învățare automată pe multe platforme. și dispozitive, precum și suport pentru învățarea profundă și rețele neuronale.
TensorFlow le permite dezvoltatorilor să creeze modele pentru o varietate de aplicații. Aceasta include recunoașterea imaginilor și audio, procesarea limbajului natural și viziunea computerului. Este un instrument puternic și adaptabil, cu sprijin comunității pe scară largă.
Pentru a instala TensorFlow pe computer, puteți introduce acest lucru în fereastra de comandă:
pip install tensorflow
Cum funcționează modelele AI?
Modelele AI sunt sisteme informatice. Prin urmare, ele sunt menite să facă activități care ar avea nevoie de obicei de intelect uman. Recunoașterea imaginii și a vorbirii și luarea deciziilor sunt exemple de astfel de sarcini. Modelele AI sunt dezvoltate pe seturi masive de date.
Ei folosesc tehnici de învățare automată pentru a genera predicții și a efectua acțiuni. Au mai multe utilizări, inclusiv autoturisme, asistenți personali și diagnosticare medicală.
Deci, care sunt modelele populare TensorFlow AI?
ResNet
ResNet, sau Rețea reziduală, este o formă de convoluție rețele neuronale. Îl folosim pentru categorizarea imaginilor și detectarea obiectelor. A fost dezvoltat de cercetătorii Microsoft în 2015. De asemenea, se distinge în principal prin utilizarea conexiunilor reziduale.
Aceste conexiuni permit rețelei să învețe cu succes. Prin urmare, este posibil permițând informațiilor să curgă mai liber între straturi.
ResNet poate fi implementat în TensorFlow utilizând API-ul Keras. Oferă o interfață de nivel înalt, ușor de utilizat pentru crearea și antrenamentul rețelelor neuronale.
Instalarea ResNet
După instalarea TensorFlow, puteți utiliza API-ul Keras pentru a crea un model ResNet. TensorFlow include API-ul Keras, deci nu trebuie să îl instalați individual.
Puteți importa modelul ResNet de pe tensorflow.keras.applications. Și, puteți selecta versiunea ResNet de utilizat, de exemplu:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
De asemenea, puteți utiliza următorul cod pentru a încărca greutăți pre-antrenate pentru ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Selectând proprietatea include_top=False, puteți utiliza în plus modelul pentru instruire suplimentară sau pentru ajustarea fină a setului de date personalizat.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Domeniile de utilizare ResNet
ResNet poate fi utilizat în clasificarea imaginilor. Deci, puteți clasifica fotografiile în mai multe grupuri. În primul rând, trebuie să antrenați un model ResNet pe un set mare de date de fotografii etichetate. Apoi, ResNet poate prezice clasa de imagini nevăzute anterior.
ResNet poate fi folosit și pentru sarcini de detectare a obiectelor, cum ar fi detectarea lucrurilor din fotografii. Putem face acest lucru antrenând mai întâi un model ResNet pe o colecție de fotografii etichetate cu casete de delimitare a obiectelor. Apoi, putem aplica modelul învățat pentru a recunoaște obiecte în imagini proaspete.
Putem folosi ResNet și pentru sarcini de segmentare semantică. Deci, putem atribui o etichetă semantică fiecărui pixel dintr-o imagine.
Inception
Inception este un model de învățare profundă capabil să recunoască lucrurile în imagini. Google a anunțat-o în 2014 și analizează imagini de diferite dimensiuni folosind mai multe straturi. Cu Inception, modelul dumneavoastră poate înțelege imaginea cu precizie.
TensorFlow este un instrument puternic pentru crearea și rularea modelelor Inception. Oferă o interfață de nivel înalt și ușor de utilizat pentru antrenarea rețelelor neuronale. Prin urmare, Inception este un model destul de simplu de aplicat pentru dezvoltatori.
Instalarea Inception
Puteți instala Inception tastând această linie de cod.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Domeniile de utilizare ale Inception
Modelul Inception poate fi folosit și pentru a extrage caracteristici în învățare profundă modele precum Generative Adversarial Networks (GAN) și Autoencoders.
Modelul Inception poate fi ajustat pentru a identifica trăsături specifice. De asemenea, este posibil să putem diagnostica anumite tulburări în aplicațiile de imagistică medicală, cum ar fi raze X, CT sau RMN.
Modelul Inception poate fi reglat fin pentru a verifica calitatea imaginii. Putem evalua dacă o imagine este neclară sau clară.
Inception poate fi folosit pentru sarcini de analiză video, cum ar fi urmărirea obiectelor și detectarea acțiunii.
OARET
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) este un model de rețea neuronală pre-antrenată dezvoltat de Google. Îl putem folosi pentru o varietate de sarcini de procesare a limbajului natural. Aceste sarcini pot varia de la clasificarea textului la răspunsul la întrebări.
BERT este construit pe arhitectura transformatorului. Prin urmare, puteți gestiona volume mari de text introdus în timp ce înțelegeți conexiunile de cuvinte.
BERT este un model pre-antrenat pe care îl puteți încorpora în aplicațiile TensorFlow.
TensorFlow include un model BERT pre-antrenat, precum și o colecție de utilități pentru reglarea fină și aplicarea BERT la o varietate de sarcini. Astfel, puteți integra cu ușurință capabilitățile sofisticate de procesare a limbajului natural ale BERT.
Instalarea BERT
Folosind managerul de pachete pip, puteți instala BERT în 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
Versiunea CPU a lui TensorFlow poate fi instalată cu ușurință prin înlocuirea tensorflow-gpu cu tensorflow.
După instalarea bibliotecii, puteți importa modelul BERT și îl puteți utiliza pentru diferite sarcini NLP. Iată un exemplu de cod pentru reglarea fină a unui model BERT pe o problemă de clasificare a textului, de exemplu:
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)
Domeniile de utilizare ale BERT
Puteți efectua sarcini de clasificare a textului. De exemplu, este posibil să se realizeze Analiza sentimentului, clasificarea subiectelor și detectarea spamului.
BERT are o Recunoașterea entității denumită caracteristică (NER). Prin urmare, puteți recunoaște și eticheta entități în text, cum ar fi persoane și organizații.
Poate fi folosit pentru a răspunde la întrebări în funcție de un anumit context, cum ar fi într-un motor de căutare sau aplicație chatbot.
BERT poate fi util pentru traducerea limbii pentru a crește acuratețea traducerii automate.
BERT poate fi folosit pentru rezumarea textului. Prin urmare, poate oferi rezumate scurte și utile ale documentelor text lungi.
Voce groasă
Baidu Research a creat DeepVoice, a text-to-speech model de sinteză.
A fost creat cu cadrul TensorFlow și instruit pe o mare colecție de date vocale.
DeepVoice generează voce din introducerea textului. DeepVoice face posibilă utilizarea tehnicilor de învățare profundă. Este un model bazat pe rețea neuronală.
Prin urmare, analizează datele de intrare și generează vorbire folosind un număr mare de straturi de noduri conectate.
Instalarea DeepVoice
!pip install deepvoice
Alternativ;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Are de utilizare a lui DeepVoice
Puteți folosi DeepVoice pentru a produce vorbire pentru asistenți personali precum Amazon Alexa și Google Assistant.
De asemenea, DeepVoice poate fi folosit pentru a produce vorbire pentru dispozitive cu voce, cum ar fi difuzoare inteligente și sisteme de automatizare a locuinței.
DeepVoice poate crea o voce pentru aplicațiile de terapie logopedică. Poate ajuta pacienții cu probleme de vorbire să își îmbunătățească vorbirea.
DeepVoice poate fi folosit pentru a crea un discurs pentru materiale educaționale, cum ar fi cărți audio și aplicații de învățare a limbilor străine.
Lasă un comentariu