Одним из самых известных инструментов для разработки моделей машинного обучения является TensorFlow. Мы используем TensorFlow во многих приложениях в различных отраслях.
В этом посте мы рассмотрим некоторые модели искусственного интеллекта TensorFlow. Следовательно, мы можем создавать интеллектуальные системы.
Мы также рассмотрим фреймворки, которые TensorFlow предлагает для создания моделей ИИ. Итак, приступим!
Краткое введение в TensorFlow
TensorFlow от Google — это программа с открытым исходным кодом. обучение с помощью машины пакет программного обеспечения. Он включает в себя инструменты для обучения и развертывания модели машинного обучения на многих платформах. и устройства, а также поддержку глубокого обучения и нейронные сети.
TensorFlow позволяет разработчикам создавать модели для различных приложений. Это включает в себя распознавание изображений и аудио, обработку естественного языка и компьютерное зрение. Это мощный и адаптируемый инструмент с широкой поддержкой сообщества.
Чтобы установить TensorFlow на свой компьютер, вы можете ввести это в командном окне:
pip install tensorflow
Как работают модели ИИ?
Модели ИИ — это компьютерные системы. Следовательно, они предназначены для выполнения действий, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Примерами таких задач являются распознавание изображений и речи и принятие решений. Модели ИИ разрабатываются на массивных наборах данных.
Они используют методы машинного обучения для создания прогнозов и выполнения действий. У них есть несколько применений, включая беспилотные автомобили, личных помощников и медицинскую диагностику.
Итак, каковы популярные модели TensorFlow AI?
RESNET
ResNet, или остаточная сеть, представляет собой форму сверточной сети. нейронной сети. Мы используем его для классификации изображений и обнаружение объекта. Он был разработан исследователями Microsoft в 2015 году. Также его в основном отличает использование остаточных соединений.
Эти соединения позволяют сети успешно обучаться. Следовательно, это возможно, позволяя информации более свободно течь между слоями.
ResNet может быть реализован в TensorFlow с использованием Keras API. Он предоставляет удобный интерфейс высокого уровня для создания и обучения нейронных сетей.
Установка Ренета
После установки TensorFlow вы можете использовать Keras API для создания модели ResNet. TensorFlow включает Keras API, поэтому вам не нужно устанавливать его отдельно.
Вы можете импортировать модель ResNet из tensorflow.keras.applications. И вы можете выбрать версию ResNet для использования, например:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Вы также можете использовать следующий код для загрузки предварительно обученных весов для ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Выбрав свойство include_top=False, вы можете дополнительно использовать модель для дополнительного обучения или тонкой настройки вашего пользовательского набора данных.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Области использования ResNet
ResNet может использоваться для классификации изображений. Таким образом, вы можете разделить фотографии на множество групп. Во-первых, вам нужно обучить модель ResNet на большом наборе данных с помеченными фотографиями. Затем ResNet может предсказать класс ранее невиданных изображений.
ResNet также можно использовать для задач обнаружения объектов, таких как обнаружение вещей на фотографиях. Мы можем сделать это, сначала обучив модель ResNet на коллекции фотографий, помеченных прямоугольниками, ограничивающими объекты. Затем мы можем применить изученную модель для распознавания объектов на свежих изображениях.
Мы также можем использовать ResNet для задач семантической сегментации. Итак, мы можем присвоить семантическую метку каждому пикселю изображения.
Начало
Inception — это модель глубокого обучения, способная распознавать объекты на изображениях. Google объявил об этом в 2014 году, и он анализирует изображения разных размеров, используя множество слоев. С Inception ваша модель может точно понять изображение.
TensorFlow — мощный инструмент для создания и запуска начальных моделей. Он предоставляет высокоуровневый и удобный интерфейс для обучения нейронных сетей. Следовательно, Inception — довольно простая модель для разработчиков.
Установка начала
Вы можете установить Inception, введя эту строку кода.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Области использования Inception
Начальную модель также можно использовать для извлечения признаков в глубокое обучение такие модели, как генеративно-состязательные сети (GAN) и автоэнкодеры.
Начальная модель может быть настроена для определения конкретных черт. Кроме того, мы можем диагностировать определенные заболевания с помощью медицинских изображений, таких как рентген, компьютерная томография или магнитно-резонансная томография.
Начальная модель может быть настроена для проверки качества изображения. Мы можем оценить, является ли изображение нечетким или четким.
Inception может использоваться для задач видеоанализа, таких как отслеживание объектов и обнаружение действий.
БЕРТ
BERT (представления двунаправленного кодировщика от трансформаторов) — это модель предварительно обученной нейронной сети, разработанная Google. Мы можем использовать его для различных задач обработки естественного языка. Эти задачи могут варьироваться от категоризации текста до ответов на вопросы.
BERT построен на архитектуре трансформатора. Следовательно, вы можете обрабатывать огромные объемы ввода текста, одновременно понимая связи слов.
BERT — это предварительно обученная модель, которую можно включить в приложения TensorFlow.
TensorFlow включает предварительно обученную модель BERT, а также набор утилит для тонкой настройки и применения BERT к различным задачам. Таким образом, вы можете легко интегрировать сложные возможности BERT по обработке естественного языка.
Установка БЕРТ
Используя диспетчер пакетов pip, вы можете установить BERT в 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
Версию процессора TensorFlow можно легко установить, заменив tensorflow-gpu на tensorflow.
После установки библиотеки вы можете импортировать модель BERT и использовать ее для различных задач НЛП. Вот пример кода для точной настройки модели BERT для задачи классификации текста, например:
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)
Области применения BERT
Вы можете выполнять задачи классификации текста. Например, можно добиться анализ настроений, категоризация тем и обнаружение спама.
БЕРТ имеет Признание названного лица (НЭР). Следовательно, вы можете распознавать и обозначать объекты в тексте, такие как лица и организации.
Его можно использовать для ответа на запросы в зависимости от конкретного контекста, например, в поисковой системе или приложении чат-бота.
BERT может быть полезен для языкового перевода, чтобы повысить точность машинного перевода.
BERT может использоваться для суммирования текста. Следовательно, он может предоставить краткие полезные резюме длинных текстовых документов.
Глубокий голос
Baidu Research создала DeepVoice, текст в речь модель синтеза.
Он был создан с помощью фреймворка TensorFlow и обучен на большой коллекции голосовых данных.
DeepVoice генерирует голос из текстового ввода. DeepVoice делает это возможным благодаря использованию методов глубокого обучения. Это модель на основе нейронной сети.
Следовательно, он анализирует входные данные и генерирует речь, используя огромное количество слоев связанных узлов.
Установка DeepVoice
!pip install deepvoice
Альтернативно;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Применение DeepVoice
Вы можете использовать DeepVoice для создания речи для личных помощников, таких как Amazon Alexa и Google Assistant.
Кроме того, DeepVoice может использоваться для воспроизведения речи для устройств с поддержкой голоса, таких как интеллектуальные динамики и системы домашней автоматизации.
DeepVoice может создавать голос для логопедических приложений. Это может помочь пациентам с проблемами речи улучшить свою речь.
DeepVoice можно использовать для создания речи для образовательных материалов, таких как аудиокниги и приложения для изучения языков.
Оставьте комментарий