Jedným z najznámejších nástrojov na vývoj modelov strojového učenia je TensorFlow. TensorFlow používame v mnohých aplikáciách v rôznych priemyselných odvetviach.
V tomto príspevku preskúmame niektoré modely TensorFlow AI. Preto môžeme vytvárať inteligentné systémy.
Prejdeme si aj frameworky, ktoré TensorFlow ponúka na vytváranie AI modelov. Tak poďme na to!
Krátky úvod do TensorFlow
TensorFlow od Google je open-source strojové učenie softvérový balík. Zahŕňa nástroje na výcvik a nasadenie modely strojového učenia na mnohých platformách. a zariadení, ako aj podporu hlbokého učenia a neurálne siete.
TensorFlow umožňuje vývojárom vytvárať modely pre rôzne aplikácie. To zahŕňa rozpoznávanie obrazu a zvuku, spracovanie prirodzeného jazyka a počítačová vízia. Je to silný a prispôsobivý nástroj so širokou podporou komunity.
Ak chcete nainštalovať TensorFlow do svojho počítača, môžete do príkazového okna zadať toto:
pip install tensorflow
Ako fungujú modely AI?
Modely AI sú počítačové systémy. Preto sú určené na činnosti, ktoré by bežne potrebovali ľudský rozum. Príkladom takýchto úloh je rozpoznávanie obrazu a reči a rozhodovanie. Modely AI sa vyvíjajú na rozsiahlych súboroch údajov.
Využívajú techniky strojového učenia na generovanie predpovedí a vykonávanie akcií. Majú viacero využití, vrátane samojazdiacich áut, osobných asistentov a lekárskej diagnostiky.
Aké sú teda populárne modely TensorFlow AI?
ResNet
ResNet, alebo Residual Network, je forma konvolučného neurónové sieť. Používame ho na kategorizáciu obrázkov a detekcia objektov. Vyvinuli ho výskumníci spoločnosti Microsoft v roku 2015. Tiež sa vyznačuje najmä použitím zvyškových spojení.
Tieto pripojenia umožňujú sieti úspešne sa učiť. Preto je možné, že informácie budú voľnejšie prúdiť medzi vrstvami.
ResNet môže byť implementovaný v TensorFlow využitím Keras API. Poskytuje užívateľsky prívetivé rozhranie na vysokej úrovni na vytváranie a trénovanie neurónových sietí.
Inštalácia ResNet
Po nainštalovaní TensorFlow môžete použiť Keras API na vytvorenie modelu ResNet. TensorFlow obsahuje Keras API, takže ho nemusíte inštalovať jednotlivo.
Model ResNet môžete importovať z tensorflow.keras.applications. A môžete si vybrať verziu ResNet, ktorú chcete použiť, napríklad:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Na načítanie vopred trénovaných závaží pre ResNet môžete použiť aj nasledujúci kód:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Výberom vlastnosti include_top=False môžete model navyše využiť na ďalšie školenie alebo dolaďovanie vlastnej množiny údajov.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Oblasti použitia ResNet
ResNet možno použiť na klasifikáciu obrázkov. Fotografie teda môžete kategorizovať do mnohých skupín. Najprv musíte trénovať model ResNet na veľkom súbore údajov označených fotografií. Potom môže ResNet predpovedať triedu predtým nevidených obrázkov.
ResNet možno použiť aj na úlohy detekcie objektov, ako je detekcia vecí na fotografiách. Môžeme to urobiť tak, že najprv natrénujeme model ResNet na kolekcii fotografií označených rámčekmi ohraničujúcimi objekty. Potom môžeme použiť naučený model na rozpoznávanie objektov na nových obrázkoch.
ResNet môžeme použiť aj na úlohy sémantickej segmentácie. Každému pixelu v obrázku teda môžeme priradiť sémantické označenie.
počiatok
Inception je model hlbokého učenia, ktorý dokáže rozpoznať veci v obrazoch. Google to oznámil v roku 2014 a analyzuje obrázky rôznych veľkostí pomocou mnohých vrstiev. S Inception môže váš model presne pochopiť obraz.
TensorFlow je silný nástroj na vytváranie a spúšťanie modelov Inception. Poskytuje užívateľsky prívetivé rozhranie na vysokej úrovni pre trénovanie neurónových sietí. Inception je teda celkom jednoduchý model, ktorý sa dá použiť pre vývojárov.
Inštalácia Inception
Inception môžete nainštalovať zadaním tohto riadku kódu.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Počiatočné oblasti použitia
Model Inception možno použiť aj na extrahovanie funkcií hlboké vzdelávanie modely ako Generative Adversarial Networks (GAN) a automatické kódovače.
Model Inception môže byť jemne vyladený tak, aby identifikoval špecifické črty. Tiež môžeme byť schopní diagnostikovať určité poruchy v lekárskych zobrazovacích aplikáciách, ako je röntgen, CT alebo MRI.
Model Inception môže byť jemne doladený na kontrolu kvality obrazu. Môžeme vyhodnotiť, či je obrázok neostrý alebo ostrý.
Inception možno použiť na úlohy video analýzy, ako je sledovanie objektov a detekcia akcií.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je model neurónovej siete vyvinutý spoločnosťou Google. Môžeme ho použiť na rôzne úlohy spracovania prirodzeného jazyka. Tieto úlohy sa môžu líšiť od kategorizácie textu až po zodpovedanie otázok.
BERT je postavený na architektúre transformátora. Môžete teda zvládnuť obrovské objemy zadávania textu a zároveň pochopiť slovné spojenia.
BERT je predtrénovaný model, ktorý môžete začleniť do aplikácií TensorFlow.
TensorFlow obsahuje predtrénovaný model BERT, ako aj zbierku nástrojov na jemné ladenie a aplikáciu BERT na rôzne úlohy. Takto môžete jednoducho integrovať sofistikované schopnosti spracovania prirodzeného jazyka BERT.
Inštalácia BERT
Pomocou správcu balíkov pip môžete nainštalovať BERT v 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
Verzia CPU TensorFlow sa dá jednoducho nainštalovať nahradením tensorflow-gpu tensorflow.
Po inštalácii knižnice môžete importovať model BERT a použiť ho na rôzne úlohy NLP. Tu je niekoľko vzorových kódov na doladenie modelu BERT na problém klasifikácie textu, napríklad:
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)
Oblasti použitia BERT
Môžete vykonávať úlohy klasifikácie textu. Napríklad je možné dosiahnuť analýza sentimentu, kategorizácia tém a detekcia spamu.
BERT má a Uznanie pomenovanej entity (NER) funkcia. V texte teda môžete rozpoznať a označiť entity, ako sú osoby a organizácie.
Môže sa použiť na odpovedanie na otázky v závislosti od konkrétneho kontextu, napríklad vo vyhľadávacom nástroji alebo aplikácii chatbota.
BERT môže byť užitočný pre jazykový preklad na zvýšenie presnosti strojového prekladu.
BERT možno použiť na zhrnutie textu. Preto môže poskytnúť stručné a užitočné súhrny dlhých textových dokumentov.
Hlboký hlas
Baidu Research vytvoril DeepVoice, a prevod textu na reč model syntézy.
Bol vytvorený pomocou rámca TensorFlow a trénovaný na veľkej zbierke hlasových údajov.
DeepVoice generuje hlas z textového vstupu. DeepVoice to umožňuje pomocou techník hlbokého učenia. Ide o model založený na neurónovej sieti.
Preto analyzuje vstupné dáta a generuje reč pomocou veľkého počtu vrstiev pripojených uzlov.
Inštalácia DeepVoice
!pip install deepvoice
Alternatívne;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Oblasť použitia DeepVoice
DeepVoice môžete použiť na vytváranie reči pre osobných asistentov, ako sú Amazon Alexa a Google Assistant.
DeepVoice možno použiť aj na vytváranie reči pre zariadenia s podporou hlasu, ako sú inteligentné reproduktory a systémy domácej automatizácie.
DeepVoice dokáže vytvoriť hlas pre logopedické aplikácie. Môže pomôcť pacientom s rečovými problémami zlepšiť ich reč.
DeepVoice možno použiť na vytvorenie reči pre vzdelávací materiál, ako sú audioknihy a aplikácie na výučbu jazykov.
Nechaj odpoveď