Eno najbolj znanih orodij za razvoj modelov strojnega učenja je TensorFlow. TensorFlow uporabljamo v številnih aplikacijah v različnih panogah.
V tej objavi bomo preučili nekatere modele AI TensorFlow. Tako lahko ustvarimo inteligentne sisteme.
Pregledali bomo tudi okvire, ki jih TensorFlow ponuja za ustvarjanje modelov AI. Pa začnimo!
Kratek uvod v TensorFlow
Googlov TensorFlow je odprtokoden strojno učenje programski paket. Vključuje orodja za usposabljanje in uvajanje modeli strojnega učenja na številnih platformah. in naprave ter podporo za globoko učenje in nevronske mreže.
TensorFlow razvijalcem omogoča ustvarjanje modelov za različne aplikacije. To vključuje prepoznavanje slike in zvoka, obdelavo naravnega jezika in računalniški vid. Je močno in prilagodljivo orodje s široko podporo skupnosti.
Če želite namestiti TensorFlow v svoj računalnik, lahko v ukazno okno vnesete to:
pip install tensorflow
Kako delujejo modeli AI?
Modeli AI so računalniški sistemi. Zato so namenjeni opravljanju dejavnosti, ki bi običajno potrebovale človeški intelekt. Primeri takih nalog so prepoznavanje slik in govora ter sprejemanje odločitev. Modeli AI so razviti na obsežnih zbirkah podatkov.
Za ustvarjanje napovedi in izvajanje dejanj uporabljajo tehnike strojnega učenja. Imajo več uporab, vključno s samovozečimi avtomobili, osebnimi pomočniki in medicinsko diagnostiko.
Torej, kateri so priljubljeni modeli TensorFlow AI?
ResNet
ResNet ali Residual Network je oblika konvolucijskega omrežja nevronska mreža. Uporabljamo ga za kategorizacijo slik in odkrivanje predmetov. Razvili so ga Microsoftovi raziskovalci leta 2015. Prav tako ga odlikuje predvsem uporaba preostalih povezav.
Te povezave omogočajo omrežju uspešno učenje. To je torej mogoče, če omogočimo bolj prost pretok informacij med plastmi.
ResNet je mogoče implementirati v TensorFlow z uporabo API-ja Keras. Zagotavlja uporabniku prijazen vmesnik na visoki ravni za ustvarjanje in usposabljanje nevronskih mrež.
Namestitev ResNet
Po namestitvi TensorFlow lahko uporabite Keras API za ustvarjanje modela ResNet. TensorFlow vključuje Keras API, zato vam ga ni treba namestiti posebej.
Model ResNet lahko uvozite iz tensorflow.keras.applications. Poleg tega lahko izberete različico ResNet, ki jo želite uporabiti, na primer:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Za nalaganje vnaprej pripravljenih uteži za ResNet lahko uporabite tudi naslednjo kodo:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Če izberete lastnost include_top=False, lahko dodatno uporabite model za dodatno usposabljanje ali natančno nastavitev nabora podatkov po meri.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Področja uporabe ResNet
ResNet se lahko uporablja pri klasifikaciji slik. Tako lahko fotografije razvrstite v številne skupine. Najprej morate usposobiti model ResNet na velikem naboru označenih fotografij. Nato lahko ResNet predvidi razred prej nevidenih slik.
ResNet se lahko uporablja tudi za naloge zaznavanja predmetov, kot je zaznavanje stvari na fotografijah. To lahko storimo tako, da najprej urimo model ResNet na zbirki fotografij, označenih z okvirji, ki omejujejo predmete. Nato lahko naučeni model uporabimo za prepoznavanje predmetov na svežih slikah.
ResNet lahko uporabimo tudi za naloge semantične segmentacije. Tako lahko vsaki slikovni piki na sliki dodelimo semantično oznako.
Inception
Inception je model globokega učenja, ki je sposoben prepoznati stvari na slikah. Google ga je objavil leta 2014 in analizira slike različnih velikosti z uporabo več plasti. Z Inception lahko vaš model natančno razume sliko.
TensorFlow je močno orodje za ustvarjanje in izvajanje začetnih modelov. Zagotavlja uporabniku prijazen vmesnik na visoki ravni za usposabljanje nevronskih mrež. Zato je Inception precej preprost model za uporabo za razvijalce.
Namestitev Inception
Inception lahko namestite tako, da vtipkate to vrstico kode.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Področja uporabe Inception
Začetni model se lahko uporablja tudi za pridobivanje funkcij globoko učenje modeli, kot so Generative Adversarial Networks (GAN) in Autoencoders.
Začetni model je mogoče natančno prilagoditi za prepoznavanje posebnih lastnosti. Poleg tega bomo morda lahko diagnosticirali določene motnje v aplikacijah za medicinsko slikanje, kot so rentgen, CT ali MRI.
Začetni model je mogoče natančno nastaviti, da se preveri kakovost slike. Ocenimo lahko, ali je slika mehka ali ostra.
Začetek se lahko uporablja za naloge videoanalize, kot sta sledenje predmetom in zaznavanje dejanj.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je vnaprej usposobljeni model nevronske mreže, ki ga je razvil Google. Uporabljamo ga lahko za različne naloge obdelave naravnega jezika. Te naloge se lahko razlikujejo od kategorizacije besedila do odgovarjanja na vprašanja.
BERT je zgrajen na transformatorski arhitekturi. Tako lahko obvladate velike količine vnosa besedila, medtem ko razumete besedne povezave.
BERT je vnaprej usposobljen model, ki ga lahko vključite v aplikacije TensorFlow.
TensorFlow vključuje predhodno usposobljen model BERT ter zbirko pripomočkov za natančno nastavitev in uporabo BERT pri različnih nalogah. Tako lahko enostavno integrirate BERT-ove sofisticirane zmožnosti obdelave naravnega jezika.
Namestitev BERT
Z upraviteljem paketov pip lahko namestite 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
Različico procesorja TensorFlow lahko enostavno namestite tako, da tensorflow-gpu nadomestite s tensorflow.
Po namestitvi knjižnice lahko uvozite model BERT in ga uporabite za različne NLP naloge. Tukaj je nekaj vzorčne kode za natančno nastavitev modela BERT pri problemu klasifikacije besedila, na primer:
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)
Področja uporabe BERT
Izvajate lahko naloge razvrščanja besedila. Na primer, mogoče je doseči Analiza klime, kategorizacija tem in zaznavanje neželene pošte.
BERT ima a Priznavanje imenovanega subjekta (NER). Tako lahko prepoznate in označite entitete v besedilu, kot so osebe in organizacije.
Uporablja se lahko za odgovarjanje na poizvedbe glede na določen kontekst, na primer v iskalniku ali aplikaciji chatbot.
BERT je lahko koristen za jezikovno prevajanje za povečanje natančnosti strojnega prevajanja.
BERT se lahko uporablja za povzemanje besedila. Zato lahko zagotovi kratke, uporabne povzetke dolgih besedilnih dokumentov.
DeepVoice
Baidu Research je ustvaril DeepVoice, a besedilo v govor sintezni model.
Ustvarjen je bil z ogrodjem TensorFlow in usposobljen na veliki zbirki glasovnih podatkov.
DeepVoice ustvari glas iz vnosa besedila. DeepVoice to omogoča z uporabo tehnik globokega učenja. Je model, ki temelji na nevronski mreži.
Zato analizira vhodne podatke in ustvarja govor z uporabo ogromnega števila slojev povezanih vozlišč.
Namestitev DeepVoice
!pip install deepvoice
Druga možnost je;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Področja uporabe DeepVoice
DeepVoice lahko uporabite za ustvarjanje govora za osebne pomočnike, kot sta Amazon Alexa in Google Assistant.
DeepVoice se lahko uporablja tudi za ustvarjanje govora za naprave, ki podpirajo glas, kot so pametni zvočniki in sistemi za avtomatizacijo doma.
DeepVoice lahko ustvari glas za logopedske aplikacije. Bolnikom z govornimi težavami lahko pomaga pri izboljšanju govora.
DeepVoice se lahko uporablja za ustvarjanje govora za izobraževalno gradivo, kot so zvočne knjige in aplikacije za učenje jezikov.
Pustite Odgovori