Një nga mjetet më të njohura për zhvillimin e modeleve të mësimit të makinerive është TensorFlow. Ne përdorim TensorFlow në shumë aplikacione në industri të ndryshme.
Në këtë postim, ne do të shqyrtojmë disa nga modelet TensorFlow AI. Prandaj, ne mund të krijojmë sisteme inteligjente.
Ne gjithashtu do të kalojmë nëpër kornizat që ofron TensorFlow për krijimin e modeleve të AI. Pra, le të fillojmë!
Një hyrje e shkurtër në TensorFlow
TensorFlow i Google është një burim i hapur Mësimi makinë paketë softuerike. Ai përfshin mjete për trajnim dhe vendosje modele të të nxënit të makinës në shumë platforma. dhe pajisje, si dhe mbështetje për mësim të thellë dhe rrjetet nervore.
TensorFlow u mundëson zhvilluesve të krijojnë modele për një sërë aplikacionesh. Kjo përfshin njohjen e imazhit dhe audios, përpunimin e gjuhës natyrore dhe vizion kompjuteri. Është një mjet i fortë dhe i adaptueshëm me mbështetje të gjerë të komunitetit.
Për të instaluar TensorFlow në kompjuterin tuaj, mund të shkruani këtë në dritaren e komandës:
pip install tensorflow
Si funksionojnë modelet e AI?
Modelet e AI janë sisteme kompjuterike. Prandaj, ata kanë për qëllim të bëjnë aktivitete që zakonisht do të kishin nevojë për intelekt njerëzor. Njohja e imazhit dhe e të folurit dhe vendimmarrja janë shembuj të detyrave të tilla. Modelet e AI janë zhvilluar në grupe të dhënash masive.
Ata përdorin teknika të mësimit të makinerive për të gjeneruar parashikime dhe për të kryer veprime. Ato kanë disa përdorime, duke përfshirë automobila që drejtojnë vetë, asistentë personalë dhe diagnostikime mjekësore.
Pra, cilat janë modelet e njohura të TensorFlow AI?
ResNet
ResNet, ose Residual Network, është një formë e konvolucionit Rrjeti nervoz. Ne e përdorim atë për kategorizimin e imazheve dhe zbulimi i objektit. Është zhvilluar nga studiues të Microsoft në vitin 2015. Gjithashtu, dallohet kryesisht nga përdorimi i lidhjeve të mbetura.
Këto lidhje lejojnë që rrjeti të mësojë me sukses. Prandaj, është e mundur duke mundësuar që informacioni të rrjedhë më lirshëm midis shtresave.
ResNet mund të zbatohet në TensorFlow duke përdorur Keras API. Ai siguron një ndërfaqe të nivelit të lartë, miqësore për përdoruesit për krijimin dhe trajnimin e rrjeteve nervore.
Duke instaluar ResNet
Pas instalimit të TensorFlow, mund të përdorni Keras API për të krijuar një model ResNet. TensorFlow përfshin Keras API, kështu që nuk keni nevojë ta instaloni atë individualisht.
Ju mund të importoni modelin ResNet nga tensorflow.keras.applications. Dhe, mund të zgjidhni versionin ResNet për t'u përdorur, për shembull:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Ju gjithashtu mund të përdorni kodin e mëposhtëm për të ngarkuar peshat e trajnuara paraprakisht për ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Duke zgjedhur veçorinë include_top=False, ju mund të përdorni modelin për trajnim shtesë ose rregullimin e saktë të të dhënave tuaja të personalizuara.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Zonat e Përdorimit të ResNet
ResNet mund të përdoret në klasifikimin e imazheve. Pra, ju mund t'i kategorizoni fotot në shumë grupe. Së pari, ju duhet të trajnoni një model ResNet në një grup të madh të dhënash fotografish të etiketuara. Pastaj, ResNet mund të parashikojë klasën e imazheve të papara më parë.
ResNet mund të përdoret gjithashtu për detyra të zbulimit të objekteve si zbulimi i gjërave në foto. Ne mund ta bëjmë këtë duke trajnuar fillimisht një model ResNet në një koleksion fotografish të etiketuara me kuti kufizuese të objekteve. Më pas, ne mund të aplikojmë modelin e mësuar për të njohur objektet në imazhe të freskëta.
Ne gjithashtu mund të përdorim ResNet për detyrat e segmentimit semantik. Pra, ne mund t'i caktojmë një etiketë semantike çdo piksel në një imazh.
fillim
Inception është një model i të mësuarit të thellë i aftë për të njohur gjërat në imazhe. Google e shpalli atë në vitin 2014 dhe analizon imazhe të madhësive të ndryshme duke përdorur shumë shtresa. Me Inception, modeli juaj mund ta kuptojë imazhin me saktësi.
TensorFlow është një mjet i fortë për krijimin dhe ekzekutimin e modeleve Inception. Ai siguron një ndërfaqe të nivelit të lartë dhe miqësore për përdoruesit për trajnimin e rrjeteve nervore. Prandaj, Inception është një model mjaft i drejtpërdrejtë për t'u aplikuar për zhvilluesit.
Instalimi i Inception
Mund ta instaloni Inception duke shtypur këtë linjë kodi.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Fushat e Përdorimit të Inception
Modeli Inception mund të përdoret gjithashtu për të nxjerrë veçori në të mësuarit e thellë modele si Rrjetet Gjenerative Adversarial (GAN) dhe Autoencoders.
Modeli Inception mund të rregullohet mirë për të identifikuar tipare specifike. Gjithashtu, ne mund të jemi në gjendje të diagnostikojmë çrregullime të caktuara në aplikimet e imazherisë mjekësore si rreze X, CT ose MRI.
Modeli Inception mund të rregullohet mirë për të kontrolluar cilësinë e imazhit. Ne mund të vlerësojmë nëse një imazh është i paqartë apo i qartë.
Inception mund të përdoret për detyra të analizës së videos, si gjurmimi i objekteve dhe zbulimi i veprimeve.
BERTI
BERT (Dydirectional Encoder Representations from Transformers) është një model i rrjetit nervor i para-trajnuar i zhvilluar nga Google. Ne mund ta përdorim atë për një sërë detyrash të përpunimit të gjuhës natyrore. Këto detyra mund të ndryshojnë nga kategorizimi i tekstit tek përgjigjja e pyetjeve.
BERT është ndërtuar mbi arkitekturën e transformatorit. Prandaj, ju mund të trajtoni vëllime të mëdha të futjes së tekstit ndërsa kuptoni lidhjet e fjalëve.
BERT është një model i trajnuar paraprakisht që mund ta inkorporoni në aplikacionet TensorFlow.
TensorFlow përfshin një model BERT të trajnuar paraprakisht, si dhe një koleksion shërbimesh për rregullimin dhe aplikimin e BERT në një sërë detyrash. Kështu, ju mund të integroni lehtësisht aftësitë e sofistikuara të përpunimit të gjuhës natyrore të BERT.
Instalimi i BERT
Duke përdorur menaxherin e paketave pip, mund të instaloni BERT në 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
Versioni i CPU-së i TensorFlow mund të instalohet lehtësisht duke zëvendësuar tensorflow-gpu me tensorflow.
Pas instalimit të bibliotekës, mund të importoni modelin BERT dhe ta përdorni për detyra të ndryshme NLP. Këtu është një shembull i kodit për rregullimin e një modeli BERT në një problem të klasifikimit të tekstit, për shembull:
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)
Zonat e Përdorimit të BERT
Ju mund të kryeni detyra të klasifikimit të tekstit. Për shembull, është e mundur të arrihet Analiza ndjenjë, kategorizimin e temave dhe zbulimin e spamit.
BERT ka një Njohja e njësisë ekonomike funksion (NER). Prandaj, ju mund të njihni dhe etiketoni entitete në tekst si persona dhe organizata.
Mund të përdoret për t'iu përgjigjur pyetjeve në varësi të një konteksti të veçantë, si p.sh. në një motor kërkimi ose aplikacion chatbot.
BERT mund të jetë i dobishëm për përkthimin e gjuhës për të rritur saktësinë e përkthimit me makinë.
BERT mund të përdoret për përmbledhjen e tekstit. Prandaj, ai mund të sigurojë një përmbledhje të shkurtër dhe të dobishme të dokumenteve të gjata tekstuale.
Ze i thelle
Baidu Research krijoi DeepVoice, a text-to-fjalimin modeli i sintezës.
Ai u krijua me kornizën TensorFlow dhe u trajnua në një koleksion të madh të të dhënave zanore.
DeepVoice gjeneron zë nga futja e tekstit. DeepVoice e bën të mundur duke përdorur teknika të të mësuarit të thellë. Është një model i bazuar në rrjetin nervor.
Prandaj, ai analizon të dhënat hyrëse dhe gjeneron të folur duke përdorur një numër të madh shtresash të nyjeve të lidhura.
Instalimi i DeepVoice
!pip install deepvoice
Përndryshe;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Zonat e përdorimit të DeepVoice
Ju mund të përdorni DeepVoice për të prodhuar fjalim për asistentë personalë si Amazon Alexa dhe Google Assistant.
Gjithashtu, DeepVoice mund të përdoret për të prodhuar fjalim për pajisje të aktivizuara me zë, si altoparlantët inteligjentë dhe sistemet e automatizimit të shtëpisë.
DeepVoice mund të krijojë një zë për aplikacionet e terapisë së të folurit. Mund të ndihmojë pacientët me probleme të të folurit për të përmirësuar të folurin e tyre.
DeepVoice mund të përdoret për të krijuar një fjalim për materiale edukative si audiolibra dhe aplikacione për mësimin e gjuhës.
Lini një Përgjigju