Један од најпознатијих алата за развој модела машинског учења је ТенсорФлов. Користимо ТенсорФлов у многим апликацијама у разним индустријама.
У овом посту ћемо испитати неке од ТенсорФлов АИ модела. Дакле, можемо створити интелигентне системе.
Такође ћемо проћи кроз оквире које ТенсорФлов нуди за креирање АИ модела. Па хајде да почнемо!
Кратак увод у ТенсорФлов
Гоогле ТенсорФлов је отвореног кода Машина учење софтверски пакет. Укључује алате за обуку и распоређивање модели машинског учења на многим платформама. и уређаја, као и подршку за дубоко учење и неуронске мреже.
ТенсорФлов омогућава програмерима да креирају моделе за различите апликације. Ово укључује препознавање слике и звука, обраду природног језика и рачунарски вид. То је снажан и прилагодљив алат са широком подршком заједнице.
Да бисте инсталирали ТенсорФлов на свој рачунар, можете укуцати ово у командни прозор:
pip install tensorflow
Како функционишу АИ модели?
АИ модели су рачунарски системи. Према томе, они су намењени да обављају активности за које би обично био потребан људски интелект. Препознавање слике и говора и доношење одлука су примери таквих задатака. АИ модели су развијени на масивним скуповима података.
Они користе технике машинског учења за генерисање предвиђања и извођење радњи. Имају неколико употреба, укључујући самовозеће аутомобиле, личне асистенте и медицинску дијагностику.
Дакле, који су популарни ТенсорФлов АИ модели?
РесНет
РесНет, или резидуална мрежа, је облик конволуционе неуронска мрежа. Користимо га за категоризацију слика и откривање објекта. Развили су га истраживачи Мајкрософта 2015. Такође, углавном се одликује употребом преосталих веза.
Ове везе омогућавају мрежи да успешно учи. Дакле, могуће је омогућавањем слободнијег протока информација између слојева.
РесНет се може имплементирати у ТенсорФлов коришћењем Керас АПИ-ја. Пружа интерфејс на високом нивоу, прилагођен кориснику за креирање и обуку неуронских мрежа.
Инсталирање РесНет-а
Након инсталирања ТенсорФлов-а, можете користити Керас АПИ за креирање РесНет модела. ТенсорФлов укључује Керас АПИ, тако да не морате да га инсталирате појединачно.
Можете да увезете РесНет модел са тенсорфлов.керас.апплицатионс. И можете да изаберете верзију РесНет-а коју ћете користити, на пример:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Такође можете да користите следећи код за учитавање унапред обучених тегова за РесНет:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Избором својства инцлуде_топ=Фалсе, можете додатно да користите модел за додатну обуку или фино подешавање вашег прилагођеног скупа података.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
РесНет-ове области употребе
РесНет се може користити у класификацији слика. Дакле, можете категоризовати фотографије у више група. Прво, морате да обучите РесНет модел на великом скупу података означених фотографија. Затим, РесНет може предвидети класу претходно невидљивих слика.
РесНет се такође може користити за задатке откривања објеката као што је откривање ствари на фотографијама. То можемо учинити тако што ћемо прво обучити РесНет модел на колекцији фотографија означених оквирима који ограничавају објекте. Затим можемо применити научени модел за препознавање објеката на свежим сликама.
Такође можемо користити РесНет за задатке семантичке сегментације. Дакле, можемо доделити семантичку ознаку сваком пикселу на слици.
Почетак
Инцептион је модел дубоког учења способан да препозна ствари на сликама. Гугл га је најавио 2014. године и анализира слике различитих величина користећи много слојева. Уз Инцептион, ваш модел може тачно да схвати слику.
ТенсорФлов је снажан алат за креирање и покретање почетних модела. Пружа интерфејс на високом нивоу и прилагођен кориснику за обуку неуронских мрежа. Стога је Инцептион прилично једноставан модел за примену за програмере.
Инсталирање Инцептион
Можете инсталирати Инцептион тако што ћете откуцати ову линију кода.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Инцептион-ова подручја употребе
Инцептион модел се такође може користити за издвајање карактеристика у дубоко учење модели као што су Генеративне Адверсариал Нетворкс (ГАН) и Аутоенцодерс.
Инцептион модел може бити фино подешен да идентификује специфичне особине. Такође, можда ћемо моћи да дијагностикујемо одређене поремећаје у апликацијама за медицинско снимање као што су рендгенски снимци, ЦТ или МРИ.
Модел Инцептион може бити фино подешен да провери квалитет слике. Можемо проценити да ли је слика нејасна или оштра.
Инцептион се може користити за задатке видео анализе као што су праћење објеката и детекција акција.
БЕРТ
БЕРТ (Бидирецтионал Енцодер Репресентатионс фром Трансформерс) је претходно обучени модел неуронске мреже који је развио Гоогле. Можемо га користити за разне задатке обраде природног језика. Ови задаци могу варирати од категоризације текста до одговарања на питања.
БЕРТ је изграђен на архитектури трансформатора. Дакле, можете руковати великим количинама уноса текста док разумете везе речи.
БЕРТ је унапред обучен модел који можете да уградите у ТенсорФлов апликације.
ТенсорФлов укључује унапред обучени БЕРТ модел, као и колекцију услужних програма за фино подешавање и примену БЕРТ-а на различите задатке. Тако можете лако интегрисати БЕРТ-ове софистициране могућности обраде природног језика.
Инсталирање БЕРТ-а
Користећи пип менаџер пакета, можете инсталирати БЕРТ у ТенсорФлов:
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
ТенсорФлов верзија ЦПУ-а може се лако инсталирати заменом тенсорфлов-гпу-а тенсорфлов-ом.
Након инсталирања библиотеке, можете увести БЕРТ модел и користити га за различите НЛП задатке. Ево неког примера кода за фино подешавање БЕРТ модела на проблем класификације текста, на пример:
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)
БЕРТ-ове области употребе
Можете обављати задатке класификације текста. На пример, могуће је постићи анализа сентимента, категоризација тема и откривање нежељене поште.
БЕРТ има а Признање именованог ентитета (НЕР) карактеристика. Дакле, можете препознати и означити ентитете у тексту као што су особе и организације.
Може се користити за одговарање на упите у зависности од одређеног контекста, као што је претраживач или апликација за ћаскање.
БЕРТ може бити користан за превођење језика за повећање тачности машинског превода.
БЕРТ се може користити за сумирање текста. Дакле, може да пружи кратке, корисне сажетке дугачких текстуалних докумената.
Дубок глас
Баиду Ресеарцх је направио ДеепВоице, а Текст у говор модел синтезе.
Направљен је помоћу ТенсорФлов оквира и обучен на великој колекцији гласовних података.
ДеепВоице генерише глас из уноса текста. ДеепВоице то омогућава коришћењем техника дубоког учења. То је модел заснован на неуронској мрежи.
Дакле, анализира улазне податке и генерише говор користећи огроман број слојева повезаних чворова.
Инсталирање ДеепВоице-а
!pip install deepvoice
Алтернативно;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
ДеепВоице'с Арес оф Усе
Можете да користите ДеепВоице за производњу говора за личне асистенте као што су Амазон Алека и Гоогле Ассистант.
Такође, ДеепВоице се може користити за производњу говора за гласовне уређаје као што су паметни звучници и системи кућне аутоматизације.
ДеепВоице може да креира глас за апликације логопедске терапије. Може помоћи пацијентима са проблемима у говору да побољшају свој говор.
ДеепВоице се може користити за креирање говора за образовни материјал као што су аудио књиге и апликације за учење језика.
Ostavite komentar