Salah sahiji alat anu paling kasohor pikeun ngembangkeun modél pembelajaran mesin nyaéta TensorFlow. Kami nganggo TensorFlow dina seueur aplikasi dina sagala rupa industri.
Dina postingan ieu, urang bakal nalungtik sababaraha model TensorFlow AI. Lantaran kitu, urang tiasa nyiptakeun sistem cerdas.
Urang ogé bakal ngaliwat kerangka anu ditawarkeun TensorFlow pikeun nyiptakeun modél AI. Ku kituna hayu urang ngamimitian!
A Perkenalan singket pikeun TensorFlow
TensorFlow Google mangrupikeun sumber terbuka learning mesin pakét software. Ieu ngawengku parabot pikeun latihan jeung deploying modél pembelajaran mesin dina loba platform. jeung alat, kitu ogé rojongan pikeun learning jero tur jaringan neural.
TensorFlow ngamungkinkeun para pamekar nyiptakeun modél pikeun rupa-rupa aplikasi. Ieu kalebet pangakuan gambar sareng audio, pamrosésan basa alami, sareng visi komputer. Ieu mangrupikeun alat anu kuat sareng adaptable kalayan dukungan komunitas anu nyebar.
Pikeun masang TensorFlow dina komputer anjeun tiasa ngetik ieu dina jandela paréntah anjeun:
pip install tensorflow
Kumaha Model AI Gawé?
Modél AI nyaéta sistem komputer. Ku alatan éta, maranéhanana dimaksudkeun pikeun ngalakukeun kagiatan anu biasana merlukeun akal manusa. Pangenalan gambar sareng ucapan sareng pembuatan kaputusan mangrupikeun conto tugas sapertos kitu. Model AI dikembangkeun dina set data anu ageung.
Aranjeunna nganggo téknik pembelajaran mesin pikeun ngahasilkeun prediksi sareng ngalakukeun tindakan. Aranjeunna gaduh sababaraha kagunaan, kalebet mobil nyetir mandiri, asisten pribadi, sareng diagnostik médis.
Janten, naon modél TensorFlow AI anu populér?
ResNet
ResNet, atanapi Jaringan Residual, mangrupikeun bentuk konvolusional jaringan neural. Urang make eta pikeun categorization gambar na deteksi obyék. Ieu dikembangkeun ku peneliti Microsoft di 2015. Ogé, utamana dibédakeun ku pamakéan sambungan residual.
Sambungan ieu ngamungkinkeun jaringan pikeun suksés diajar. Lantaran kitu, mungkin ku ngamungkinkeun inpormasi ngalir langkung bébas antara lapisan.
ResNet tiasa dilaksanakeun dina TensorFlow ku ngamangpaatkeun API Keras. Éta nyayogikeun antarbeungeut tingkat luhur, ramah-pamaké pikeun nyiptakeun sareng ngalatih jaringan saraf.
Masang ResNet
Saatos masang TensorFlow, anjeun tiasa nganggo API Keras pikeun nyiptakeun modél ResNet. TensorFlow kalebet API Keras, janten anjeun henteu kedah masangna masing-masing.
Anjeun tiasa ngimpor modél ResNet tina tensorflow.keras.applications. Sareng, anjeun tiasa milih versi ResNet pikeun dianggo, contona:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Anjeun ogé tiasa nganggo kodeu ieu pikeun ngamuat beurat anu tos dilatih pikeun ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Ku milih properti include_top=False, Anjeun bisa ogé ngagunakeun modél pikeun latihan tambahan atawa fine-tuning susunan data custom Anjeun.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Wewengkon Pamakéan ResNet
ResNet tiasa dianggo dina klasifikasi gambar. Janten, anjeun tiasa ngagolongkeun poto kana seueur grup. Mimiti, anjeun kedah ngalatih modél ResNet dina set data ageung poto anu dilabélan. Lajeng, ResNet bisa ngaduga kelas gambar saméméhna ghaib.
ResNet ogé tiasa dianggo pikeun tugas deteksi obyék sapertos ngadeteksi barang dina poto. Urang tiasa ngalakukeun ieu ku ngalatih heula modél ResNet dina kumpulan poto anu dilabélan ku kotak anu ngabeungkeut objék. Teras, urang tiasa nerapkeun modél diajar pikeun mikawanoh objék dina gambar seger.
Urang ogé tiasa nganggo ResNet pikeun tugas segmentasi semantik. Janten, urang tiasa napelkeun labél semantik ka unggal piksel dina gambar.
lahirna
Inception nyaéta modél pangajaran anu jero anu mampuh mikawanoh hal-hal dina gambar. Google ngumumkeun éta dina 2014, sareng éta nganalisa gambar tina sababaraha ukuran nganggo seueur lapisan. Kalayan Inception, modél anjeun tiasa ngartos gambar sacara akurat.
TensorFlow mangrupikeun alat anu kuat pikeun nyiptakeun sareng ngajalankeun modél Inception. Éta nyayogikeun antarbeungeut tingkat luhur sareng ramah-pamaké pikeun ngalatih jaringan saraf. Lantaran kitu, Inception mangrupikeun modél anu gampang pikeun diterapkeun pikeun pamekar.
Pamasangan Inception
Anjeun tiasa masang Inception ku ngetikkeun garis kode ieu.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Wewengkon Pamakéan Inception
Modél Inception ogé tiasa dianggo pikeun nimba fitur-fitur dina learning jero model sapertos Generative Adversarial Networks (GANs) sareng Autoencoders.
Model Inception tiasa disaluyukeun pikeun ngaidentipikasi ciri khusus. Ogé, urang bisa jadi bisa nangtukeun jenis panyakitna gangguan tangtu dina aplikasi imaging médis kayaning X-ray, CT, atawa MRI.
Model Inception tiasa disaluyukeun pikeun mariksa kualitas gambar. Urang tiasa ngaevaluasi naha gambar kabur atanapi garing.
Inception tiasa dianggo pikeun tugas analisa video sapertos ngalacak obyék sareng deteksi tindakan.
Bert
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) nyaéta modél jaringan saraf pra-dilatih anu dikembangkeun ku Google. Urang bisa make eta pikeun rupa-rupa pancén ngolah basa alam. tugas ieu bisa rupa-rupa ti categorization téks pikeun ngajawab patarosan.
BERT diwangun dina arsitektur trafo. Lantaran kitu, anjeun tiasa ngadamel volume input téks anu ageung bari ngartos sambungan kecap.
BERT mangrupikeun modél anu tos dilatih anu anjeun tiasa gabungkeun kana aplikasi TensorFlow.
TensorFlow kalebet modél BERT anu tos dilatih ogé kumpulan utilitas pikeun nyaluyukeun sareng ngalarapkeun BERT kana rupa-rupa pancén. Ku kituna, anjeun bisa kalayan gampang ngahijikeun kamampuhan ngolah basa alam canggih BERT urang.
Pamasangan BERT
Nganggo manajer pakét pip, anjeun tiasa masang BERT di 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
Versi CPU TensorFlow tiasa gampang dipasang ku ngagentos tensorflow-gpu sareng tensorflow.
Saatos masang perpustakaan, anjeun tiasa ngimpor modél BERT sareng ngamangpaatkeunana pikeun tugas NLP anu béda. Ieu sababaraha conto kode pikeun nyaluyukeun modél BERT dina masalah klasifikasi téks, contona:
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)
Wewengkon pamakéan BERT
Anjeun tiasa ngalakukeun tugas klasifikasi téks. Contona, kasebut nyaéta dimungkinkeun pikeun ngahontal analisis sentimen, categorization topik, jeung deteksi spam.
BERT gaduh a Pangakuan Éntitas Anu Dingaranan (NER) fitur. Lantaran kitu, anjeun tiasa mikawanoh sareng méré label éntitas dina téks sapertos jalma sareng organisasi.
Éta tiasa dianggo pikeun ngajawab patarosan gumantung kana kontéks anu khusus, sapertos dina mesin pencari atanapi aplikasi chatbot.
BERT bisa jadi mangpaat pikeun Tarjamahan Basa pikeun ngaronjatkeun akurasi tarjamahan mesin.
BERT bisa dipaké pikeun summarization téks. Lantaran kitu, éta tiasa nyayogikeun ringkesan, ringkesan mangpaat tina dokumén téks anu panjang.
DeepVoice
Panaliti Baidu nyiptakeun DeepVoice, a téks-ka-pidato modél sintésis.
Éta didamel nganggo kerangka TensorFlow sareng dilatih dina kumpulan data sora anu ageung.
DeepVoice ngahasilkeun sora tina input téks. DeepVoice ngamungkinkeun ku ngagunakeun téknik diajar jero. Éta mangrupikeun modél dumasar jaringan saraf.
Lantaran kitu, éta nganalisa data input sareng ngahasilkeun ucapan nganggo sajumlah ageung lapisan titik anu nyambung.
Masang DeepVoice
!pip install deepvoice
Alternatipna;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice urang Ares of Dianggo
Anjeun tiasa nganggo DeepVoice pikeun ngahasilkeun pidato pikeun asisten pribadi sapertos Amazon Alexa sareng Asisten Google.
Ogé, DeepVoice tiasa dianggo pikeun ngahasilkeun pidato pikeun alat anu diaktipkeun sora sapertos spiker pinter sareng sistem otomatisasi bumi.
DeepVoice tiasa nyiptakeun sora pikeun aplikasi terapi ucapan. Bisa mantuan penderita masalah ucapan pikeun ngaronjatkeun ucapan maranéhanana.
DeepVoice tiasa dianggo pikeun ngadamel pidato pikeun bahan pendidikan sapertos buku audio sareng aplikasi diajar basa.
Leave a Reply