Ett av de mest välkända verktygen för att utveckla modeller för maskininlärning är TensorFlow. Vi använder TensorFlow i många applikationer inom olika branscher.
I det här inlägget kommer vi att undersöka några av TensorFlow AI-modellerna. Därför kan vi skapa intelligenta system.
Vi kommer också att gå igenom ramverk som TensorFlow erbjuder för att skapa AI-modeller. Så låt oss börja!
En kort introduktion till TensorFlow
Googles TensorFlow är en öppen källkod maskininlärning mjukvarupaket. Den innehåller verktyg för utbildning och driftsättning maskininlärningsmodeller på många plattformar. och enheter, samt stöd för djupinlärning och neurala nätverk.
TensorFlow gör det möjligt för utvecklare att skapa modeller för en mängd olika applikationer. Detta inkluderar bild- och ljudigenkänning, naturlig språkbehandling och dator vision. Det är ett starkt och anpassningsbart verktyg med brett stöd från samhället.
För att installera TensorFlow på din dator kan du skriva detta i ditt kommandofönster:
pip install tensorflow
Hur fungerar AI-modeller?
AI-modeller är datorsystem. Därför är de menade att göra aktiviteter som vanligtvis skulle behöva mänskligt intellekt. Bild- och taligenkänning och beslutsfattande är exempel på sådana uppgifter. AI-modeller utvecklas på massiva datamängder.
De använder maskininlärningstekniker för att generera förutsägelser och utföra åtgärder. De har flera användningsområden, inklusive självkörande bilar, personliga assistenter och medicinsk diagnostik.
Så, vilka är de populära TensorFlow AI-modellerna?
ResNet
ResNet, eller Residual Network, är en form av convolutional neurala nätverk. Vi använder den för bildkategorisering och objektdetektering. Det utvecklades av Microsofts forskare 2015. Det kännetecknas också av användningen av kvarvarande anslutningar.
Dessa anslutningar gör att nätverket kan lära sig framgångsrikt. Därför är det möjligt genom att göra det möjligt för information att flöda mer fritt mellan lagren.
ResNet kan implementeras i TensorFlow genom att utnyttja Keras API. Det ger ett användarvänligt gränssnitt på hög nivå för att skapa och träna neurala nätverk.
Installerar ResNet
Efter installation av TensorFlow kan du använda Keras API för att skapa en ResNet-modell. TensorFlow inkluderar Keras API, så du behöver inte installera det individuellt.
Du kan importera ResNet-modellen från tensorflow.keras.applications. Och du kan välja vilken ResNet-version du vill använda, till exempel:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Du kan också använda följande kod för att ladda förtränade vikter för ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Genom att välja egenskapen include_top=False kan du dessutom använda modellen för ytterligare utbildning eller finjustering av din anpassade datauppsättning.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNets användningsområden
ResNet kan användas i bildklassificering. Så du kan kategorisera foton i många grupper. Först måste du träna en ResNet-modell på en stor datauppsättning av märkta foton. Sedan kan ResNet förutsäga klassen av tidigare osynliga bilder.
ResNet kan också användas för objektdetekteringsuppgifter som att upptäcka saker i foton. Vi kan göra detta genom att först träna en ResNet-modell på en samling foton märkta med objektavgränsande rutor. Sedan kan vi tillämpa den inlärda modellen för att känna igen objekt i nya bilder.
Vi kan också använda ResNet för semantiska segmenteringsuppgifter. Så vi kan tilldela en semantisk etikett till varje pixel i en bild.
Start
Inception är en modell för djupinlärning som kan känna igen saker i bilder. Google tillkännagav det 2014, och det analyserar bilder av olika storlekar med hjälp av många lager. Med Inception kan din modell förstå bilden exakt.
TensorFlow är ett starkt verktyg för att skapa och köra Inception-modeller. Det ger ett användarvänligt gränssnitt på hög nivå för att träna neurala nätverk. Därför är Inception en ganska enkel modell att ansöka om för utvecklare.
Installerar Inception
Du kan installera Inception genom att skriva ut denna kodrad.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Inceptions användningsområden
Inception-modellen kan också användas för att extrahera funktioner i djupt lärande modeller som Generative Adversarial Networks (GAN) och autoencoders.
Inception-modellen kan finjusteras för att identifiera specifika egenskaper. Vi kanske också kan diagnostisera vissa störningar i medicinska bildbehandlingstillämpningar som röntgen, CT eller MRI.
Inception-modellen kan finjusteras för att kontrollera bildkvaliteten. Vi kan utvärdera om en bild är suddig eller skarp.
Inception kan användas för videoanalysuppgifter som objektspårning och åtgärdsdetektering.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) är en Google-utvecklad förtränad neurala nätverksmodell. Vi kan använda det för en mängd olika naturliga språkbehandlingsuppgifter. Dessa uppgifter kan variera från textkategorisering till att svara på frågor.
BERT bygger på transformatorarkitektur. Därför kan du hantera stora mängder textinmatning samtidigt som du förstår ordkopplingar.
BERT är en förutbildad modell som du kan integrera i TensorFlow-applikationer.
TensorFlow inkluderar en förutbildad BERT-modell samt en samling verktyg för att finjustera och tillämpa BERT på en mängd olika uppgifter. Således kan du enkelt integrera BERT:s sofistikerade bearbetningsmöjligheter för naturligt språk.
Installerar BERT
Med hjälp av pip-pakethanteraren kan du installera BERT i 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
TensorFlows CPU-version kan enkelt installeras genom att ersätta tensorflow-gpu med tensorflow.
Efter installation av biblioteket kan du importera BERT-modellen och använda den för olika NLP-uppgifter. Här är några exempelkoder för att finjustera en BERT-modell på ett textklassificeringsproblem, till exempel:
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)
BERT:s användningsområden
Du kan utföra textklassificeringsuppgifter. Det är till exempel möjligt att uppnå känsla analys, ämneskategorisering och skräppostdetektering.
BERT har en Namngivet enhet erkännande (NER) funktion. Därför kan du känna igen och märka enheter i text som personer och organisationer.
Den kan användas för att svara på frågor beroende på ett visst sammanhang, till exempel i en sökmotor eller chatbot-applikation.
BERT kan vara användbart för språköversättning för att öka maskinöversättningens noggrannhet.
BERT kan användas för textsammanfattning. Därför kan den ge en kortfattad, användbar sammanfattning av långa textdokument.
Djup röst
Baidu Research skapade DeepVoice, en text till tal syntesmodell.
Det skapades med TensorFlow-ramverket och tränades på en stor samling röstdata.
DeepVoice genererar röst från textinmatning. DeepVoice gör det möjligt genom att använda tekniker för djupinlärning. Det är en neural nätverksbaserad modell.
Därför analyserar den indata och genererar tal med hjälp av ett stort antal lager av anslutna noder.
Installera DeepVoice
!pip install deepvoice
Alternativt;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoices användningsområden
Du kan använda DeepVoice för att producera tal för personliga assistenter som Amazon Alexa och Google Assistant.
Dessutom kan DeepVoice användas för att producera tal för röstaktiverade enheter som smarta högtalare och hemautomationssystem.
DeepVoice kan skapa en röst för logopedistillämpningar. Det kan hjälpa patienter med talproblem att förbättra sitt tal.
DeepVoice kan användas för att skapa ett tal för utbildningsmaterial som ljudböcker och språkinlärningsappar.
Kommentera uppropet