మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అభివృద్ధి చేయడానికి అత్యంత ప్రసిద్ధ సాధనాల్లో ఒకటి టెన్సర్ఫ్లో. మేము వివిధ పరిశ్రమలలోని అనేక అప్లికేషన్లలో TensorFlowని ఉపయోగిస్తాము.
ఈ పోస్ట్లో, మేము కొన్ని TensorFlow AI మోడల్లను పరిశీలిస్తాము. అందువల్ల, మేము తెలివైన వ్యవస్థలను సృష్టించగలము.
మేము AI మోడల్లను రూపొందించడానికి TensorFlow అందించే ఫ్రేమ్వర్క్ల ద్వారా కూడా వెళ్తాము. కాబట్టి ప్రారంభిద్దాం!
TensorFlowకి సంక్షిప్త పరిచయం
Google యొక్క TensorFlow ఒక ఓపెన్ సోర్స్ యంత్ర అభ్యాసం సాఫ్ట్వేర్ ప్యాకేజీ. ఇది శిక్షణ మరియు విస్తరణ కోసం సాధనాలను కలిగి ఉంటుంది యంత్ర అభ్యాస నమూనాలు అనేక వేదికలపై. మరియు పరికరాలు, అలాగే లోతైన అభ్యాసానికి మద్దతు మరియు నరాల నెట్వర్క్.
TensorFlow వివిధ రకాల అప్లికేషన్ల కోసం మోడల్లను రూపొందించడానికి డెవలపర్లను అనుమతిస్తుంది. ఇందులో చిత్రం మరియు ఆడియో గుర్తింపు, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు కంప్యూటర్ దృష్టి. ఇది విస్తృతమైన కమ్యూనిటీ మద్దతుతో బలమైన మరియు అనుకూలమైన సాధనం.
మీ కంప్యూటర్లో TensorFlowని ఇన్స్టాల్ చేయడానికి మీరు దీన్ని మీ కమాండ్ విండోలో టైప్ చేయవచ్చు:
pip install tensorflow
AI మోడల్స్ ఎలా పని చేస్తాయి?
AI నమూనాలు కంప్యూటర్ వ్యవస్థలు. అందువల్ల, అవి సాధారణంగా మానవ మేధస్సు అవసరమయ్యే కార్యకలాపాలను చేయడానికి ఉద్దేశించబడ్డాయి. ఇమేజ్ మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్ మరియు డెసిషన్ మేకింగ్ వంటివి అటువంటి పనులకు ఉదాహరణలు. AI నమూనాలు భారీ డేటాసెట్లపై అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి.
వారు అంచనాలను రూపొందించడానికి మరియు చర్యలను నిర్వహించడానికి యంత్ర అభ్యాస పద్ధతులను ఉపయోగిస్తారు. సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ ఆటోమొబైల్స్, పర్సనల్ అసిస్టెంట్లు మరియు మెడికల్ డయాగ్నస్టిక్స్తో సహా అనేక ఉపయోగాలు ఉన్నాయి.
కాబట్టి, ప్రసిద్ధ TensorFlow AI మోడల్లు ఏమిటి?
ResNet
రెస్నెట్, లేదా రెసిడ్యువల్ నెట్వర్క్ అనేది కన్వల్యూషనల్ యొక్క ఒక రూపం నాడీ నెట్వర్క్. మేము దానిని చిత్ర వర్గీకరణ కోసం ఉపయోగిస్తాము మరియు వస్తువు గుర్తింపు. ఇది 2015లో మైక్రోసాఫ్ట్ పరిశోధకులచే అభివృద్ధి చేయబడింది. అలాగే, ఇది ప్రధానంగా అవశేష కనెక్షన్లను ఉపయోగించడం ద్వారా ప్రత్యేకించబడింది.
ఈ కనెక్షన్లు నెట్వర్క్ని విజయవంతంగా తెలుసుకోవడానికి అనుమతిస్తాయి. అందువల్ల, పొరల మధ్య సమాచారాన్ని మరింత స్వేచ్ఛగా ప్రవహించేలా చేయడం ద్వారా ఇది సాధ్యమవుతుంది.
Keras APIని ఉపయోగించడం ద్వారా ResNet TensorFlowలో అమలు చేయబడవచ్చు. ఇది న్యూరల్ నెట్వర్క్లను సృష్టించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం కోసం ఉన్నత-స్థాయి, వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక ఇంటర్ఫేస్ను అందిస్తుంది.
ResNetని ఇన్స్టాల్ చేస్తోంది
TensorFlowని ఇన్స్టాల్ చేసిన తర్వాత, మీరు ResNet మోడల్ని సృష్టించడానికి Keras APIని ఉపయోగించవచ్చు. TensorFlow Keras APIని కలిగి ఉంది, కాబట్టి మీరు దీన్ని వ్యక్తిగతంగా ఇన్స్టాల్ చేయాల్సిన అవసరం లేదు.
మీరు tensorflow.keras.applications నుండి ResNet మోడల్ని దిగుమతి చేసుకోవచ్చు. మరియు, మీరు ఉపయోగించడానికి ResNet సంస్కరణను ఎంచుకోవచ్చు, ఉదాహరణకు:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
ResNet కోసం ముందుగా శిక్షణ పొందిన బరువులను లోడ్ చేయడానికి మీరు క్రింది కోడ్ని కూడా ఉపయోగించవచ్చు:
model = ResNet50(weights='imagenet')
లక్షణాన్ని ఎంచుకోవడం ద్వారా include_top=False, మీరు అదనపు శిక్షణ కోసం లేదా మీ అనుకూల డేటాసెట్ను చక్కగా ట్యూన్ చేయడం కోసం మోడల్ను అదనంగా ఉపయోగించవచ్చు.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet యొక్క వినియోగ ప్రాంతాలు
చిత్ర వర్గీకరణలో ResNet ఉపయోగించవచ్చు. కాబట్టి, మీరు ఫోటోలను అనేక సమూహాలుగా వర్గీకరించవచ్చు. ముందుగా, మీరు లేబుల్ చేయబడిన ఫోటోల యొక్క పెద్ద డేటాసెట్లో ResNet మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వాలి. అప్పుడు, ResNet గతంలో చూడని చిత్రాల తరగతిని అంచనా వేయగలదు.
ఫోటోలలోని వస్తువులను గుర్తించడం వంటి ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ పనుల కోసం కూడా ResNet ఉపయోగించవచ్చు. ఆబ్జెక్ట్-బౌండింగ్ బాక్స్లతో లేబుల్ చేయబడిన ఫోటోల సేకరణపై మొదట ResNet మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా మేము దీన్ని చేయవచ్చు. అప్పుడు, తాజా చిత్రాలలో వస్తువులను గుర్తించడానికి మనం నేర్చుకున్న మోడల్ను వర్తింపజేయవచ్చు.
మేము సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ పనుల కోసం కూడా ResNetని ఉపయోగించవచ్చు. కాబట్టి, మనం చిత్రంలో ప్రతి పిక్సెల్కు సెమాంటిక్ లేబుల్ను కేటాయించవచ్చు.
ఆరంభము
ఇన్సెప్షన్ అనేది చిత్రాలలోని విషయాలను గుర్తించగల లోతైన అభ్యాస నమూనా. Google దీనిని 2014లో ప్రకటించింది మరియు ఇది అనేక లేయర్లను ఉపయోగించి వివిధ పరిమాణాల చిత్రాలను విశ్లేషిస్తుంది. ప్రారంభంతో, మీ మోడల్ చిత్రాన్ని ఖచ్చితంగా గ్రహించగలదు.
TensorFlow అనేది ఇన్సెప్షన్ మోడల్లను రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి ఒక బలమైన సాధనం. ఇది న్యూరల్ నెట్వర్క్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉన్నత-స్థాయి మరియు వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక ఇంటర్ఫేస్ను అందిస్తుంది. అందువల్ల, డెవలపర్ల కోసం దరఖాస్తు చేయడానికి ఇన్సెప్షన్ చాలా సరళమైన మోడల్.
ఇన్సెప్షన్ను ఇన్స్టాల్ చేస్తోంది
మీరు ఈ లైన్ కోడ్ని టైప్ చేయడం ద్వారా Inceptionను ఇన్స్టాల్ చేయవచ్చు.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
ఇన్సెప్షన్ యొక్క వినియోగ ప్రాంతాలు
ఇన్సెప్షన్ మోడల్ ఫీచర్లను సంగ్రహించడానికి కూడా ఉపయోగించవచ్చు లోతైన అభ్యాసం జెనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్వర్క్లు (GANలు) మరియు ఆటోఎన్కోడర్లు వంటి నమూనాలు.
నిర్దిష్ట లక్షణాలను గుర్తించడానికి ఇన్సెప్షన్ మోడల్ చక్కగా ట్యూన్ చేయబడవచ్చు. అలాగే, మేము X-ray, CT లేదా MRI వంటి మెడికల్ ఇమేజింగ్ అప్లికేషన్లలో కొన్ని రుగ్మతలను నిర్ధారించగలము.
ఇమేజ్ నాణ్యతను తనిఖీ చేయడానికి ఇన్సెప్షన్ మోడల్ చక్కగా ట్యూన్ చేయబడి ఉండవచ్చు. చిత్రం అస్పష్టంగా ఉందా లేదా స్ఫుటంగా ఉందా అని మేము అంచనా వేయవచ్చు.
ఆబ్జెక్ట్ ట్రాకింగ్ మరియు యాక్షన్ డిటెక్షన్ వంటి వీడియో విశ్లేషణ పనుల కోసం ఇన్సెప్షన్ ఉపయోగించవచ్చు.
బెర్ట్
BERT (ట్రాన్స్ఫార్మర్ల నుండి ద్విదిశాత్మక ఎన్కోడర్ రిప్రజెంటేషన్స్) అనేది Google-అభివృద్ధి చేసిన ప్రీ-ట్రైన్డ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్. మేము దీన్ని వివిధ రకాల సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ పనుల కోసం ఉపయోగించవచ్చు. ఈ పనులు టెక్స్ట్ వర్గీకరణ నుండి ప్రశ్నలకు సమాధానమివ్వడం వరకు మారవచ్చు.
BERT ట్రాన్స్ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్పై నిర్మించబడింది. అందువల్ల, వర్డ్ కనెక్షన్లను అర్థం చేసుకునేటప్పుడు మీరు టెక్స్ట్ ఇన్పుట్ యొక్క విస్తారమైన వాల్యూమ్లను నిర్వహించవచ్చు.
BERT అనేది మీరు టెన్సర్ఫ్లో అప్లికేషన్లలో చేర్చగలిగే ముందస్తు శిక్షణ పొందిన మోడల్.
టెన్సర్ఫ్లో ముందుగా శిక్షణ పొందిన BERT మోడల్తో పాటు వివిధ రకాల పనులకు BERTని చక్కగా ట్యూనింగ్ చేయడానికి మరియు వర్తింపజేయడానికి యుటిలిటీల సేకరణను కలిగి ఉంటుంది. అందువలన, మీరు BERT యొక్క అధునాతన సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలను సులభంగా ఏకీకృతం చేయవచ్చు.
BERTని ఇన్స్టాల్ చేస్తోంది
పిప్ ప్యాకేజీ నిర్వాహికిని ఉపయోగించి, మీరు TensorFlowలో BERTని ఇన్స్టాల్ చేయవచ్చు:
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
Tensorflow-gpuని tensorflowతో భర్తీ చేయడం ద్వారా TensorFlow యొక్క CPU వెర్షన్ సులభంగా ఇన్స్టాల్ చేయబడవచ్చు.
లైబ్రరీని ఇన్స్టాల్ చేసిన తర్వాత, మీరు BERT మోడల్ని దిగుమతి చేసుకోవచ్చు మరియు దానిని వివిధ NLP టాస్క్ల కోసం ఉపయోగించవచ్చు. టెక్స్ట్ వర్గీకరణ సమస్యపై BERT మోడల్ని చక్కగా ట్యూన్ చేయడానికి ఇక్కడ కొన్ని నమూనా కోడ్ ఉంది, ఉదాహరణకు:
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 యొక్క వినియోగ ప్రాంతాలు
మీరు టెక్స్ట్ వర్గీకరణ పనులను చేయవచ్చు. ఉదాహరణకు, సాధించడం సాధ్యమే సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, టాపిక్ వర్గీకరణ మరియు స్పామ్ గుర్తింపు.
BERT కలిగి ఉంది ఎంటిటీ రికగ్నిషన్ అని పేరు పెట్టారు (NER) ఫీచర్. అందువల్ల, మీరు వ్యక్తులు మరియు సంస్థలు వంటి టెక్స్ట్లో ఎంటిటీలను గుర్తించవచ్చు మరియు లేబుల్ చేయవచ్చు.
శోధన ఇంజిన్ లేదా చాట్బాట్ అప్లికేషన్ వంటి నిర్దిష్ట సందర్భాన్ని బట్టి ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది.
యంత్ర అనువాద ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచడానికి భాషా అనువాదం కోసం BERT ఉపయోగపడవచ్చు.
BERT వచన సారాంశం కోసం ఉపయోగించవచ్చు. అందువల్ల, ఇది సుదీర్ఘమైన టెక్స్ట్ డాక్యుమెంట్ల యొక్క క్లుప్తమైన, ఉపయోగకరమైన సారాంశాలను అందించగలదు.
డీప్ వాయిస్
బైడు పరిశోధన డీప్వాయిస్ని సృష్టించింది, a టెక్స్ట్ టు స్పీచ్ సంశ్లేషణ నమూనా.
ఇది TensorFlow ఫ్రేమ్వర్క్తో సృష్టించబడింది మరియు వాయిస్ డేటా యొక్క పెద్ద సేకరణపై శిక్షణ పొందింది.
DeepVoice టెక్స్ట్ ఇన్పుట్ నుండి వాయిస్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. డీప్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్లను ఉపయోగించడం ద్వారా డీప్వాయిస్ దీన్ని సాధ్యం చేస్తుంది. ఇది న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత మోడల్.
అందువల్ల, ఇది ఇన్పుట్ డేటాను విశ్లేషిస్తుంది మరియు కనెక్ట్ చేయబడిన నోడ్ల యొక్క భారీ సంఖ్యలో లేయర్లను ఉపయోగించి ప్రసంగాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
DeepVoiceని ఇన్స్టాల్ చేస్తోంది
!pip install deepvoice
ప్రత్యామ్నాయంగా;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
డీప్వాయిస్ యొక్క ఉపయోగం
మీరు Amazon Alexa మరియు Google Assistant వంటి వ్యక్తిగత సహాయకుల కోసం ప్రసంగాన్ని రూపొందించడానికి DeepVoiceని ఉపయోగించవచ్చు.
అలాగే, స్మార్ట్ స్పీకర్లు మరియు హోమ్ ఆటోమేషన్ సిస్టమ్ల వంటి వాయిస్-ప్రారంభించబడిన పరికరాల కోసం ప్రసంగాన్ని రూపొందించడానికి DeepVoice ఉపయోగించవచ్చు.
DeepVoice స్పీచ్ థెరపీ అప్లికేషన్ల కోసం వాయిస్ని సృష్టించగలదు. ఇది ప్రసంగ సమస్యలతో బాధపడుతున్న రోగులకు వారి ప్రసంగాన్ని మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుంది.
ఆడియోబుక్లు మరియు లాంగ్వేజ్ లెర్నింగ్ యాప్ల వంటి ఎడ్యుకేషనల్ మెటీరియల్ కోసం ప్రసంగాన్ని రూపొందించడానికి DeepVoiceని ఉపయోగించవచ్చు.
సమాధానం ఇవ్వూ