หนึ่งในเครื่องมือที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดสำหรับการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงคือ TensorFlow เราใช้ TensorFlow ในแอปพลิเคชันมากมายในอุตสาหกรรมต่างๆ
ในโพสต์นี้ เราจะตรวจสอบโมเดล AI ของ TensorFlow บางรุ่น ดังนั้นเราจึงสามารถสร้างระบบอัจฉริยะได้
นอกจากนี้ เราจะศึกษาเฟรมเวิร์กที่ TensorFlow นำเสนอสำหรับการสร้างโมเดล AI เริ่มกันเลย!
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ TensorFlow
TensorFlow ของ Google เป็นโอเพ่นซอร์ส เรียนรู้เครื่อง แพคเกจซอฟต์แวร์. รวมถึงเครื่องมือสำหรับการฝึกอบรมและการปรับใช้ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ในหลายแพลตฟอร์ม และอุปกรณ์ต่าง ๆ รวมทั้งรองรับการเรียนรู้เชิงลึกและ เครือข่ายประสาทเทียม.
TensorFlow ช่วยให้นักพัฒนาสร้างโมเดลสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึงการจดจำภาพและเสียง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และ วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์. เป็นเครื่องมือที่แข็งแกร่งและปรับเปลี่ยนได้พร้อมการสนับสนุนจากชุมชนอย่างกว้างขวาง
ในการติดตั้ง TensorFlow บนคอมพิวเตอร์ของคุณ คุณสามารถพิมพ์สิ่งนี้ในหน้าต่างคำสั่งของคุณ:
pip install tensorflow
โมเดล AI ทำงานอย่างไร
โมเดล AI คือระบบคอมพิวเตอร์ ดังนั้นจึงมีขึ้นเพื่อทำกิจกรรมที่ต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์เป็นธรรมดา การรู้จำภาพและคำพูดและการตัดสินใจเป็นตัวอย่างของงานดังกล่าว โมเดล AI ได้รับการพัฒนาบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่
พวกเขาใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างการคาดการณ์และดำเนินการ พวกมันมีประโยชน์หลายอย่าง รวมถึงรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง ผู้ช่วยส่วนตัว และการวินิจฉัยทางการแพทย์
แล้วโมเดล TensorFlow AI ยอดนิยมคืออะไร?
เรสเน็ต
ResNet หรือ Residual Network เป็นรูปแบบหนึ่งของ Convolutional เครือข่ายประสาท. เราใช้สำหรับการจัดหมวดหมู่รูปภาพและ การตรวจจับวัตถุ. ได้รับการพัฒนาโดยนักวิจัยของ Microsoft ในปี 2015 นอกจากนี้ยังมีความแตกต่างหลักจากการใช้การเชื่อมต่อที่เหลือ
การเชื่อมต่อเหล่านี้ทำให้เครือข่ายสามารถเรียนรู้ได้สำเร็จ ดังนั้นจึงเป็นไปได้โดยการทำให้ข้อมูลไหลระหว่างเลเยอร์ได้อย่างอิสระมากขึ้น
อาจใช้ ResNet ใน TensorFlow โดยใช้ประโยชน์จาก Keras API มีอินเทอร์เฟซระดับสูงและใช้งานง่ายสำหรับการสร้างและฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม
การติดตั้ง ResNet
หลังจากติดตั้ง TensorFlow แล้ว คุณสามารถใช้ Keras API เพื่อสร้างโมเดล ResNet TensorFlow มี Keras API ดังนั้นคุณไม่จำเป็นต้องติดตั้งทีละรายการ
คุณสามารถนำเข้าโมเดล ResNet จาก tensorflow.keras.applications และคุณสามารถเลือกเวอร์ชัน ResNet ที่จะใช้ได้ เช่น:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
คุณยังสามารถใช้รหัสต่อไปนี้เพื่อโหลดน้ำหนักที่ฝึกไว้ล่วงหน้าสำหรับ ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
เมื่อเลือกคุณสมบัติ include_top=False คุณจะสามารถใช้โมเดลเพิ่มเติมสำหรับการฝึกอบรมเพิ่มเติมหรือปรับแต่งชุดข้อมูลแบบกำหนดเองของคุณอย่างละเอียด
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
พื้นที่ใช้งานของ ResNet
อาจใช้ ResNet ในการจำแนกภาพ คุณจึงสามารถจัดหมวดหมู่รูปภาพเป็นกลุ่มต่างๆ ได้ ขั้นแรก คุณต้องฝึกโมเดล ResNet ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของรูปภาพที่มีป้ายกำกับ จากนั้น ResNet จะสามารถทำนายประเภทของภาพที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้
อาจใช้ ResNet สำหรับงานตรวจจับวัตถุ เช่น ตรวจจับสิ่งต่างๆ ในภาพถ่าย เราสามารถทำได้โดยการฝึกโมเดล ResNet ในคอลเลกชั่นภาพถ่ายที่ติดป้ายกำกับด้วยกล่องขอบเขตวัตถุ จากนั้นเราสามารถใช้โมเดลที่เรียนรู้เพื่อจดจำวัตถุในภาพสด
เรายังสามารถใช้ ResNet สำหรับงานแบ่งส่วนความหมาย ดังนั้นเราจึงสามารถกำหนดป้ายกำกับเชิงความหมายให้กับแต่ละพิกเซลในรูปภาพได้
จัดตั้งกองทุน
Inception เป็นรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถจดจำสิ่งต่าง ๆ ในภาพได้ Google ประกาศในปี 2014 และวิเคราะห์รูปภาพขนาดต่างๆ โดยใช้หลายเลเยอร์ ด้วย Inception แบบจำลองของคุณสามารถเข้าใจภาพได้อย่างแม่นยำ
TensorFlow เป็นเครื่องมือที่แข็งแกร่งสำหรับการสร้างและรันโมเดล Inception มีอินเทอร์เฟซระดับสูงและใช้งานง่ายสำหรับการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม ดังนั้น Inception จึงเป็นรูปแบบที่ค่อนข้างตรงไปตรงมาสำหรับนักพัฒนา
กำลังติดตั้ง Inception
คุณสามารถติดตั้ง Inception ได้โดยพิมพ์โค้ดบรรทัดนี้
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
พื้นที่ใช้งานของ Inception
อาจใช้โมเดล Inception เพื่อแยกคุณสมบัติต่างๆ การเรียนรู้ลึก ๆ เช่น Generative Adversarial Networks (GANs) และ Autoencoders
แบบจำลอง Inception อาจได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อระบุลักษณะเฉพาะ นอกจากนี้ เราอาจสามารถวินิจฉัยความผิดปกติบางอย่างในการใช้งานด้านการถ่ายภาพทางการแพทย์ เช่น X-ray, CT หรือ MRI
โมเดล Inception อาจได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อตรวจสอบคุณภาพของภาพ เราสามารถประเมินได้ว่าภาพจะเลือนหรือคมชัด
อาจใช้ Inception สำหรับงานวิเคราะห์วิดีโอ เช่น การติดตามวัตถุและการตรวจจับการกระทำ
BERT
BERT (การแทนตัวเข้ารหัสแบบสองทิศทางจาก Transformers) เป็นโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าซึ่งพัฒนาโดย Google เราอาจใช้มันสำหรับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติต่างๆ งานเหล่านี้อาจแตกต่างกันไปตั้งแต่การจัดหมวดหมู่ข้อความไปจนถึงการตอบคำถาม
BERT สร้างขึ้นจากสถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้า ดังนั้น คุณจึงสามารถจัดการกับการป้อนข้อความจำนวนมากได้ในขณะที่เข้าใจการเชื่อมต่อคำ
BERT เป็นโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าซึ่งคุณสามารถรวมเข้ากับแอปพลิเคชัน TensorFlow ได้
TensorFlow มีโมเดล BERT ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า ตลอดจนคอลเล็กชันของยูทิลิตี้สำหรับการปรับแต่งอย่างละเอียดและการนำ BERT ไปใช้กับงานต่างๆ ดังนั้น คุณสามารถรวมความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ซับซ้อนของ BERT ได้อย่างง่ายดาย
การติดตั้ง BERT
เมื่อใช้ pip package manager คุณสามารถติดตั้ง BERT ใน TensorFlow ได้:
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
เวอร์ชัน CPU ของ TensorFlow สามารถติดตั้งได้ง่ายโดยการแทนที่ tensorflow-gpu ด้วย tensorflow
หลังจากติดตั้งไลบรารีแล้ว คุณสามารถนำเข้าโมเดล BERT และใช้สำหรับงาน NLP ต่างๆ ได้ ต่อไปนี้เป็นโค้ดตัวอย่างบางส่วนสำหรับการปรับแต่งโมเดล BERT ในปัญหาการจัดประเภทข้อความ ตัวอย่างเช่น:
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)
พื้นที่ใช้งานของ BERT
คุณสามารถดำเนินการจัดประเภทข้อความ ตัวอย่างเช่นเป็นไปได้ที่จะบรรลุ การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นการจัดหมวดหมู่หัวข้อ และการตรวจหาสแปม
เบิร์ตมี ชื่อการรับรู้เอนทิตี คุณลักษณะ (เนอร์) ดังนั้น คุณสามารถจดจำและติดป้ายกำกับเอนทิตีในข้อความ เช่น บุคคลและองค์กร
สามารถใช้เพื่อตอบคำถามโดยขึ้นอยู่กับบริบทเฉพาะ เช่น ในเครื่องมือค้นหาหรือแอปพลิเคชันแชทบ็อต
BERT อาจมีประโยชน์สำหรับการแปลภาษาเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการแปลด้วยเครื่อง
BERT อาจใช้สำหรับการสรุปข้อความ ดังนั้นจึงสามารถให้ข้อมูลสรุปสั้น ๆ ที่เป็นประโยชน์ของเอกสารข้อความยาว ๆ ได้
เสียงต่ำ
Baidu Research สร้าง DeepVoice ซึ่งเป็น ข้อความเป็นคำพูด แบบจำลองการสังเคราะห์
สร้างขึ้นด้วยเฟรมเวิร์ก TensorFlow และฝึกฝนเกี่ยวกับชุดข้อมูลเสียงจำนวนมาก
DeepVoice สร้างเสียงจากการป้อนข้อความ DeepVoice ทำให้เป็นไปได้โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก เป็นรูปแบบเครือข่ายประสาทเทียม
ดังนั้นจึงวิเคราะห์ข้อมูลอินพุตและสร้างเสียงพูดโดยใช้โหนดที่เชื่อมต่อจำนวนมาก
การติดตั้ง DeepVoice
!pip install deepvoice
หรือ;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
ขอบเขตการใช้งานของ DeepVoice
คุณสามารถใช้ DeepVoice เพื่อสร้างเสียงพูดสำหรับผู้ช่วยส่วนตัว เช่น Amazon Alexa และ Google Assistant
นอกจากนี้ DeepVoice อาจใช้เพื่อสร้างเสียงพูดสำหรับอุปกรณ์ที่เปิดใช้งานเสียง เช่น ลำโพงอัจฉริยะและระบบอัตโนมัติภายในบ้าน
DeepVoice สามารถสร้างเสียงสำหรับแอปพลิเคชันบำบัดการพูด สามารถช่วยผู้ป่วยที่มีปัญหาในการพูดเพื่อปรับปรุงการพูดของพวกเขา
DeepVoice อาจใช้เพื่อสร้างเสียงพูดสำหรับสื่อการเรียนรู้ เช่น หนังสือเสียงและแอปการเรียนรู้ภาษา
เขียนความเห็น