Isa sa mga pinakakilalang tool para sa pagbuo ng mga modelo ng machine learning ay TensorFlow. Ginagamit namin ang TensorFlow sa maraming application sa iba't ibang industriya.
Sa post na ito, susuriin namin ang ilan sa mga modelo ng TensorFlow AI. Samakatuwid, maaari tayong lumikha ng mga matalinong sistema.
Dadaan din tayo sa mga framework na inaalok ng TensorFlow para sa paglikha ng mga modelo ng AI. Kaya simulan na natin!
Isang Maikling Panimula sa TensorFlow
Ang TensorFlow ng Google ay isang open-source machine learning software package. Kabilang dito ang mga tool para sa pagsasanay at pag-deploy mga modelo ng pag-aaral ng makina sa maraming platform. at mga device, pati na rin ang suporta para sa malalim na pag-aaral at neural network.
Binibigyang-daan ng TensorFlow ang mga developer na lumikha ng mga modelo para sa iba't ibang mga application. Kabilang dito ang pagkilala sa imahe at audio, pagproseso ng natural na wika, at computer vision. Ito ay isang malakas at madaling ibagay na tool na may malawak na suporta sa komunidad.
Upang i-install ang TensorFlow sa iyong computer maaari mong i-type ito sa iyong command window:
pip install tensorflow
Paano Gumagana ang Mga Modelo ng AI?
Ang mga modelo ng AI ay mga computer system. Samakatuwid, sila ay nilalayong gumawa ng mga aktibidad na karaniwang nangangailangan ng talino ng tao. Ang pagkilala sa imahe at pagsasalita at paggawa ng desisyon ay mga halimbawa ng naturang mga gawain. Ang mga modelo ng AI ay binuo sa napakalaking dataset.
Gumagamit sila ng mga diskarte sa pag-aaral ng makina upang makabuo ng mga hula at magsagawa ng mga aksyon. Marami silang gamit, kabilang ang mga self-driving na sasakyan, personal na katulong, at mga medikal na diagnostic.
Kaya, ano ang mga sikat na modelo ng TensorFlow AI?
ResNet
Ang ResNet, o Residual Network, ay isang anyo ng convolutional neural network. Ginagamit namin ito para sa pagkakategorya ng imahe at pagtuklas ng bagay. Ito ay binuo ng mga mananaliksik ng Microsoft noong 2015. Gayundin, ito ay pangunahing nakikilala sa pamamagitan ng paggamit ng mga natitirang koneksyon.
Ang mga koneksyon na ito ay nagbibigay-daan sa network na matagumpay na matuto. Kaya, ito ay posible sa pamamagitan ng pagpapagana ng impormasyon na dumaloy nang mas malaya sa pagitan ng mga layer.
Maaaring ipatupad ang ResNet sa TensorFlow sa pamamagitan ng paggamit ng Keras API. Nagbibigay ito ng mataas na antas, user-friendly na interface para sa paglikha at pagsasanay ng mga neural network.
Pag-install ng ResNet
Pagkatapos i-install ang TensorFlow, maaari mong gamitin ang Keras API upang lumikha ng modelo ng ResNet. Kasama sa TensorFlow ang Keras API, kaya hindi mo kailangang i-install ito nang isa-isa.
Maaari mong i-import ang modelo ng ResNet mula sa tensorflow.keras.applications. At, maaari mong piliin ang bersyon ng ResNet na gagamitin, halimbawa:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Maaari mo ring gamitin ang sumusunod na code upang i-load ang mga paunang sinanay na timbang para sa ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Sa pamamagitan ng pagpili sa property include_top=False, maaari mo ring gamitin ang modelo para sa karagdagang pagsasanay o pag-fine-tune ng iyong custom na dataset.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Mga Lugar ng Paggamit ng ResNet
Maaaring gamitin ang ResNet sa pag-uuri ng imahe. Kaya, maaari mong ikategorya ang mga larawan sa maraming grupo. Una, kailangan mong sanayin ang isang modelo ng ResNet sa isang malaking dataset ng mga may label na larawan. Pagkatapos, mahuhulaan ng ResNet ang klase ng mga dati nang hindi nakikitang larawan.
Maaari ding gamitin ang ResNet para sa mga gawain sa pagtuklas ng bagay tulad ng pag-detect ng mga bagay sa mga larawan. Magagawa natin ito sa pamamagitan ng unang pagsasanay ng isang modelo ng ResNet sa isang koleksyon ng mga larawan na may label na may mga object-bounding box. Pagkatapos, maaari naming ilapat ang natutunan na modelo upang makilala ang mga bagay sa mga sariwang larawan.
Magagamit din namin ang ResNet para sa mga gawain sa semantic segmentation. Kaya, maaari tayong magtalaga ng semantic label sa bawat pixel sa isang imahe.
Umpisa
Ang pagsisimula ay isang malalim na modelo ng pag-aaral na may kakayahang makilala ang mga bagay sa mga larawan. Inanunsyo ito ng Google noong 2014, at sinusuri nito ang mga larawan ng iba't ibang laki gamit ang maraming layer. Sa Inception, tumpak na mauunawaan ng iyong modelo ang larawan.
Ang TensorFlow ay isang malakas na tool para sa paggawa at pagpapatakbo ng mga modelo ng Inception. Nagbibigay ito ng mataas na antas at user-friendly na interface para sa pagsasanay ng mga neural network. Samakatuwid, ang Inception ay isang medyo prangka na modelo upang mag-aplay para sa mga developer.
Pag-install ng Inception
Maaari mong i-install ang Inception sa pamamagitan ng pag-type ng linyang ito ng code.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Mga Lugar ng Paggamit ng Pagsisimula
Ang modelo ng Inception ay maaari ding gamitin upang kunin ang mga feature sa malalim na pag-aaral mga modelo tulad ng Generative Adversarial Networks (GANs) at Autoencoders.
Maaaring maayos ang modelo ng Inception upang matukoy ang mga partikular na katangian. Gayundin, maaari naming masuri ang ilang partikular na karamdaman sa mga aplikasyon ng medikal na imaging gaya ng X-ray, CT, o MRI.
Ang modelo ng Inception ay maaaring maayos upang suriin ang kalidad ng imahe. Masusuri natin kung malabo o malutong ang isang imahe.
Maaaring gamitin ang pagsisimula para sa mga gawain sa pagsusuri ng video gaya ng pagsubaybay sa bagay at pagtukoy ng pagkilos.
SI BERT
Ang BERT (Bidirectional Encoder Representations mula sa Transformers) ay isang pre-trained na modelo ng neural network na binuo ng Google. Maaari naming gamitin ito para sa iba't ibang gawain sa pagproseso ng natural na wika. Maaaring mag-iba ang mga gawaing ito mula sa pagkakategorya ng teksto hanggang sa pagsagot sa mga tanong.
Ang BERT ay binuo sa arkitektura ng transpormer. Kaya, maaari mong pangasiwaan ang malawak na dami ng text input habang naiintindihan ang mga koneksyon ng salita.
Ang BERT ay isang pre-trained na modelo na maaari mong isama sa mga application ng TensorFlow.
Kasama sa TensorFlow ang isang pre-trained na modelo ng BERT pati na rin ang isang koleksyon ng mga utility para sa fine-tuning at paglalapat ng BERT sa iba't ibang mga gawain. Kaya, madali mong maisasama ang mga sopistikadong kakayahan sa pagproseso ng natural na wika ng BERT.
Pag-install ng BERT
Gamit ang pip package manager, maaari mong i-install ang BERT sa 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
Maaaring madaling mai-install ang bersyon ng CPU ng TensorFlow sa pamamagitan ng pagpapalit ng tensorflow-gpu ng tensorflow.
Pagkatapos i-install ang library, maaari mong i-import ang BERT na modelo at gamitin ito para sa iba't ibang mga gawain sa NLP. Narito ang ilang sample code para sa fine-tuning ng isang BERT na modelo sa isang problema sa pag-uuri ng teksto, halimbawa:
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)
Mga Lugar ng Paggamit ni BERT
Maaari kang magsagawa ng mga gawain sa pag-uuri ng teksto. Halimbawa, posible na makamit damdamin pagsusuri, pagkakategorya ng paksa, at pagtukoy ng spam.
Si BERT ay may isang Pinangalanang Entity Recognition (NER) na tampok. Kaya, maaari mong kilalanin at lagyan ng label ang mga entity sa text gaya ng mga tao at organisasyon.
Maaari itong magamit upang sagutin ang mga query depende sa isang partikular na konteksto, tulad ng sa isang search engine o application ng chatbot.
Maaaring maging kapaki-pakinabang ang BERT para sa Pagsasalin ng Wika upang mapataas ang katumpakan ng pagsasalin ng makina.
Maaaring gamitin ang BERT para sa pagbubuod ng teksto. Samakatuwid, maaari itong magbigay ng maikli, kapaki-pakinabang na mga buod ng mahahabang tekstong dokumento.
Malalim na boses
Nilikha ng Baidu Research ang DeepVoice, a text-to-speech modelo ng synthesis.
Ito ay nilikha gamit ang TensorFlow framework at sinanay sa isang malaking koleksyon ng data ng boses.
Ang DeepVoice ay bumubuo ng boses mula sa text input. Ginagawang posible ng DeepVoice sa pamamagitan ng paggamit ng mga diskarte sa malalim na pag-aaral. Ito ay isang modelong nakabatay sa neural network.
Samakatuwid, sinusuri nito ang data ng input at bumubuo ng pagsasalita gamit ang isang malaking bilang ng mga layer ng mga konektadong node.
Pag-install ng DeepVoice
!pip install deepvoice
Bilang kahalili;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Ares ng Paggamit ng DeepVoice
Maaari mong gamitin ang DeepVoice upang makagawa ng pagsasalita para sa mga personal na katulong tulad ng Amazon Alexa at Google Assistant.
Gayundin, maaaring gamitin ang DeepVoice upang makagawa ng pagsasalita para sa mga device na may pinaganang boses tulad ng mga smart speaker at mga sistema ng home automation.
Maaaring lumikha ang DeepVoice ng boses para sa mga application ng speech therapy. Makakatulong ito sa mga pasyenteng may problema sa pagsasalita upang mapabuti ang kanilang pagsasalita.
Maaaring gamitin ang DeepVoice upang lumikha ng isang talumpati para sa materyal na pang-edukasyon tulad ng mga audiobook at mga app sa pag-aaral ng wika.
Mag-iwan ng Sagot