Makine öğrenimi modelleri geliştirmek için en iyi bilinen araçlardan biri TensorFlow'dur. TensorFlow'u çeşitli endüstrilerdeki birçok uygulamada kullanıyoruz.
Bu gönderide, bazı TensorFlow AI modellerini inceleyeceğiz. Böylece akıllı sistemler oluşturabiliriz.
Yapay zeka modelleri oluşturmak için TensorFlow'un sunduğu çerçeveleri de inceleyeceğiz. Öyleyse başlayalım!
TensorFlow'a Kısa Bir Giriş
Google'ın TensorFlow'u açık kaynaklıdır makine öğrenme yazılım paketi. Eğitim ve dağıtım için araçlar içerir makine öğrenimi modelleri birçok platformda. ve cihazların yanı sıra derin öğrenme desteği ve nöral ağlar.
TensorFlow, geliştiricilerin çeşitli uygulamalar için modeller oluşturmasını sağlar. Buna görüntü ve ses tanıma, doğal dil işleme ve Bilgisayar görüşü. Yaygın topluluk desteğiyle güçlü ve uyarlanabilir bir araçtır.
TensorFlow'u bilgisayarınıza kurmak için komut pencerenize şunu yazabilirsiniz:
pip install tensorflow
AI Modelleri Nasıl Çalışır?
AI modelleri bilgisayar sistemleridir. Bu nedenle, normalde insan zekasına ihtiyaç duyacak faaliyetlerde bulunmaları amaçlanmıştır. Görüntü ve konuşma tanıma ve karar verme bu tür görevlere örnektir. AI modelleri, büyük veri kümeleri üzerinde geliştirilir.
Tahminler oluşturmak ve eylemler gerçekleştirmek için makine öğrenimi tekniklerini kullanırlar. Kendi kendine giden otomobiller, kişisel asistanlar ve tıbbi teşhisler dahil olmak üzere çeşitli kullanımları vardır.
Peki, popüler TensorFlow AI modelleri nelerdir?
ResNet
ResNet veya Artık Ağ, bir evrişimsel ağ biçimidir. sinir ağı. Görüntü sınıflandırması için kullanıyoruz ve nesne algılama. 2015 yılında Microsoft araştırmacıları tarafından geliştirilmiştir. Ayrıca, esas olarak artık bağlantıların kullanılmasıyla ayırt edilir.
Bu bağlantılar, ağın başarılı bir şekilde öğrenmesini sağlar. Dolayısıyla bilginin katmanlar arasında daha serbest bir şekilde akması sağlanarak mümkündür.
ResNet, Keras API'sinden yararlanılarak TensorFlow'da uygulanabilir. Sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için üst düzey, kullanıcı dostu bir arayüz sağlar.
ResNet'i Kurmak
TensorFlow'u yükledikten sonra, bir ResNet modeli oluşturmak için Keras API'sini kullanabilirsiniz. TensorFlow, Keras API'sini içerir, bu nedenle onu ayrı ayrı yüklemeniz gerekmez.
ResNet modelini tensorflow.keras.applications adresinden içe aktarabilirsiniz. Ve kullanılacak ResNet sürümünü seçebilirsiniz, örneğin:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
ResNet için önceden eğitilmiş ağırlıkları yüklemek için aşağıdaki kodu da kullanabilirsiniz:
model = ResNet50(weights='imagenet')
include_top=False özelliğini seçerek, modeli ayrıca ek eğitim veya özel veri kümenizde ince ayar yapmak için kullanabilirsiniz.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet'in Kullanım Alanları
ResNet, görüntü sınıflandırmasında kullanılabilir. Böylece fotoğrafları birçok gruba ayırabilirsiniz. Öncelikle, büyük bir etiketli fotoğraf veri kümesi üzerinde bir ResNet modeli eğitmeniz gerekir. Ardından, ResNet daha önce görülmemiş görüntülerin sınıfını tahmin edebilir.
ResNet, fotoğraflardaki şeyleri algılamak gibi nesne algılama görevleri için de kullanılabilir. Bunu, önce nesne sınırlayıcı kutularla etiketlenmiş bir fotoğraf koleksiyonu üzerinde bir ResNet modeli eğiterek yapabiliriz. Ardından, yeni görüntülerdeki nesneleri tanımak için öğrenilen modeli uygulayabiliriz.
ResNet'i anlamsal bölümleme görevleri için de kullanabiliriz. Böylece, bir görüntüdeki her piksele anlamsal bir etiket atayabiliriz.
Inception
Başlangıç, görüntülerdeki şeyleri tanıyabilen derin bir öğrenme modelidir. Google bunu 2014 yılında duyurdu ve birçok katman kullanarak çeşitli boyutlardaki görüntüleri analiz ediyor. Inception ile modeliniz görüntüyü doğru bir şekilde kavrayabilir.
TensorFlow, Inception modelleri oluşturmak ve çalıştırmak için güçlü bir araçtır. Sinir ağlarını eğitmek için üst düzey ve kullanıcı dostu bir arayüz sağlar. Bu nedenle Inception, geliştiriciler için uygulanması oldukça basit bir modeldir.
Başlangıç Kurulumu
Bu kod satırını yazarak Inception'ı kurabilirsiniz.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Inception'ın Kullanım Alanları
Inception modeli, özellikleri ayıklamak için de kullanılabilir. derin öğrenme Üretken Karşılıklı Ağlar (GAN'lar) ve Otomatik Kodlayıcılar gibi modeller.
Başlangıç modeli, belirli özellikleri belirlemek için ince ayar yapılabilir. Ayrıca, X-ray, CT veya MRI gibi tıbbi görüntüleme uygulamalarında belirli bozuklukları teşhis edebiliriz.
Başlangıç modelinde görüntü kalitesini kontrol etmek için ince ayar yapılabilir. Bir görüntünün bulanık mı yoksa net mi olduğunu değerlendirebiliriz.
Başlangıç, nesne izleme ve eylem algılama gibi video analizi görevleri için kullanılabilir.
Bert
BERT (Transformers'tan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri), Google tarafından geliştirilmiş, önceden eğitilmiş bir sinir ağı modelidir. Çeşitli doğal dil işleme görevleri için kullanabiliriz. Bu görevler, metin sınıflandırmasından soruları yanıtlamaya kadar değişebilir.
BERT, trafo mimarisi üzerine inşa edilmiştir. Bu nedenle, kelime bağlantılarını kavrarken çok miktarda metin girişi yapabilirsiniz.
BERT, TensorFlow uygulamalarına dahil edebileceğiniz önceden eğitilmiş bir modeldir.
TensorFlow, önceden eğitilmiş bir BERT modelinin yanı sıra ince ayar yapmak ve BERT'yi çeşitli görevlere uygulamak için bir yardımcı programlar koleksiyonu içerir. Böylece, BERT'nin gelişmiş doğal dil işleme yeteneklerini kolayca entegre edebilirsiniz.
BERT'i yükleme
Pip paket yöneticisini kullanarak BERT'yi TensorFlow'a kurabilirsiniz:
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'un CPU sürümü, tensorflow-gpu yerine tensorflow kullanılarak kolayca kurulabilir.
Kütüphaneyi kurduktan sonra, BERT modelini içe aktarabilir ve farklı NLP görevleri için kullanabilirsiniz. Burada bir metin sınıflandırma probleminde bir BERT modeline ince ayar yapmak için bazı örnek kodlar verilmiştir, örneğin:
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'in Kullanım Alanları
Metin sınıflandırma görevlerini gerçekleştirebilirsiniz. Örneğin, elde etmek mümkündür duyguları analiz, konu sınıflandırması ve spam algılama.
BERT'in bir Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) özelliği. Bu nedenle, kişiler ve kuruluşlar gibi metinlerdeki varlıkları tanıyabilir ve etiketleyebilirsiniz.
Bir arama motoru veya chatbot uygulaması gibi belirli bir bağlama bağlı olarak sorguları yanıtlamak için kullanılabilir.
BERT, makine çevirisi doğruluğunu artırmak için Dil Çevirisi için yararlı olabilir.
BERT, metin özetleme için kullanılabilir. Bu nedenle, uzun metin belgelerinin kısa ve yararlı özetlerini sağlayabilir.
Derin ses
Baidu Research, DeepVoice'u yarattı. konuşma metni sentez modeli.
TensorFlow çerçevesiyle oluşturuldu ve büyük bir ses verisi koleksiyonu üzerinde eğitildi.
DeepVoice, metin girişinden ses üretir. DeepVoice, derin öğrenme tekniklerini kullanarak bunu mümkün kılar. Sinir ağı tabanlı bir modeldir.
Bu nedenle, giriş verilerini analiz eder ve çok sayıda bağlı düğüm katmanını kullanarak konuşma üretir.
DeepVoice'u Yükleme
!pip install deepvoice
Alternatif olarak;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice'un Kullanım Alanları
Amazon Alexa ve Google Assistant gibi kişisel asistanlar için konuşma üretmek üzere DeepVoice'u kullanabilirsiniz.
Ayrıca DeepVoice, akıllı hoparlörler ve ev otomasyon sistemleri gibi sesle etkinleştirilen cihazlar için konuşma üretmek için kullanılabilir.
DeepVoice, konuşma terapisi uygulamaları için bir ses oluşturabilir. Konuşma sorunları olan hastaların konuşmalarını iyileştirmelerine yardımcı olabilir.
DeepVoice, sesli kitaplar ve dil öğrenme uygulamaları gibi eğitim materyalleri için bir konuşma oluşturmak için kullanılabilir.
Yorum bırak