Одним із найвідоміших інструментів для розробки моделей машинного навчання є TensorFlow. Ми використовуємо TensorFlow у багатьох програмах у різних галузях.
У цій публікації ми розглянемо деякі моделі TensorFlow AI. Отже, ми можемо створювати інтелектуальні системи.
Ми також розглянемо фреймворки, які пропонує TensorFlow для створення моделей ШІ. Тож почнемо!
Короткий вступ до TensorFlow
TensorFlow від Google є відкритим кодом навчання за допомогою машини програмний пакет. Він містить інструменти для навчання та розгортання моделі машинного навчання на багатьох платформах. і пристроїв, а також підтримку глибокого навчання та нейронні мережі.
TensorFlow дозволяє розробникам створювати моделі для різноманітних програм. Це включає розпізнавання зображень і звуку, обробку природної мови та комп'ютерне бачення. Це потужний і адаптивний інструмент із широкою підтримкою спільноти.
Щоб установити TensorFlow на вашому комп’ютері, ви можете ввести це у вікні команди:
pip install tensorflow
Як працюють моделі ШІ?
Моделі штучного інтелекту – це комп’ютерні системи. Тому вони призначені для виконання діяльності, яка зазвичай потребує людського інтелекту. Прикладами таких завдань є розпізнавання зображень і мови, а також прийняття рішень. Моделі штучного інтелекту розробляються на основі масивних наборів даних.
Вони використовують методи машинного навчання для створення прогнозів і виконання дій. Вони мають кілька застосувань, включаючи безпілотні автомобілі, персональних помічників і медичну діагностику.
Отже, які популярні моделі TensorFlow AI?
ResNet
ResNet, або залишкова мережа, є формою згорткової мережі нейронної мережі. Ми використовуємо його для категоризації зображень і виявлення об'єкта. Він був розроблений дослідниками Microsoft у 2015 році. Крім того, він в основному відрізняється використанням залишкових з'єднань.
Ці підключення дозволяють мережі успішно навчатися. Таким чином, це можливо, дозволяючи інформації вільніше перетікати між шарами.
ResNet можна реалізувати в TensorFlow за допомогою Keras API. Він забезпечує зручний інтерфейс високого рівня для створення та навчання нейронних мереж.
Встановлення ResNet
Після встановлення TensorFlow ви можете використовувати Keras API для створення моделі ResNet. TensorFlow включає Keras API, тому вам не потрібно встановлювати його окремо.
Ви можете імпортувати модель ResNet із tensorflow.keras.applications. І ви можете вибрати версію ResNet для використання, наприклад:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Ви також можете використовувати наступний код, щоб завантажити попередньо підготовлені ваги для ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Вибравши властивість include_top=False, ви можете додатково використовувати модель для додаткового навчання або тонкого налаштування свого спеціального набору даних.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Сфери використання ResNet
ResNet можна використовувати для класифікації зображень. Отже, ви можете розділити фотографії на багато груп. По-перше, вам потрібно навчити модель ResNet на великому наборі даних позначених фотографій. Тоді ResNet може передбачити клас зображень, які раніше не бачили.
ResNet також можна використовувати для завдань виявлення об’єктів, наприклад виявлення речей на фотографіях. Ми можемо зробити це, спершу навчивши модель ResNet на колекції фотографій, позначених рамками, що обмежують об’єкти. Потім ми можемо застосувати вивчену модель для розпізнавання об’єктів на свіжих зображеннях.
Ми також можемо використовувати ResNet для завдань семантичної сегментації. Отже, ми можемо призначити семантичну мітку кожному пікселю зображення.
Початок
Inception — це модель глибокого навчання, здатна розпізнавати речі на зображеннях. Google оголосив про це в 2014 році, і він аналізує зображення різних розмірів за допомогою багатьох шарів. За допомогою Inception ваша модель може точно сприймати зображення.
TensorFlow — потужний інструмент для створення та запуску моделей Inception. Він забезпечує високорівневий і зручний інтерфейс для навчання нейронних мереж. Отже, Inception є досить простою моделлю для застосування для розробників.
Встановлення Inception
Ви можете встановити Inception, ввівши цей рядок коду.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Сфери використання Inception
Модель Inception також може бути використана для вилучення функцій глибоке навчання такі моделі, як Generative Adversarial Networks (GAN) і Autoencoders.
Модель Inception може бути налаштована для визначення конкретних рис. Крім того, ми можемо діагностувати певні захворювання за допомогою медичних зображень, таких як рентген, КТ або МРТ.
Модель Inception можна налаштувати для перевірки якості зображення. Ми можемо оцінити, чи є зображення нечітким чи чітким.
Початок можна використовувати для завдань аналізу відео, таких як відстеження об’єктів і виявлення дій.
БЕРТ
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — це попередньо навчена модель нейронної мережі, розроблена Google. Ми можемо використовувати його для різноманітних завдань обробки природної мови. Ці завдання можуть варіюватися від класифікації тексту до відповідей на запитання.
BERT побудований на основі трансформаторної архітектури. Таким чином, ви можете вводити величезні обсяги тексту, одночасно розуміючи зв’язки слів.
BERT — це попередньо навчена модель, яку можна включити в програми TensorFlow.
TensorFlow містить попередньо навчену модель BERT, а також набір утиліт для тонкого налаштування та застосування BERT для різноманітних завдань. Таким чином, ви можете легко інтегрувати складні можливості обробки природної мови BERT.
Встановлення BERT
Використовуючи менеджер пакетів pip, ви можете встановити BERT у 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
Версію для процесора TensorFlow можна легко встановити, замінивши tensorflow-gpu на tensorflow.
Після встановлення бібліотеки ви можете імпортувати модель BERT і використовувати її для різних завдань NLP. Ось приклад коду для точного налаштування моделі BERT для проблеми класифікації тексту, наприклад:
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)
Сфери використання BERT
Можна виконувати завдання на класифікацію тексту. Наприклад, можна досягти аналіз настроїв, категоризація тем і виявлення спаму.
BERT має a Визнання іменованої сутності (NER). Таким чином, ви можете розпізнавати та позначати сутності в тексті, такі як особи та організації.
Його можна використовувати для відповідей на запити залежно від певного контексту, наприклад, у пошуковій системі чи програмі чат-бота.
BERT може бути корисним для Language Translation для підвищення точності машинного перекладу.
BERT можна використовувати для підсумовування тексту. Таким чином, він може надавати короткі, корисні резюме довгих текстових документів.
Глибокий голос
Baidu Research створив DeepVoice, a текст до мовлення модель синтезу.
Він був створений за допомогою фреймворку TensorFlow і навчений на великій колекції голосових даних.
DeepVoice генерує голос із введення тексту. DeepVoice робить це можливим завдяки використанню методів глибокого навчання. Це модель на основі нейронної мережі.
Таким чином, він аналізує вхідні дані та генерує мову, використовуючи величезну кількість шарів підключених вузлів.
Встановлення DeepVoice
!pip install deepvoice
В якості альтернативи;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Сфери використання DeepVoice
Ви можете використовувати DeepVoice для створення мови для персональних помічників, таких як Amazon Alexa та Google Assistant.
Крім того, DeepVoice можна використовувати для створення мови для пристроїв із підтримкою голосу, таких як розумні колонки та системи домашньої автоматизації.
DeepVoice може створювати голос для логопедичних програм. Це може допомогти пацієнтам з проблемами мовлення покращити їхнє мовлення.
DeepVoice можна використовувати для створення промови для навчальних матеріалів, таких як аудіокниги та програми для вивчення мови.
залишити коментар