مشین لرننگ ماڈلز تیار کرنے کے لیے سب سے مشہور ٹولز میں سے ایک TensorFlow ہے۔ ہم مختلف صنعتوں میں بہت سی ایپلی کیشنز میں TensorFlow استعمال کرتے ہیں۔
اس پوسٹ میں، ہم TensorFlow AI ماڈلز میں سے کچھ کا جائزہ لیں گے۔ لہذا، ہم ذہین نظام بنا سکتے ہیں.
ہم ان فریم ورک کو بھی دیکھیں گے جو ٹینسر فلو AI ماڈلز بنانے کے لیے پیش کرتا ہے۔ تو آئیے شروع کریں!
TensorFlow کا مختصر تعارف
گوگل کا ٹینسر فلو ایک اوپن سورس ہے۔ مشین لرننگ سافٹ ویئر پیکج. اس میں تربیت اور تعیناتی کے آلات شامل ہیں۔ مشین سیکھنے کے ماڈل بہت سے پلیٹ فارمز پر۔ اور آلات، نیز گہری سیکھنے کے لیے معاونت اور نیند نیٹ ورک.
TensorFlow ڈویلپرز کو مختلف قسم کی ایپلی کیشنز کے لیے ماڈل بنانے کے قابل بناتا ہے۔ اس میں تصویر اور آڈیو کی شناخت، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، اور شامل ہیں۔ کمپیوٹر وژن. یہ وسیع پیمانے پر کمیونٹی سپورٹ کے ساتھ ایک مضبوط اور موافقت پذیر ٹول ہے۔
اپنے کمپیوٹر پر TensorFlow کو انسٹال کرنے کے لیے آپ اسے اپنی کمانڈ ونڈو میں ٹائپ کر سکتے ہیں:
pip install tensorflow
AI ماڈلز کیسے کام کرتے ہیں؟
AI ماڈل کمپیوٹر سسٹمز ہیں۔ لہذا، ان کا مقصد ایسی سرگرمیاں کرنا ہیں جن کے لیے عام طور پر انسانی عقل کی ضرورت ہوتی ہے۔ تصویر اور تقریر کی شناخت اور فیصلہ سازی ایسے کاموں کی مثالیں ہیں۔ اے آئی ماڈلز بڑے پیمانے پر ڈیٹا سیٹس پر تیار کیے گئے ہیں۔
وہ پیشین گوئیاں پیدا کرنے اور اعمال انجام دینے کے لیے مشین لرننگ تکنیک استعمال کرتے ہیں۔ ان کے متعدد استعمال ہیں، بشمول خود ڈرائیونگ آٹوموبائل، ذاتی معاون، اور طبی تشخیص۔
تو، مقبول TensorFlow AI ماڈل کیا ہیں؟
ریس نیٹ
ResNet، یا بقایا نیٹ ورک، convolutional کی ایک شکل ہے۔ عصبی نیٹ ورک. ہم اسے تصویر کی درجہ بندی کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ آبجیکٹ کا پتہ لگانا. اسے مائیکروسافٹ کے محققین نے 2015 میں تیار کیا تھا۔ اس کے علاوہ، یہ بنیادی طور پر بقایا کنکشن کے استعمال سے ممتاز ہے۔
یہ کنکشن نیٹ ورک کو کامیابی سے سیکھنے کی اجازت دیتے ہیں۔ لہذا، تہوں کے درمیان معلومات کو زیادہ آزادانہ طور پر بہنے کے قابل بنا کر ممکن ہے۔
کیراس API کا فائدہ اٹھا کر TensorFlow میں ResNet کو لاگو کیا جا سکتا ہے۔ یہ اعصابی نیٹ ورک بنانے اور تربیت دینے کے لیے ایک اعلیٰ سطحی، صارف دوست انٹرفیس فراہم کرتا ہے۔
ResNet انسٹال کرنا
TensorFlow انسٹال کرنے کے بعد، آپ ResNet ماڈل بنانے کے لیے Keras API استعمال کر سکتے ہیں۔ TensorFlow میں Keras API شامل ہے، لہذا آپ کو اسے انفرادی طور پر انسٹال کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔
آپ tensorflow.keras.applications سے ResNet ماڈل درآمد کر سکتے ہیں۔ اور، آپ استعمال کرنے کے لیے ResNet ورژن منتخب کر سکتے ہیں، مثال کے طور پر:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
آپ ResNet کے لیے پہلے سے تربیت یافتہ وزن لوڈ کرنے کے لیے درج ذیل کوڈ کا استعمال بھی کر سکتے ہیں:
model = ResNet50(weights='imagenet')
شامل_top=False پراپرٹی کو منتخب کرکے، آپ اضافی ٹریننگ یا اپنے کسٹم ڈیٹاسیٹ کو ٹھیک کرنے کے لیے ماڈل کو بھی استعمال کرسکتے ہیں۔
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet کے استعمال کے علاقے
ResNet تصویر کی درجہ بندی میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ لہذا، آپ تصاویر کو کئی گروپوں میں درجہ بندی کر سکتے ہیں۔ سب سے پہلے، آپ کو لیبل والی تصاویر کے ایک بڑے ڈیٹاسیٹ پر ResNet ماڈل کو تربیت دینے کی ضرورت ہے۔ اس کے بعد، ResNet پہلے سے نظر نہ آنے والی تصاویر کی کلاس کی پیشین گوئی کر سکتا ہے۔
ResNet کو آبجیکٹ کا پتہ لگانے کے کاموں کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے جیسے تصاویر میں چیزوں کا پتہ لگانا۔ ہم یہ سب سے پہلے ایک ResNet ماڈل کو تصویروں کے مجموعے پر تربیت دے کر کر سکتے ہیں جن کا لیبل آبجیکٹ باؤنڈنگ بکس کے ساتھ ہے۔ پھر، ہم تازہ تصاویر میں اشیاء کو پہچاننے کے لیے سیکھے ہوئے ماڈل کو لاگو کر سکتے ہیں۔
ہم سیمنٹک سیگمنٹیشن کے کاموں کے لیے بھی ResNet استعمال کر سکتے ہیں۔ لہذا، ہم ایک تصویر میں ہر پکسل پر ایک سیمنٹک لیبل تفویض کر سکتے ہیں۔
شاندار آغاز
آغاز ایک گہرا سیکھنے والا ماڈل ہے جو تصاویر میں چیزوں کو پہچاننے کے قابل ہے۔ گوگل نے 2014 میں اس کا اعلان کیا، اور یہ کئی تہوں کا استعمال کرتے ہوئے مختلف سائز کی تصاویر کا تجزیہ کرتا ہے۔ آغاز کے ساتھ، آپ کا ماڈل تصویر کو درست طریقے سے سمجھ سکتا ہے۔
TensorFlow Inception ماڈل بنانے اور چلانے کے لیے ایک مضبوط ٹول ہے۔ یہ اعصابی نیٹ ورکس کی تربیت کے لیے ایک اعلیٰ سطحی اور صارف دوست انٹرفیس فراہم کرتا ہے۔ لہذا، ڈویلپرز کے لیے درخواست دینے کے لیے Inception ایک بالکل سیدھا ماڈل ہے۔
آغاز انسٹال کرنا
آپ کوڈ کی اس لائن کو ٹائپ کرکے Inception انسٹال کرسکتے ہیں۔
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
استعمال کے آغاز کے علاقے
Inception ماڈل کو خصوصیات کو نکالنے کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔ گہری سیکھنے جنریٹو ایڈورسریئل نیٹ ورکس (GANs) اور آٹو اینکوڈرز جیسے ماڈل۔
مخصوص خصلتوں کی نشاندہی کرنے کے لیے ابتدائی ماڈل کو ٹھیک بنایا جا سکتا ہے۔ اس کے علاوہ، ہم طبی امیجنگ ایپلی کیشنز جیسے کہ ایکس رے، سی ٹی، یا ایم آر آئی میں بعض خرابیوں کی تشخیص کرنے کے قابل ہو سکتے ہیں۔
امیج کوالٹی چیک کرنے کے لیے شروعاتی ماڈل کو ٹھیک بنایا جا سکتا ہے۔ ہم اندازہ لگا سکتے ہیں کہ آیا کوئی تصویر مبہم ہے یا کرکرا ہے۔
آغاز کو ویڈیو تجزیہ کے کاموں کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جیسے آبجیکٹ ٹریکنگ اور ایکشن کا پتہ لگانا۔
برٹ
BERT (ٹرانسفارمرز سے دو طرفہ انکوڈر نمائندگی) گوگل کا تیار کردہ پہلے سے تربیت یافتہ نیورل نیٹ ورک ماڈل ہے۔ ہم اسے قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے مختلف کاموں کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ یہ کام متن کی درجہ بندی سے لے کر سوالات کے جوابات تک مختلف ہو سکتے ہیں۔
BERT ٹرانسفارمر فن تعمیر پر بنایا گیا ہے۔ لہذا، آپ لفظی رابطوں کو سمجھنے کے دوران متن کے ان پٹ کے وسیع حجم کو سنبھال سکتے ہیں۔
BERT ایک پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل ہے جسے آپ TensorFlow ایپلی کیشنز میں شامل کر سکتے ہیں۔
TensorFlow میں پہلے سے تربیت یافتہ BERT ماڈل کے ساتھ ساتھ فائن ٹیوننگ اور BERT کو مختلف کاموں میں لاگو کرنے کے لیے افادیت کا مجموعہ شامل ہے۔ اس طرح، آپ BERT کی نفیس قدرتی زبان کی پروسیسنگ کی صلاحیتوں کو آسانی سے ضم کر سکتے ہیں۔
BERT انسٹال کرنا
پائپ پیکیج مینیجر کا استعمال کرتے ہوئے، آپ TensorFlow میں BERT انسٹال کر سکتے ہیں:
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 کا CPU ورژن tensorflow-gpu کو tensorflow کے ساتھ بدل کر آسانی سے انسٹال کیا جا سکتا ہے۔
لائبریری کو انسٹال کرنے کے بعد، آپ BERT ماڈل درآمد کر سکتے ہیں اور اسے NLP کے مختلف کاموں کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ متن کی درجہ بندی کے مسئلے پر BERT ماڈل کو ٹھیک کرنے کے لیے یہاں کچھ نمونہ کوڈ ہے، مثال کے طور پر:
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 کے استعمال کے علاقے
آپ متن کی درجہ بندی کے کام انجام دے سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، یہ حاصل کرنا ممکن ہے جذبات تجزیہ، موضوع کی درجہ بندی، اور سپیم کا پتہ لگانا۔
BERT کے پاس ایک ہے۔ نام کی ہستی کی پہچان (NER) خصوصیت۔ لہذا، آپ متن میں ہستیوں کو پہچان اور لیبل لگا سکتے ہیں جیسے افراد اور تنظیمیں۔
اسے کسی خاص سیاق و سباق کی بنیاد پر سوالات کا جواب دینے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ سرچ انجن یا چیٹ بوٹ ایپلیکیشن میں۔
مشینی ترجمہ کی درستگی کو بڑھانے کے لیے BERT زبان کے ترجمہ کے لیے مفید ہو سکتا ہے۔
BERT کو متن کے خلاصے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ لہذا، یہ طویل متنی دستاویزات کا ایک مختصر، مفید خلاصہ فراہم کر سکتا ہے۔
گہری آواز
Baidu ریسرچ نے DeepVoice، a متن سے تقریر ترکیب ماڈل.
اسے TensorFlow فریم ورک کے ساتھ بنایا گیا تھا اور صوتی ڈیٹا کے ایک بڑے ذخیرے پر تربیت دی گئی تھی۔
ڈیپ وائس ٹیکسٹ ان پٹ سے آواز پیدا کرتا ہے۔ ڈیپ وائس گہری سیکھنے کی تکنیکوں کا استعمال کرکے اسے ممکن بناتی ہے۔ یہ نیورل نیٹ ورک پر مبنی ماڈل ہے۔
لہذا، یہ ان پٹ ڈیٹا کا تجزیہ کرتا ہے اور منسلک نوڈس کی پرتوں کی ایک بڑی تعداد کا استعمال کرتے ہوئے تقریر تیار کرتا ہے۔
ڈیپ وائس انسٹال کرنا
!pip install deepvoice
متبادل کے طور پر؛
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
ڈیپ وائس کے استعمال کے میدان
آپ ڈیپ وائس کا استعمال ذاتی معاونین جیسے Amazon Alexa اور Google اسسٹنٹ کے لیے تقریر تیار کرنے کے لیے کر سکتے ہیں۔
نیز، ڈیپ وائس کو آواز سے چلنے والے آلات جیسے سمارٹ اسپیکرز اور ہوم آٹومیشن سسٹمز کے لیے تقریر تیار کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
ڈیپ وائس اسپیچ تھراپی ایپلی کیشنز کے لیے آواز بنا سکتی ہے۔ یہ بولنے کی دشواریوں میں مبتلا مریضوں کی تقریر کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتا ہے۔
DeepVoice کو تعلیمی مواد جیسے آڈیو بکس اور زبان سیکھنے والی ایپس کے لیے تقریر بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
جواب دیجئے