Mashinani o'rganish modellarini ishlab chiqish uchun eng mashhur vositalardan biri bu TensorFlow. Biz TensorFlow-dan turli sohalardagi ko'plab ilovalarda foydalanamiz.
Ushbu postda biz TensorFlow AI-ning ba'zi modellarini ko'rib chiqamiz. Shunday qilib, biz aqlli tizimlarni yaratishimiz mumkin.
Shuningdek, biz AI modellarini yaratish uchun TensorFlow taklif qiladigan ramkalarni ko'rib chiqamiz. Shunday ekan, boshlaylik!
TensorFlow-ga qisqacha kirish
Google-ning TensorFlow - ochiq manba kompyuterni o'rganish dasturiy ta'minot to'plami. U o'qitish va joylashtirish uchun vositalarni o'z ichiga oladi mashinani o'rganish modellari ko'p platformalarda. va qurilmalar, shuningdek, chuqur o'rganish uchun qo'llab-quvvatlash va neyron tarmoqlari.
TensorFlow ishlab chiquvchilarga turli ilovalar uchun modellar yaratish imkonini beradi. Bunga tasvir va audioni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va kompyuterni ko'rish. Bu keng jamoatchilik tomonidan qo'llab-quvvatlanadigan kuchli va moslashuvchan vosita.
TensorFlow-ni kompyuteringizga o'rnatish uchun siz buni buyruq oynasida yozishingiz mumkin:
pip install tensorflow
AI modellari qanday ishlaydi?
AI modellari kompyuter tizimlaridir. Shuning uchun ular odatda inson aqliga muhtoj bo'lgan faoliyatni amalga oshirish uchun mo'ljallangan. Tasvir va nutqni tanib olish va qaror qabul qilish bunday vazifalarga misol bo'la oladi. AI modellari katta ma'lumotlar to'plamida ishlab chiqilgan.
Ular bashorat qilish va harakatlarni amalga oshirish uchun mashinani o'rganish usullaridan foydalanadilar. Ularning bir nechta qo'llanilishi bor, jumladan, o'zini o'zi boshqaradigan avtomobillar, shaxsiy yordamchilar va tibbiy diagnostika.
Shunday qilib, mashhur TensorFlow AI modellari nima?
ResNet
ResNet yoki qoldiq tarmoq konvolyutsiya shaklidir neyron tarmoq. Biz tasvirni turkumlashtirish uchun foydalanamiz va ob'ektni aniqlash. U 2015 yilda Microsoft tadqiqotchilari tomonidan ishlab chiqilgan. Shuningdek, u asosan qoldiq ulanishlardan foydalanish bilan ajralib turadi.
Ushbu ulanishlar tarmoqni muvaffaqiyatli o'rganish imkonini beradi. Demak, ma'lumotlarning qatlamlar o'rtasida erkinroq oqishini ta'minlash orqali mumkin.
ResNet Keras API-dan foydalangan holda TensorFlow-da amalga oshirilishi mumkin. U neyron tarmoqlarni yaratish va o'qitish uchun yuqori darajadagi, qulay interfeysni taqdim etadi.
ResNet o'rnatilmoqda
TensorFlow-ni o'rnatganingizdan so'ng, ResNet modelini yaratish uchun Keras API-dan foydalanishingiz mumkin. TensorFlow Keras API-ni o'z ichiga oladi, shuning uchun uni alohida o'rnatishingiz shart emas.
ResNet modelini tensorflow.keras.applications dan import qilishingiz mumkin. Va foydalanish uchun ResNet versiyasini tanlashingiz mumkin, masalan:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
ResNet uchun oldindan tayyorlangan og'irliklarni yuklash uchun quyidagi koddan ham foydalanishingiz mumkin:
model = ResNet50(weights='imagenet')
include_top=False xususiyatini tanlash orqali siz qo'shimcha o'qitish yoki shaxsiy ma'lumotlar to'plamini nozik sozlash uchun modeldan foydalanishingiz mumkin.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
ResNet-ning foydalanish sohalari
ResNet tasvirni tasniflashda ishlatilishi mumkin. Shunday qilib, siz fotosuratlarni ko'plab guruhlarga bo'lishingiz mumkin. Birinchidan, siz ResNet modelini etiketli fotosuratlarning katta ma'lumotlar to'plamiga o'rgatishingiz kerak. Keyin ResNet ilgari ko'rilmagan tasvirlar sinfini bashorat qilishi mumkin.
ResNet shuningdek, fotosuratlardagi narsalarni aniqlash kabi ob'ektlarni aniqlash vazifalari uchun ham ishlatilishi mumkin. Biz buni birinchi navbatda ResNet modelini ob'ektni chegaralovchi qutilar bilan belgilangan fotosuratlar to'plamiga o'rgatish orqali amalga oshirishimiz mumkin. Keyin biz yangi tasvirlardagi ob'ektlarni tanib olish uchun o'rganilgan modelni qo'llashimiz mumkin.
ResNet-dan semantik segmentatsiya vazifalari uchun ham foydalanishimiz mumkin. Shunday qilib, biz tasvirdagi har bir pikselga semantik belgi belgilashimiz mumkin.
Inception
Inception - bu tasvirlardagi narsalarni tanib olishga qodir bo'lgan chuqur o'rganish modeli. Google buni 2014 yilda e'lon qildi va u ko'plab qatlamlar yordamida turli o'lchamdagi rasmlarni tahlil qiladi. Inception yordamida modelingiz tasvirni aniq tushuna oladi.
TensorFlow - Inception modellarini yaratish va ishga tushirish uchun kuchli vosita. U neyron tarmoqlarni o'rgatish uchun yuqori darajadagi va foydalanuvchilarga qulay interfeysni taqdim etadi. Shunday qilib, Inception - bu ishlab chiquvchilarga murojaat qilish uchun juda oddiy model.
Inception o'rnatilmoqda
Ushbu kod qatorini kiritish orqali Inception-ni o'rnatishingiz mumkin.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Inceptionning foydalanish sohalari
Inception modelidan xususiyatlarni olish uchun ham foydalanish mumkin chuqur o'rganish Generativ raqib tarmoqlari (GANs) va avtokodlovchilar kabi modellar.
Inception modeli o'ziga xos xususiyatlarni aniqlash uchun nozik sozlanishi mumkin. Shuningdek, biz rentgen, KT yoki MRI kabi tibbiy tasvirlash dasturlarida ba'zi kasalliklarni tashxislashimiz mumkin.
Inception modeli tasvir sifatini tekshirish uchun sozlanishi mumkin. Biz tasvirning noaniq yoki aniq ekanligini baholashimiz mumkin.
Inception ob'ektni kuzatish va harakatni aniqlash kabi video tahlil vazifalari uchun ishlatilishi mumkin.
BERT
BERT (Transformerlardan ikki tomonlama kodlovchi vakilliklari) — Google tomonidan ishlab chiqilgan, oldindan oʻqitilgan neyron tarmoq modeli. Biz undan turli xil tabiiy tillarni qayta ishlash vazifalari uchun foydalanishimiz mumkin. Bu vazifalar matnni turkumlashdan tortib, savollarga javob berishga qadar farq qilishi mumkin.
BERT transformator arxitekturasi asosida qurilgan. Shunday qilib, siz so'z birikmalarini tushunishda katta hajmdagi matn kiritishni boshqarishingiz mumkin.
BERT oldindan oʻrgatilgan model boʻlib, uni TensorFlow ilovalariga qoʻshishingiz mumkin.
TensorFlow o'z ichiga oldindan o'rgatilgan BERT modelini hamda BERTni turli vazifalarga nozik sozlash va qo'llash uchun yordamchi dasturlar to'plamini o'z ichiga oladi. Shunday qilib, siz BERTning murakkab tabiiy tilni qayta ishlash imkoniyatlarini osongina birlashtira olasiz.
BERT o'rnatilmoqda
Pip paketlar menejeridan foydalanib, BERT-ni TensorFlow-ga o'rnatishingiz mumkin:
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-ning CPU versiyasini tensorflow-gpu ni tensorflow bilan almashtirish orqali osongina o'rnatish mumkin.
Kutubxonani o'rnatganingizdan so'ng, siz BERT modelini import qilishingiz va uni turli NLP vazifalari uchun ishlatishingiz mumkin. Matnni tasniflash muammosi bo'yicha BERT modelini nozik sozlash uchun ba'zi bir namuna kodlari, masalan:
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)
BERTning foydalanish sohalari
Matnni tasniflash vazifalarini bajarishingiz mumkin. Misol uchun, erishish mumkin hissiyotlarni tahlil qilish, mavzuni turkumlash va spamni aniqlash.
BERTda bor Shaxsni tanib olish deb nomlangan (NER) xususiyati. Shunday qilib, siz shaxslar va tashkilotlar kabi matndagi ob'ektlarni tanib olishingiz va belgilashingiz mumkin.
U ma'lum bir kontekstga qarab so'rovlarga javob berish uchun ishlatilishi mumkin, masalan, qidiruv tizimi yoki chatbot ilovasida.
Mashina tarjimasi aniqligini oshirish uchun BERT til tarjimasi uchun foydali boʻlishi mumkin.
BERT matnni umumlashtirish uchun ishlatilishi mumkin. Shunday qilib, u uzoq matnli hujjatlarning qisqacha, foydali xulosalarini berishi mumkin.
DeepVoice
Baidu tadqiqoti DeepVoice-ni yaratdi, a matnni nutqqa aylantirish sintez modeli.
U TensorFlow ramkasi bilan yaratilgan va ovozli ma'lumotlarning katta to'plamiga o'rgatilgan.
DeepVoice matn kiritish orqali ovoz hosil qiladi. DeepVoice buni chuqur o'rganish usullaridan foydalanishga imkon beradi. Bu neyron tarmoqqa asoslangan model.
Shunday qilib, u kiritilgan ma'lumotlarni tahlil qiladi va ulangan tugunlarning ko'p sonli qatlamlari yordamida nutqni yaratadi.
DeepVoice o'rnatilmoqda
!pip install deepvoice
Shu bilan bir qatorda;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
DeepVoice-ning foydalanish sohalari
Amazon Alexa va Google Assistant kabi shaxsiy yordamchilar uchun nutq yaratish uchun DeepVoice-dan foydalanishingiz mumkin.
Shuningdek, DeepVoice aqlli dinamiklar va uy avtomatizatsiya tizimlari kabi ovozli qurilmalar uchun nutq ishlab chiqarish uchun ishlatilishi mumkin.
DeepVoice nutq terapiyasi ilovalari uchun ovoz yaratishi mumkin. Bu nutq muammolari bo'lgan bemorlarga nutqini yaxshilashga yordam beradi.
DeepVoice audiokitoblar va til o'rganish ilovalari kabi o'quv materiallari uchun nutq yaratish uchun ishlatilishi mumkin.
Leave a Reply