Một trong những công cụ nổi tiếng nhất để phát triển các mô hình máy học là TensorFlow. Chúng tôi sử dụng TensorFlow trong nhiều ứng dụng trong các ngành khác nhau.
Trong bài đăng này, chúng ta sẽ xem xét một số mô hình AI của TensorFlow. Do đó, chúng ta có thể tạo ra các hệ thống thông minh.
Chúng ta cũng sẽ xem qua các khung mà TensorFlow cung cấp để tạo các mô hình AI. Vậy hãy bắt đầu!
Giới thiệu ngắn gọn về TensorFlow
TensorFlow của Google là một mã nguồn mở học máy gói phần mềm. Nó bao gồm các công cụ để đào tạo và triển khai mô hình học máy trên nhiều nền tảng. và thiết bị, cũng như hỗ trợ học sâu và mạng thần kinh.
TensorFlow cho phép các nhà phát triển tạo các mô hình cho nhiều ứng dụng. Điều này bao gồm nhận dạng hình ảnh và âm thanh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính. Đó là một công cụ mạnh mẽ và dễ thích ứng với sự hỗ trợ rộng rãi của cộng đồng.
Để cài đặt TensorFlow trên máy tính của bạn, bạn có thể nhập mã này vào cửa sổ lệnh của mình:
pip install tensorflow
Các mô hình AI hoạt động như thế nào?
Mô hình AI là hệ thống máy tính. Do đó, chúng được dùng để thực hiện các hoạt động thường cần đến trí tuệ của con người. Nhận dạng hình ảnh và giọng nói và ra quyết định là những ví dụ về các nhiệm vụ đó. Các mô hình AI được phát triển trên bộ dữ liệu lớn.
Họ sử dụng các kỹ thuật học máy để tạo dự đoán và thực hiện các hành động. Chúng có một số công dụng, bao gồm ô tô tự lái, trợ lý cá nhân và chẩn đoán y tế.
Vậy, các mô hình AI TensorFlow phổ biến là gì?
ResNet
ResNet, hay Mạng dư, là một dạng tích chập mạng lưới thần kinh. Chúng tôi sử dụng nó để phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng. Nó được phát triển bởi các nhà nghiên cứu của Microsoft vào năm 2015. Ngoài ra, nó chủ yếu được phân biệt bằng cách sử dụng các kết nối còn lại.
Các kết nối này cho phép mạng học thành công. Do đó, có thể bằng cách cho phép thông tin lưu chuyển tự do hơn giữa các lớp.
ResNet có thể được triển khai trong TensorFlow bằng cách tận dụng Keras API. Nó cung cấp một giao diện cấp cao, thân thiện với người dùng để tạo và huấn luyện các mạng thần kinh.
Cài đặt ResNet
Sau khi cài đặt TensorFlow, bạn có thể sử dụng API Keras để tạo mô hình ResNet. TensorFlow bao gồm Keras API, vì vậy bạn không cần phải cài đặt nó riêng lẻ.
Bạn có thể nhập mô hình ResNet từ tensorflow.keras.applications. Và, bạn có thể chọn phiên bản ResNet để sử dụng, ví dụ:
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
Bạn cũng có thể sử dụng đoạn mã sau để tải các trọng số được đào tạo trước cho ResNet:
model = ResNet50(weights='imagenet')
Bằng cách chọn thuộc tính include_top=False, bạn có thể sử dụng thêm mô hình để đào tạo bổ sung hoặc tinh chỉnh tập dữ liệu tùy chỉnh của mình.
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
Lĩnh vực sử dụng của ResNet
ResNet có thể được sử dụng trong phân loại hình ảnh. Vì vậy, bạn có thể phân loại ảnh thành nhiều nhóm. Trước tiên, bạn cần đào tạo mô hình ResNet trên tập dữ liệu lớn gồm các ảnh được gắn nhãn. Sau đó, ResNet có thể dự đoán loại hình ảnh chưa từng thấy trước đó.
ResNet cũng có thể được sử dụng cho các tác vụ phát hiện đối tượng như phát hiện mọi thứ trong ảnh. Chúng ta có thể làm điều này bằng cách đào tạo mô hình ResNet trước tiên trên một bộ ảnh được gắn nhãn bằng các hộp giới hạn đối tượng. Sau đó, chúng ta có thể áp dụng mô hình đã học để nhận dạng các đối tượng trong ảnh tươi.
Chúng tôi cũng có thể sử dụng ResNet cho các tác vụ phân đoạn ngữ nghĩa. Vì vậy, chúng ta có thể gán nhãn ngữ nghĩa cho từng pixel trong một hình ảnh.
Inception
Inception là một mô hình học sâu có khả năng nhận dạng mọi thứ trong hình ảnh. Google đã công bố nó vào năm 2014 và nó phân tích các hình ảnh có kích thước khác nhau bằng nhiều lớp. Với Inception, mô hình của bạn có thể hiểu hình ảnh một cách chính xác.
TensorFlow là một công cụ mạnh mẽ để tạo và chạy các mô hình Inception. Nó cung cấp một giao diện cấp cao và thân thiện với người dùng để đào tạo các mạng thần kinh. Do đó, Inception là một mô hình khá đơn giản để áp dụng cho các nhà phát triển.
Cài đặt khởi động
Bạn có thể cài đặt Inception bằng cách gõ dòng mã này.
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
Lĩnh vực sử dụng của Inception
Mô hình khởi đầu cũng có thể được sử dụng để trích xuất các tính năng trong học kĩ càng các mô hình như Mạng đối thủ sáng tạo (GAN) và Bộ mã hóa tự động.
Mô hình khởi đầu có thể được tinh chỉnh để xác định các đặc điểm cụ thể. Ngoài ra, chúng tôi có thể chẩn đoán một số rối loạn trong các ứng dụng hình ảnh y tế như X-quang, CT hoặc MRI.
Mô hình Inception có thể được tinh chỉnh để kiểm tra chất lượng hình ảnh. Chúng ta có thể đánh giá xem một hình ảnh mờ hay sắc nét.
Khởi động có thể được sử dụng cho các tác vụ phân tích video như theo dõi đối tượng và phát hiện hành động.
Chứng nhận
BERT (Biểu diễn bộ mã hóa hai chiều từ Transformers) là một mô hình mạng thần kinh được đào tạo trước do Google phát triển. Chúng tôi có thể sử dụng nó cho nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các nhiệm vụ này có thể thay đổi từ phân loại văn bản đến trả lời các câu hỏi.
BERT được xây dựng trên kiến trúc máy biến áp. Do đó, bạn có thể xử lý khối lượng lớn văn bản nhập trong khi hiểu các kết nối từ.
BERT là một mô hình được đào tạo trước mà bạn có thể kết hợp vào các ứng dụng TensorFlow.
TensorFlow bao gồm một mô hình BERT được đào tạo trước cũng như một tập hợp các tiện ích để tinh chỉnh và áp dụng BERT cho nhiều tác vụ khác nhau. Do đó, bạn có thể dễ dàng tích hợp các khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên phức tạp của BERT.
Cài đặt BERT
Sử dụng trình quản lý gói pip, bạn có thể cài đặt BERT trong 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
Phiên bản CPU của TensorFlow có thể dễ dàng được cài đặt bằng cách thay thế tensorflow-gpu bằng tensorflow.
Sau khi cài đặt thư viện, bạn có thể nhập mô hình BERT và sử dụng nó cho các nhiệm vụ NLP khác nhau. Đây là một số mã mẫu để tinh chỉnh mô hình BERT cho vấn đề phân loại văn bản, ví dụ:
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)
Lĩnh vực sử dụng của BERT
Bạn có thể thực hiện các nhiệm vụ phân loại văn bản. Ví dụ, có thể đạt được Phân tích tâm lý, phân loại chủ đề và phát hiện thư rác.
BERT có một Nhận dạng đối tượng được đặt tên (NER) tính năng. Do đó, bạn có thể nhận dạng và gắn nhãn các thực thể trong văn bản, chẳng hạn như cá nhân và tổ chức.
Nó có thể được sử dụng để trả lời các truy vấn tùy thuộc vào ngữ cảnh cụ thể, chẳng hạn như trong công cụ tìm kiếm hoặc ứng dụng chatbot.
BERT có thể hữu ích cho Dịch ngôn ngữ để tăng độ chính xác của bản dịch máy.
BERT có thể được sử dụng để tóm tắt văn bản. Do đó, nó có thể cung cấp một bản tóm tắt ngắn gọn, hữu ích cho các tài liệu văn bản dài.
Giọng sâu
Baidu Research đã tạo ra DeepVoice, một chuyển văn bản thành giọng nói mô hình tổng hợp.
Nó được tạo bằng khung TensorFlow và được đào tạo trên một bộ sưu tập lớn dữ liệu giọng nói.
DeepVoice tạo giọng nói từ nhập văn bản. DeepVoice biến điều đó thành hiện thực bằng cách sử dụng các kỹ thuật học sâu. Nó là một mô hình dựa trên mạng thần kinh.
Do đó, nó phân tích dữ liệu đầu vào và tạo giọng nói bằng cách sử dụng một số lượng lớn các lớp nút được kết nối.
Cài đặt DeepVoice
!pip install deepvoice
Ngoài ra;
# Clone the DeepVoice repository
!git clone https://github.com/r9y9/DeepVoice3_pytorch.git
%cd DeepVoice3_pytorch
!pip install -r requirements.txt
Diện tích sử dụng của DeepVoice
Bạn có thể sử dụng DeepVoice để tạo giọng nói cho các trợ lý cá nhân như Amazon Alexa và Google Assistant.
Ngoài ra, DeepVoice có thể được sử dụng để tạo giọng nói cho các thiết bị hỗ trợ giọng nói như loa thông minh và hệ thống tự động hóa gia đình.
DeepVoice có thể tạo giọng nói cho các ứng dụng trị liệu ngôn ngữ. Nó có thể hỗ trợ bệnh nhân có vấn đề về giọng nói cải thiện khả năng nói của họ.
DeepVoice có thể được sử dụng để tạo bài phát biểu cho tài liệu giáo dục như sách nói và ứng dụng học ngôn ngữ.
Bình luận