Explication détaillée du modèle de pré-formation d'apprentissage profond en Python

Avec le développement de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond, les modèles de pré-formation sont devenus une technologie populaire dans le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur (CV), la reconnaissance vocale et d'autres domaines. En tant que l'un des langages de programmation les plus populaires à l'heure actuelle, Python joue naturellement un rôle important dans l'application de modèles pré-entraînés. Cet article se concentrera sur le modèle de pré-formation d'apprentissage profond en Python, y compris sa définition, ses types, ses applications et comment utiliser le modèle de pré-formation.

Qu'est-ce qu'un modèle pré-entraîné ?

La principale difficulté des modèles d'apprentissage profond réside dans la formation d'une grande quantité de données de haute qualité, et les modèles de pré-formation sont un moyen de résoudre ce problème. Les modèles pré-entraînés font référence à des modèles pré-entraînés sur des données à grande échelle, qui possèdent de fortes capacités de généralisation et peuvent être affinés pour s'adapter à différentes tâches. Les modèles pré-entraînés sont généralement largement utilisés dans la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et d'autres domaines.

Les modèles de pré-formation peuvent être divisés en deux types, l'un est un modèle de pré-formation à apprentissage auto-supervisé et l'autre est un modèle de pré-formation à apprentissage supervisé.

Modèle de pré-formation d'apprentissage auto-supervisé

Le modèle de pré-formation d'apprentissage auto-supervisé fait référence à un modèle qui utilise des données non étiquetées pour la formation. Les données qui ne nécessitent pas d'annotation peuvent provenir de grandes quantités de texte sur Internet, de vidéos avec de nombreuses vues ou de données dans des domaines tels que la voix et les images. Dans ce modèle, le modèle tente généralement de prédire les informations manquantes et apprend ainsi des fonctionnalités plus utiles. Les modèles pré-entraînés d'apprentissage auto-supervisé les plus couramment utilisés sont BERT (Bidirectionnel Encoder Representations from Transformers) et GPT (Generative Pre-trained Transformer).

Modèle de pré-formation d'apprentissage supervisé

Le modèle de pré-formation d'apprentissage supervisé fait référence à un modèle formé avec une grande quantité de données étiquetées. Dans ce modèle, les données annotées peuvent inclure des tâches de classification ou de régression, ainsi que des tâches de prédiction de longueur de séquence, etc. Parmi les modèles pré-entraînés d’apprentissage supervisé, les plus couramment utilisés sont les modèles de langage (LM) et les modèles de classification d’images.

Applications

L'apprentissage profond basé sur des modèles pré-entraînés est largement utilisé dans la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et d'autres domaines. Leurs applications sont brièvement présentées ci-dessous.

Vision par ordinateur

Dans le domaine de la vision par ordinateur, les modèles pré-entraînés sont principalement utilisés pour des tâches telles que la classification d'images, la détection de cibles et la génération d'images. Les modèles pré-entraînés les plus couramment utilisés incluent VGG, ResNet, Inception, MobileNet, etc. Ces modèles peuvent être directement appliqués aux tâches de classification d’images ou peuvent être affinés pour répondre à des tâches spécifiques.

Traitement du langage naturel

Dans le domaine du traitement du langage naturel, les modèles pré-entraînés sont principalement utilisés dans des tâches telles que la classification de texte, la reconnaissance d'entités nommées, l'analyse intégrée et la traduction automatique. Les modèles pré-entraînés les plus couramment utilisés incluent BERT, GPT, XLNet, etc. Ces modèles sont largement utilisés dans le domaine du traitement du langage naturel car ils peuvent apprendre des informations sémantiques liées au contexte, résolvant ainsi efficacement des problèmes difficiles dans le domaine du traitement du langage naturel.

Reconnaissance sonore

Dans le domaine de la reconnaissance sonore, les modèles pré-entraînés sont principalement utilisés dans des tâches telles que la reconnaissance vocale et la génération vocale. Les modèles pré-entraînés les plus couramment utilisés incluent CNN, RNN, LSTM, etc. Ces modèles peuvent apprendre les caractéristiques des sons pour identifier efficacement des éléments tels que des mots, des syllabes ou des phonèmes dans le signal.

Comment utiliser des modèles pré-entraînés

Python est l'un des principaux langages de programmation​​pour l'apprentissage en profondeur, il est donc très pratique d'utiliser Python pour entraîner et utiliser des modèles pré-entraînés. Voici une brève introduction sur la façon d'utiliser des modèles pré-entraînés en Python.

Utiliser Hugging Face

Hugging Face est un framework d'apprentissage en profondeur basé sur PyTorch, qui fournit une série de modèles et d'outils pré-entraînés pour aider les développeurs à utiliser les modèles pré-entraînés plus facilement. Hugging Face peut être installé via la méthode suivante :

!pip install transformers

Utilisation de TensorFlow

Si vous souhaitez utiliser TensorFlow pour entraîner et utiliser le modèle pré-entraîné, vous pouvez installer TensorFlow via la commande suivante :

!pip install tensorflow

Ensuite, vous pouvez utiliser le modèle pré-entraîné via TensorFlow Hub. Par exemple, le modèle BERT peut être utilisé comme suit :

import tensorflow_hub as hub
module_url = "https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_L-12_H-768_A-12/1"
bert_layer = hub.KerasLayer(module_url, trainable=True)

Résumé

Les modèles pré-entraînés sont une méthode très utile qui peut aider les modèles d'apprentissage profond à se généraliser et à mieux s'adapter dans différents domaines. En tant que l'un des langages de programmation les plus populaires actuellement, Python joue également un rôle important dans l'application de modèles pré-entraînés. Cet article présente les concepts, les types et les applications de base des modèles de pré-entraînement d'apprentissage profond en Python et fournit des méthodes simples d'utilisation de Hugging Face et TensorFlow Hub.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!