Einführung in Deep Learning mit Python: Lernen Sie Deep Learning in Python [2022]

In den letzten Jahren wurden Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) weit verbreitet und sind nicht mehr nur „Technologie-Schlagwörter“. Wir beginnen, das enorme Potenzial dieser sich entwickelnden Technologien durch eine Vielzahl realer Anwendungen wie intelligente Chatbots, personalisierte Produktempfehlungen oder selbstfahrende Autos zu erkennen.

Dank ihrer zunehmenden Akzeptanz sprechen wir auch von einer vernetzten Welt – in der KI und ML potenziell Menschen in Arbeitsumgebungen ersetzen können. Wie haben KI- und ML-Technologien Computer darauf vorbereitet, komplexe Aufgaben wie „Lernen anhand von Beispielen“ zu erledigen – das ist für die meisten Menschen selbstverständlich?

Hier spielt Deep Learning eine zentrale Rolle. Wie funktioniert Deep Learning – und wie kann man intelligente Modelle im Deep Learning mit der Programmiersprache Python entwerfen? Lassen Sie uns all dies in den folgenden Abschnitten diskutieren.

Was ist Deep Learning?

Als Teilgebiet des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz ist Deep Learning eine Technologie, mit der hochgenaue Datenmodelle entworfen und entwickelt werden – unter Verwendung von gekennzeichneten Daten und neuronalen Netzen mit mehreren Schichten. Durch die Verwendung von Deep Learning kann ein Datenmodell Aufgaben einfach direkt aus Text, Ton und Bildern klassifizieren. Zum Beispiel kann Deep Learning Zehn (oder sogar Tausende) von geschichteten Darstellungen der Daten verwenden – während sich andere ML-Techniken möglicherweise nur auf eine oder zwei Darstellungen konzentrieren. Daher werden sie als flaches Lernen bezeichnet.

Wie funktionieren geschichtete Darstellungen beim Deep Learning? Durch Modelle, die als neuronale Netze bezeichnet werden – die aus einer Struktur von wörtlichen Datenschichten bestehen, die übereinander gestapelt sind. Hier ist ein Beispiel dafür, wie ein Deep-Learning-Modell mehrere Ebenen verwendet, um ein Bild von Nummer 4 zu identifizieren und die endgültige Ausgabe bereitzustellen.

Quelle

Was macht Deep Learning so anders und leistungsstark?

Deep Learning verwendet eine Technik namens Repräsentationslernen – das unterscheidet es von anderen ML-Techniken oder Algorithmen. Wie funktioniert Repräsentationslernen? In einfacher Sprache ermöglicht es Ihrem Computersystem, Rohdaten zu analysieren und die Darstellungen automatisch zu erkennen – die zum Klassifizieren oder Erkennen von Merkmalen verwendet werden können. Repräsentationslernen kann beispielsweise bei komplexen Problemen eingesetzt werden wie:

• Einfärben von Videos oder Bildern je nach Hintergrundkontext.
• Verwenden eines trainierten Netzwerkmodells – das für ein bestimmtes Problem entwickelt wurde – um sich auf ein völlig anderes Problem zu konzentrieren.
• Identifizieren einzelner Objekte in einem Bild oder Foto und Generieren einer Textbeschreibung derselben.

Mit dieser leistungsstarken Technik hat Deep Learning viele komplexe Anwendungen erfolgreich unterstützt. Möchten Sie Deep Learning lernen? Lassen Sie uns sehen, wo wir anfangen sollen.

Wie lernt man Deep Learning?

Wie fangen Sie mit Deep Learning an? Wenn Sie technisches Wissen über verschiedene ML-Algorithmen sowie ein Verständnis von Algebra und Statistik besitzen, kann es Ihnen helfen, Deep Learning zu erlernen. Es ist jedoch nicht erforderlich.

Eine viel schnellere und effizientere Methode zum Entwerfen und Entwickeln von ML-Modellen und -Projekten ist die Verwendung von Deep-Learning-Tools und -Bibliotheken von Drittanbietern, die mit der beliebten Programmiersprache Python entwickelt wurden.

Warum müssen Sie Deep Learning in der Programmiersprache Python verwenden? Die Verwendung von Python im Deep Learning bietet mehrere Vorteile, darunter die folgenden:

• Einfache und leicht zu erlernende Sprache, die es ihren Entwicklern ermöglicht, zuverlässige und anspruchsvolle ML-Modelle zu entwickeln.
• Vollständige und universelle Programmiersprache – die weiter fortgeschritten ist als die Sprachen R oder MATLAB.
• Unterstützt eine Reihe von Bibliotheken und Frameworks, die für maschinelles Lernen entwickelt wurden, wie TensorFlow, Theano, Keras und Scikit.
• Verwendung einer einfachen Programmiersyntax, die eine schnellere Entwicklung und ein schnelles Testen von ML-Algorithmen fördert.
• Als Open-Source-Programmiersprache hat Python eine wachsende Community von Entwicklern und Benutzern sowie Online-Ressourcen und Benutzerdokumentation.
• Empfohlen für mehrere KI-bezogene Anwendungsfälle, einschließlich Datenanalyse, Datenvisualisierung, Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache.

Kurz gesagt, durch die Verwendung von Deep Learning mit Python können Sie schnell lernen, maschinelle Lernmodelle zu entwickeln und bereitzustellen, die für die Vorhersagemodellierung verwendet werden können.

Deep Learning in Python verstehen

Als Entwickler können Sie Ihr Wissen in Python für Deep-Learning-Projekte einsetzen – mit Hilfe der Keras-Bibliothek. Mit Keras können Sie in kürzester Zeit ein neuronales Netzwerk erstellen und bereitstellen.

Was ist die Keras-Bibliothek und inwiefern ist sie für Deep Learning von Vorteil? Keras wurde in der Sprache Python geschrieben und gehört zu den führenden Bibliotheken und APIs für neuronale Netze, die im Deep Learning verwendet werden. Abgesehen von seiner benutzerfreundlichen Oberfläche bietet Keras mehrere Vorteile, darunter:

• Einfach zu erlernen und effektive ML-Modelle zu erstellen.
• Unterstützt viele eigenständige ML-Modelle, einschließlich neuronaler Netze, kostenbezogener Funktionen, Initialisierung und Regularisierung – die integriert oder wiederverwendet werden können, um neue Modelle zu erstellen.
• Einfacheres Hinzufügen neuer Module, Klassen und Funktionen.
• Unterstützt auf einer Reihe von Produktionsbereitstellungssystemen
• Nahtlose Integration mit Back-End-Engines wie TensorFlow, Theano und PlaidML
• Integriert als High-Level-Keras-API in TensorFlow Version 2.0
• Unterstützt von Technologiegiganten wie Microsoft, Amazon und Apple.

Obwohl Keras mehrere Back-End-Engines unterstützt, ist seine primäre oder standardmäßige Unterstützung TensorFlow; Tatsächlich ist die Keras-API als tf.keras-API in TensorFlow verpackt. Mit Keras können Sie Ihre Back-End-Engine jedoch problemlos ändern – zu Theano oder CNTK – indem Sie einfach die Datei /.keras/keras.json in Ihrem Installationsordner bearbeiten.

Wie erstelle ich ein Deep Learning in Python-Projekt mit Keras?

So einfach können Sie mit Python und Keras ein neuronales Netzwerk im Deep Learning erstellen:

1. Laden Sie Ihren Datensatz

Im ersten Schritt müssen Sie die Klassen und Funktionen zum Laden des Datensatzes definieren. Beispielsweise können Sie die NumPy-Bibliothek verwenden, um die Daten und Keras-Klassen zu laden, um das Modell zu definieren.

2. Definieren Sie das neuronale Netzwerkmodell von Keras

Der nächste Schritt besteht darin, ein sequentielles Modell für Ihr neuronales Netzwerk zu definieren und ihm dann mehrere Schichten hinzuzufügen. Definieren Sie dazu die erste Eingabeschicht mit dem Argument input_dim – gefolgt von weiteren verbundenen Schichten mit der Klasse Dense.

3. Kompilieren Sie das definierte Keras-Modell

Als Nächstes können Sie das neuronale Netzwerkmodell mit einer Back-End-Engine wie TensorFlow oder Theano kompilieren. Geben Sie während des Kompilierungsprozesses einige zusätzliche Eigenschaften wie die Verlustfunktion und den Optimierer an, um das neuronale Netzwerkmodell zu trainieren.

4. Führen Sie das Keras-Modell mithilfe von Daten aus

Dieser Schritt beinhaltet die Ausführung des neuronalen Netzwerkmodells unter Verwendung unserer geladenen Daten. Dies kann mit der fit()-Methode für das Modell erfolgen.

5. Bewerten Sie das Modell

Der letzte Schritt besteht darin, das Modell anhand des gesamten Datensatzes zu evaluieren und zu trainieren – zusammen mit seiner Netzwerkleistung. Sie können dies mit der Funktion „evaluieren()“ für das Modell tun.

Lesen Sie auch: Pandas Vs Numpy: Unterschied zwischen Pandas und Numpy

Fazit

Mit der zunehmenden Einführung von KI- und ML-Technologien in verschiedenen Anwendungen und Branchen besteht ein gravierender Mangel an qualifizierten Fachkräften, die Deep-Learning-Projekte mit Python - Programmierung anpassen und implementieren können.

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