Einführung in Deep Learning und neuronale Netze mit Keras

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein Bereich, der unter maschinelles Lernen fällt und mit der Verwendung von Algorithmen in künstlichen neuronalen Netzen zusammenhängt. Es wird hauptsächlich verwendet, um ein Vorhersagemodell zu erstellen, um die Probleme mit nur wenigen Zeilen Codierung zu lösen. Ein Deep-Learning-System ist ein umfangreiches neuronales Netzwerk, das von der Funktion und Struktur des Gehirns inspiriert ist. Gerade wenn es um riesige Datenmengen geht, ist Deep Learning unerlässlich.

Es schafft ein umfangreiches neuronales Netz, wird mit Hilfe einer Vielzahl von Daten skalierbar und verbessert im Gegenzug die Leistung. Dies ist insbesondere im Fall von unstrukturierten Daten oder Daten, die nicht gekennzeichnet sind, vorteilhaft. Deep Learning kann durch überwachtes Lernen oder Lernen aus gekennzeichneten Daten hervorragende Ergebnisse liefern.

Da im Internet viele Daten verfügbar sind, die täglich generiert werden und von denen die meisten unstrukturiert sind, wird Deep Learning zum nächsten großen Ding bei der Lösung und Bewältigung dieser Art von Problemen.

In einer Situation, in der massive Daten zu einem Problem bei der Verarbeitung und Analyse werden, wird Deep Learning hingegen mit mehr Daten immer besser. Es schafft ein größeres und besseres neuronales Netzwerk, wenn mehr Daten auf viele Arten verbunden werden, wodurch größere Modelle und mehr Berechnungen verarbeitet werden. Es bietet auch Spielraum für bessere und verbesserte Algorithmen, neue Erkenntnisse und verbesserte Techniken.

Was ist Keras?

Ab sofort wissen Sie bereits, wie wichtig neuronale Netze beim Deep Learning sind. Es gibt viele Frameworks, die verwendet werden, um neuronale Netze zu erstellen. Doch gleichzeitig wird die Komplexität vieler Frameworks zum Hindernis für die Entwickler. Es wurden viele Vorschläge gemacht, um die High-Level-APIs zu vereinfachen und zu verbessern, die zum Erstellen neuronaler Netzwerkmodelle verwendet werden, aber bei sorgfältiger Prüfung war nichts sehr erfolgreich. Um mehr über Keras zu erfahren, lesen Sie den Artikel über Keras und Tenserflow.

Zu diesem Zeitpunkt machte die Einführung des Keras-Frameworks einen großen Unterschied im Bereich des Deep Learning. Keras ist in der Programmiersprache Python geschrieben und eine der führenden APIs für neuronale Netze auf hoher Ebene. Keras unterstützt die Back-End-Rechenmaschinen vieler neuronaler Netze.

Es ist auch eine Verbesserung gegenüber Deep-Learning-APIs auf niedriger Ebene. TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek für künstliche Intelligenz und ermöglicht es Entwicklern, groß angelegte neuronale Netze mit vielen Schichten zu erstellen. TensorFlow 2.0 hat Keras als High-Level-API übernommen. Damit ist Keras ein klarer Gewinner unter allen anderen APIs des Deep Learning.

Prinzipien von Keras

Der primäre Zweck der Erstellung von Keras war es, es gleichzeitig benutzerfreundlich und leicht erweiterbar zu machen. Es funktionierte mit Python und wurde nicht für Maschinen, sondern für Menschen entwickelt.

Es reduziert die kognitive Belastung der Entwickler, indem es die Best Practices befolgt. Man kann Keras leicht zur Erstellung neuer Modelle verwenden, indem man eigenständige Module wie Regularisierungsschemata, Aktivierungsfunktionen, Initialisierungsschemata, Optimierer, Kostenfunktionen und neuronale Schichten verwendet. Neue Funktionen, Klassen und Module können einfach hinzugefügt werden. Die Modelle von Keras erfordern keine separaten Modellkonfigurationsdateien und werden in Python-Code definiert.

Modelle in Keras

Die Kerndatenstruktur von Keras ist das Modell, und es gibt hauptsächlich zwei Arten von Modellen in Keras, nämlich Functional API Model Class und Sequential Model.

• Sequenzielles Modell: Es ist ein sehr einfach zu beschreibendes Modell mit einem linearen Stapel einer Schicht. In einem sequentiellen Modell werden zwei dichte Schichten durch das Modell definiert. Dies macht das sequentielle Modell hinsichtlich der Codierung sehr unkompliziert. Nur eine Codierungszeile reicht aus, um jede Schicht zu definieren, wie z. B. die Vorhersage der Ausgabe des trainierten Modells, die Bewertung und Berechnung von Metriken und Verlusten, das Training und die Anpassung, die Definition und Zusammenstellung des Lernprozesses. Das sequentielle Modell von Keras ist einfach zu verwenden, aber es ist nur auf die Modelltopologie beschränkt.

• Model Class mit funktionaler API: Keras Model Class mit nützlicher API wird hauptsächlich für die Erstellung von Modellen mit hoher Komplexität verwendet. Dazu gehören Modelle mit gemeinsam genutzten Schichten, gerichtete azyklische Graphen (DAGs), Multi-Input- und Multi-Output-Modelle usw. Die funktionale API bietet mehr Flexibilität als ein sequentielles Modell bei der Zusammenstellung, indem zuerst die Schicht definiert, das Modell erstellt und kompiliert wird und am Ende das Anpassen oder Trainieren. Vorhersage und Auswertung sind ähnlich wie beim sequentiellen Modell.

Keras-Datensätze und -Anwendungen

Es gibt 7 Deep-Learning-Beispieldatensätze, die man im Allgemeinen über die Klasse „keras.datasets“ finden kann. Zu diesen Datensätzen gehören Immobilienpreise in Boston, MNIST-Modebilder, handschriftliche MNIST-Ziffern, Reuters-Newswire-Themen, IMDB-Filmkritiken und kleine Farbbilder von cifar100 und cifar10.

Es gibt 10 Keras-Anwendungen, die bereits gegen MobileNetV2TK, NASNet, DenseNet, MobileNet, InceptionResNetV2, InceptionV3, ResNet50, VGG19, VGG16, Xception vortrainiert sind. Diese Anwendungsmodelle können von jedem Anfängerentwickler verwendet werden, um die Modelle für einen anderen Satz von Klassen zu optimieren, Merkmale zu extrahieren und die Klassifizierung von Bildern vorherzusagen.

Vorteile von Keras

1. Benutzerfreundlich : Einer der Hauptgründe dafür, dass Keras führend bei High-Level-APIs für neuronale Netzwerke ist, ist die Benutzerfreundlichkeit.
2. Einfaches Erstellen und Lernen von Modellen: Weitere Vorteile von Keras sind die einfache Erstellung von Modellen und das einfache Erlernen. Es bietet auch starke Unterstützung für verteiltes Training und mehrere GPUs.
3. Einfache Integration mit Back-End-Engines : Es kann mit mindestens fünf Back-End-Engines wie PlaidML, MXNet, Theano, CNTK und TensorFlow integriert werden.
4. Breites Spektrum an breiten Einführungs- und Produktionsbereitstellungsoptionen: Es unterstützt eine breite Palette von Produktionsbereitstellungsoptionen und bietet die Vorteile einer breiten Einführung.
5. Größere Flexibilität: Es lässt sich auch leicht in eine niedrigere Ebene von Deep-Learning-Sprachen integrieren, was es einem Entwickler ermöglicht, alles, was er in der Basissprache erstellt hat, schnell zu implementieren. Auf diese Weise bietet Keras dem Entwickler des maschinellen Lernens eine große Flexibilität.
6. Übernahme durch große Unternehmen, Startups und Forscher: Keras wird unter anderem von vielen großen Unternehmen wie Uber, Nvidia, Apple, Amazon, Microsoft, Square, Zocdoc, Instacart, Yelp, Netflix und Google verwendet. Auch Forscher der NASA und des CERN haben Keras als Frameworks für Deep Learning übernommen. Es ist auch weit verbreitet in Startups, die Deep Learning als Kernstück ihrer Produkte verwenden.
7. Einfache Umwandlung von Modellen in Produkte: Ein Entwickler kann seine Modelle schnell in Produkte umwandeln, da Keras eine bessere Auswahl an Plattformen unterstützt als alle anderen Deep-Learning-Frameworks, einschließlich Google Cloud. Erreicht wird es mit dem TensorFlow-Serving, im Browser über GPU-beschleunigte JavaScript-Laufzeiten wie WebDNN und Keras.js, auf Android über TensorFlow Android-Laufzeit wie Not Hotdog App, auf iOS über Apples CoreML. Apples CoreML bietet auch offizielle Unterstützung für Keras.

Fazit

In diesem Artikel dreht sich alles um Keras und wie es für Deep Learning verwendet wird. Wir hoffen, dass dieser Artikel etwas Licht in die Prinzipien von Keras, Modelle in Keras und die Vorteile der Verwendung von Keras geworfen hat. Wenn Sie mehr über maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz erfahren möchten, besuchen Sie die Advanced Certification in Machine Learning and Cloud von IIT Madras und upGrad.