Pythonによるディープラーニングの紹介：Pythonでディープラーニングを学ぶ[2022]

過去数年にわたって、人工知能（AI）や機械学習（ML）などのテクノロジーが広く採用され、もはや単なる「テクノロジーの流行語」ではありません。 私たちは、インテリジェントなチャットボット、パーソナライズされた製品の推奨、自動運転車などのさまざまな実際のアプリケーションを通じて、これらの進化するテクノロジーの大きな可能性を認識し始めています。

採用が増えているおかげで、AIとMLが作業環境で人間に取って代わる可能性のあるコネクテッドワールドについても話し合っています。 AIとMLテクノロジーは、「例による学習」のような複雑なタスクを実行するためにコンピューターをどのように準備しましたか？これはほとんどの人間に自然に起こりますか？

ここで、ディープラーニングが極めて重要な役割を果たしています。 ディープラーニングはどのように機能しますか？また、Pythonプログラミング言語を使用したディープラーニングでインテリジェントモデルを設計するにはどうすればよいですか？ 次のセクションでこれらすべてについて説明しましょう。

ディープラーニングとは何ですか？

機械学習と人工知能のサブフィールドとして、ディープラーニングは、ラベル付けされたデータと複数のレイヤーを持つニューラルネットワークを使用して、非常に正確なデータモデルを設計および開発するために使用されるテクノロジーです。 ディープラーニングを使用することで、データモデルはテキスト、音声、画像から直接タスクを簡単に分類できます。 たとえば、深層学習では、データの数十（または数千）の階層化された表現を使用できますが、他のML手法では、1つまたは2つの表現にのみ焦点を当てることができます。 したがって、それらは浅い学習と呼ばれます。

階層化された表現はディープラーニングでどのように機能しますか？ ニューラルネットワークと呼ばれるモデルを介して–互いに積み重ねられたリテラルデータレイヤーの構造で構成されます。 これは、深層学習モデルが複数のレイヤーを使用して4番の画像を識別し、最終的な出力を提供する方法の例です。

ソース

ディープラーニングがこれほどまでに異なり、強力な理由は何ですか？

深層学習では、表現学習と呼ばれる手法を使用します。これは、他のML手法やアルゴリズムとは異なります。 表現学習はどのように機能しますか？ 簡単な言葉で言えば、コンピュータシステムが生データを分析し、表現を自動的に検出できるようにします。これを使用して、特徴を分類または検出できます。 たとえば、表現学習は次のような複雑な問題で使用できます。

• 背景のコンテキストに応じて、ビデオや画像を色付けします。
• 特定の問題のために設計されたトレーニング済みのネットワークモデルを使用して、まったく異なる問題に焦点を当てます。
• 画像または写真内の個々のオブジェクトを識別し、同じもののテキストによる説明を生成します。

この強力な手法を使用して、ディープラーニングは多くの複雑なアプリケーションを強化することに成功しています。 ディープラーニングを学びたいですか？ どこから始めればよいか見てみましょう。

ディープラーニングをどのように学びますか？

ディープラーニングをどのように始めますか？ 代数と統計の理解に加えて、さまざまなMLアルゴリズムに関する技術的な知識を持っている場合は、深層学習を学ぶのに役立ちます。 ただし、必須ではありません。

MLモデルとプロジェクトを設計および開発するためのはるかに高速で効率的な方法は、人気のあるPythonプログラミング言語を使用して開発されたディープラーニングのサードパーティツールとライブラリを使用することです。

Pythonプログラミング言語でディープラーニングを使用する必要があるのはなぜですか？ ディープラーニングでPythonを使用することには、次のような複数の利点があります。

• 開発者が信頼性が高く洗練されたMLモデルを開発できるようにする、シンプルで習得しやすい言語。
• 完全で汎用のプログラミング言語–RまたはMATLAB言語よりも高度です。
• TensorFlow、Theano、Keras、Scikitなどの機械学習用に設計されたさまざまなライブラリとフレームワークをサポートします。
• MLアルゴリズムのより迅速な開発と迅速なテストを促進する単純なプログラミング構文の使用。
• オープンソースのプログラミング言語として、Pythonには、オンラインリソースとユーザードキュメントに加えて、開発者とユーザーのコミュニティが増えています。
• データ分析、データの視覚化、コンピュータービジョン、自然言語処理など、AI関連のいくつかのユースケースに推奨されます。

つまり、 Pythonでディープラーニングを使用することで、予測モデリングに使用できる機械学習モデルの開発と展開をすばやく学ぶことができます。

Pythonでのディープラーニングを理解する

開発者は、Kerasライブラリを使用して、Pythonの知識をディープラーニングプロジェクトに使用できます。 Kerasを使用すると、ニューラルネットワークを短時間で作成してデプロイできます。

Kerasライブラリとは何ですか？ディープラーニングにどのように役立ちますか？ Python言語を使用して記述されたKerasは、ディープラーニングで使用されるニューラルネットワークの主要なライブラリおよびAPIの1つです。 ユーザーフレンドリーなインターフェースとは別に、Kerasには次のようないくつかの利点があります。

• 効果的なMLモデルの学習と構築が簡単です。
• ニューラルネットワーク、コスト関連機能、初期化、正則化など、多くのスタンドアロンMLモデルをサポートします。これらは統合または再利用して、新しいモデルを作成できます。
• 新しいモジュール、クラス、および関数を簡単に追加できます。
• さまざまな実稼働展開システムでサポート
• TensorFlow、Theano、PlaidMLなどのバックエンドエンジンとのシームレスな統合
• TensorFlowバージョン2.0に高レベルのKerasAPIとして統合
• マイクロソフト、アマゾン、アップルなどのテクノロジーの巨人に支えられています。

Kerasは複数のバックエンドエンジンをサポートしていますが、そのプライマリまたはデフォルトのサポートはTensorFlowです。 実際、KerasAPIはTensorFlowでtf.kerasAPIとしてパッケージ化されています。 ただし、Kerasを使用すると、インストールフォルダー内の/.keras/keras.jsonファイルを編集するだけで、バックエンドエンジンをTheanoまたはCNTKに簡単に変更できます。

Kerasを使用してPythonプロジェクトでディープラーニングを作成する方法は？

PythonとKerasを使用したディープラーニングでニューラルネットワークを簡単に作成できる方法は次のとおりです。

1.データセットをロードします

最初のステップでは、データセットをロードするためのクラスと関数を定義する必要があります。 たとえば、NumPyライブラリを使用してデータをロードし、Kerasクラスを使用してモデルを定義できます。

2.Kerasニューラルネットワークモデルを定義します

次のステップは、ニューラルネットワークのシーケンシャルモデルを定義してから、それに複数のレイヤーを追加することです。 このために、input_dim引数を使用して最初の入力レイヤーを定義し、その後にDenseクラスで接続された追加のレイヤーを定義します。

3.定義されたKerasモデルをコンパイルします

次に、TensorFlowやTheanoなどのバックエンドエンジンを使用してニューラルネットワークモデルをコンパイルできます。 コンパイルプロセス中に、損失関数やオプティマイザーなどの追加のプロパティを指定して、ニューラルネットワークモデルをトレーニングします。

4.データを使用してKerasモデルを実行します

このステップでは、ロードされたデータを使用してニューラルネットワークモデルを実行します。 これは、モデルのfit（）メソッドを使用して実行できます。

5.モデルを評価します

最後のステップは、ネットワークパフォーマンスとともに、完全なデータセットでモデルを評価およびトレーニングすることです。 これは、モデルのevaluate（）関数を使用して実行できます。

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結論

さまざまなアプリケーションや業界でAIおよびMLテクノロジーの採用が進むにつれ、 Pythonプログラミングを使用して深層学習プロジェクトをカスタマイズおよび実装できる熟練した資格のある専門家が大幅に不足しています。

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