Guía definitiva para el aprendizaje profundo con redes neuronales en 2022

En el aprendizaje profundo con Keras , no tiene que codificar mucho, pero hay algunos pasos en los que debe avanzar lentamente para que, en un futuro cercano, pueda crear sus modelos. El flujo de modelado consiste en cargar datos, definir el modelo de Keras, compilar el modelo de Keras, ajustar el modelo de Keras, evaluarlo, unir todo y hacer predicciones a partir de él.

Pero a veces, puede resultarle confuso debido a que no domina bien los fundamentos del aprendizaje profundo. Antes de comenzar su nuevo proyecto de aprendizaje profundo con Keras , asegúrese de leer esta guía definitiva que lo ayudará a revisar los fundamentos del aprendizaje profundo con Keras .

En el campo de la Inteligencia Artificial, el aprendizaje profundo se ha convertido en una palabra de moda que siempre encuentra su camino en varias conversaciones. Cuando se trata de impartir inteligencia a las máquinas, hace muchos años que utilizamos Machine Learning (ML).

Pero, considerando el período actual, debido a su supremacía en las predicciones, el aprendizaje profundo con Keras se ha vuelto más apreciado y famoso en comparación con las técnicas antiguas y tradicionales de ML.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje automático tiene un subconjunto en el que las redes neuronales artificiales (ANN) se entrenan con una gran cantidad de datos. Este subconjunto no es más que aprendizaje profundo. Dado que un algoritmo de aprendizaje profundo aprende de la experiencia, realiza la tarea repetidamente; cada vez que lo modifica un poco con la intención de mejorar el resultado.

Se denomina "aprendizaje profundo" porque las redes neuronales tienen muchas capas profundas que permiten el aprendizaje. El aprendizaje profundo puede resolver cualquier problema en el que se requiera pensar para resolver el problema.

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Keras

Hay muchas API, marcos y bibliotecas disponibles para comenzar con el aprendizaje profundo. Pero he aquí por qué el aprendizaje profundo con Keras es beneficioso . Keras es una interfaz de programación de aplicaciones (API) de red neuronal de alto nivel que se ejecuta en la parte superior de TensorFlow, que es una plataforma de aprendizaje automático de extremo a extremo y es de código abierto. No solo Tensorflow, sino también CNTK, Theano, PlaidML, etc.

Ayuda a comercializar la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje profundo. La codificación en Keras es portátil, lo que significa que al usar Keras puede implementar una red neuronal mientras usa Theano como backend y luego ejecutarla en Tensorflow especificando el backend. Además, no es obligatorio, más bien no es necesario cambiar el código.

Si se pregunta por qué el aprendizaje profundo es un término importante en la inteligencia artificial o si está perdiendo la motivación para comenzar a aprender el aprendizaje profundo con Keras , este complemento de tendencias de Google muestra cómo el interés de las personas en el aprendizaje profundo ha crecido de manera constante en todo el mundo durante los últimos años.

Hay muchas áreas como el procesamiento del lenguaje natural (PNL), la visión artificial, el reconocimiento de voz, el diseño de fármacos, la bioinformática, etc., donde el aprendizaje profundo se ha aplicado con éxito.

Introducción al aprendizaje profundo con Keras

Como se discutió anteriormente, en el aprendizaje profundo, las redes neuronales artificiales se entrenan con una gran cantidad de datos. Al recibir capacitación, la red puede aprovechar fácilmente las predicciones sobre datos no vistos. A continuación, se incluyen algunos términos importantes que generalmente se usan para entrenar una red neuronal requerida en el aprendizaje profundo con Keras .

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Redes neuronales

Fueron las redes neuronales en nuestro cerebro las que dieron origen a la idea de las redes neuronales artificiales. Por lo general, hay tres capas en una red neuronal. Estas tres capas son: capa de entrada, capa de salida y capa oculta. Un ejemplo de la red neuronal es como se muestra en la siguiente figura.

Dado que la red neuronal que se muestra arriba solo consta de una capa oculta, se denomina "red neuronal superficial". Se agregan más capas ocultas en tales arquitecturas para crear arquitecturas más complejas.

Redes profundas

En una red profunda, se agregan varias capas ocultas. Cuando aumenta el número de capas ocultas en la red, el entrenamiento de dichas arquitecturas se vuelve complejo no solo en términos del tiempo que se tarda en entrenar completamente la red, sino que también requiere más recursos. A continuación se muestra una red profunda que consta de una entrada, cuatro capas ocultas y una salida.

Capacitación en red

Una vez que se ha definido la arquitectura de su red, necesita capacitación para ciertos tipos de predicciones. En el proceso de entrenamiento de una red, se encuentran los pesos adecuados para cada enlace de la red.

Mientras se lleva a cabo el entrenamiento, los datos fluyen en la dirección estándar, es decir, desde la capa de entrada a la de salida y pasan muchas capas ocultas. Esta red se denomina red Feed-Forward, ya que los datos siempre fluyen en una dirección que va desde la capa de entrada a la de salida. La propagación de datos aquí se denomina Propagación directa.

Función de activación

En una y todas las capas, debe calcular la suma ponderada de las entradas y pasarla a una función de Activación. Esta función de activación hace que la red no sea lineal. Es simplemente una función matemática que toma la salida y la discretiza. Algunas de las funciones de activación más utilizadas son hiperbólica, sigmoidea, tangente (tanh), Softmax y ReLU.

retropropagación

En backpropagation, la propagación de errores es hacia atrás, es decir, desde la capa de salida a la de entrada. En el aprendizaje supervisado, la retropropagación es un algoritmo. Para una función de error dada, el gradiente de la función de error se calcula con respecto al peso asignado en cada conexión.

A través de la red, incluso el cálculo del gradiente procede hacia atrás. El gradiente de peso de la última capa se calcula primero y el gradiente de peso de la primera capa se calcula al final.

En cada capa, al determinar el gradiente de la capa anterior, reutiliza los cálculos parciales del gradiente. Esto no es más que "Descenso de gradiente".

Definición del modelo en deep learning con Keras

La definición del modelo en deep learning se puede dividir en varias características:

1. Número de capas.
2. Tipos de capas.
3. Número de neuronas en cada capa.
4. Función de activación de cada capa.
5. Tamaño de entrada y Tamaño de salida.

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La línea de fondo

El aprendizaje profundo con Keras es esencial porque Keras es una biblioteca de Python gratuita y de código abierto potente y fácil de usar para evaluar y desarrollar modelos de aprendizaje profundo. Keras también envuelve las bibliotecas de computación numérica ampliamente utilizadas, como TensorFlow y Theano, que le permiten entrenar y definir los modelos de redes neuronales con solo unas pocas líneas de código de programación.

Una vez que haya instalado y configurado Python 2 o 3, estará listo para comenzar con su proyecto de aprendizaje profundo con Keras . Solo necesita agregar SciPy instalado y configurado, incluido NumPy y tener Keras con un backend TensorFlow o Theano instalado y configurado.

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