Introducción al aprendizaje profundo con Python: aprenda el aprendizaje profundo en Python [2022]

En los últimos años, tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se han adoptado ampliamente y ya no son solo "palabras de moda tecnológicas". Estamos comenzando a darnos cuenta del enorme potencial de estas tecnologías en evolución a través de una variedad de aplicaciones de la vida real, como chatbots inteligentes, recomendaciones personalizadas de productos o automóviles autónomos.

Gracias a su creciente adopción, también estamos hablando de un mundo conectado, donde la IA y el ML pueden potencialmente reemplazar a los seres humanos en los entornos de trabajo. ¿Cómo prepararon las tecnologías de IA y ML a las computadoras para realizar tareas complejas como "aprender con el ejemplo", que es algo natural para la mayoría de los seres humanos?

Aquí es donde el aprendizaje profundo está jugando un papel fundamental. ¿Cómo funciona el aprendizaje profundo y cómo puede diseñar modelos inteligentes en el aprendizaje profundo con el lenguaje de programación Python ? Vamos a discutir todo esto en las siguientes secciones.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Como subcampo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo es una tecnología que se utiliza para diseñar y desarrollar modelos de datos de alta precisión, utilizando datos etiquetados y redes neuronales con múltiples capas. Al utilizar el aprendizaje profundo, un modelo de datos puede clasificar fácilmente las tareas directamente desde el texto, el sonido y las imágenes. Por ejemplo, el aprendizaje profundo puede usar decenas (o incluso miles) de representaciones en capas de los datos, mientras que otras técnicas de ML pueden centrarse solo en una o dos representaciones. Por lo tanto, se les conoce como aprendizaje superficial.

¿Cómo funcionan las representaciones en capas en el aprendizaje profundo? A través de modelos denominados redes neuronales, que consisten en una estructura de capas de datos literales apiladas unas sobre otras. Este es un ejemplo de cómo un modelo de aprendizaje profundo utiliza varias capas para identificar una imagen del número 4 y proporcionar el resultado final.

Fuente

¿Qué hace que el aprendizaje profundo sea tan diferente y poderoso?

El aprendizaje profundo utiliza una técnica llamada aprendizaje de representación, que lo diferencia de otras técnicas o algoritmos de ML. ¿Cómo funciona el aprendizaje de la representación? En un lenguaje simple, permite que su sistema informático analice datos sin procesar y detecte automáticamente las representaciones, que se pueden usar para clasificar o detectar características. Por ejemplo, el aprendizaje de representación se puede utilizar en problemas complejos como:

• Colorear videos o imágenes según el contexto de fondo.
• Usar un modelo de red entrenado, diseñado para un problema específico, para enfocarse en un problema completamente diferente.
• Identificar objetos individuales en una imagen o fotografía y generar una descripción textual de los mismos.

Usando esta poderosa técnica, el aprendizaje profundo ha tenido éxito en impulsar muchas aplicaciones complejas. ¿Quieres aprender aprendizaje profundo? Veamos por dónde empezar.

¿Cómo se aprende el aprendizaje profundo?

¿Cómo empezar con el aprendizaje profundo? Si posee conocimientos técnicos sobre varios algoritmos de ML junto con una comprensión del álgebra y las estadísticas, puede ayudarlo a aprender el aprendizaje profundo. Sin embargo, no es obligatorio.

Una forma mucho más rápida y eficiente de diseñar y desarrollar modelos y proyectos de ML es mediante el uso de herramientas y bibliotecas de terceros de aprendizaje profundo, desarrolladas con el popular lenguaje de programación Python.

¿Por qué necesita usar el aprendizaje profundo en el lenguaje de programación Python? Hay múltiples beneficios de usar Python en el aprendizaje profundo, incluidos los siguientes:

• Lenguaje simple y fácil de aprender que permite a sus desarrolladores desarrollar modelos ML confiables y sofisticados.
• Lenguaje de programación completo y de propósito general, que es más avanzado que los lenguajes R o MATLAB.
• Admite una variedad de bibliotecas y marcos que están diseñados para el aprendizaje automático, como TensorFlow, Theano, Keras y Scikit.
• Uso de una sintaxis de programación simple que promueve un desarrollo más rápido y pruebas rápidas de algoritmos ML.
• Como lenguaje de programación de código abierto, Python cuenta con una creciente comunidad de desarrolladores y usuarios, junto con recursos en línea y documentación para el usuario.
• Recomendado para varios casos de uso relacionados con la IA, incluido el análisis de datos, la visualización de datos, la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural.

En resumen, al usar el aprendizaje profundo con Python , puede aprender rápidamente a desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático que se pueden usar para el modelado predictivo.

Comprender el aprendizaje profundo en Python

Como desarrollador, puede usar su conocimiento en Python para proyectos de aprendizaje profundo, con la ayuda de su biblioteca Keras. Puede usar Keras para crear e implementar una red neuronal en un tiempo rápido.

¿Qué es la biblioteca Keras y cómo es beneficiosa para el aprendizaje profundo? Escrito en lenguaje Python, Keras se encuentra entre las principales bibliotecas y API para redes neuronales utilizadas en el aprendizaje profundo. Además de su interfaz fácil de usar, Keras ofrece varios beneficios, que incluyen:

• Fácil de aprender y construir modelos ML efectivos.
• Admite muchos modelos de ML independientes, incluidas redes neuronales, funciones relacionadas con costos, inicialización y regularización, que se pueden integrar o reutilizar para crear nuevos modelos.
• Más fácil de agregar nuevos módulos, clases y funciones.
• Compatible con una variedad de sistemas de implementación de producción
• Integración perfecta con motores de back-end, incluidos TensorFlow, Theano y PlaidML
• Integrado como una API Keras de alto nivel en TensorFlow versión 2.0
• Respaldado por gigantes tecnológicos como Microsoft, Amazon y Apple.

Aunque Keras admite varios motores de back-end, su soporte principal o predeterminado es para TensorFlow; de hecho, la API de Keras está empaquetada como API tf.keras en TensorFlow. Sin embargo, Keras le permite cambiar fácilmente su motor de back-end, a Theano o CNTK, simplemente editando el archivo /.keras/keras.json en su carpeta de instalación.

¿Cómo crear un proyecto de aprendizaje profundo en Python usando Keras?

Así de fácil puede crear una red neuronal en aprendizaje profundo con Python y Keras:

1. Cargue su conjunto de datos

En el primer paso, debe definir las clases y funciones para cargar el conjunto de datos. Por ejemplo, puede usar la biblioteca NumPy para cargar los datos y las clases de Keras para definir el modelo.

2. Definir el modelo de red neuronal de Keras

El siguiente paso es definir un modelo secuencial para su red neuronal y luego agregarle varias capas. Para ello, defina la primera capa de entrada con el argumento input_dim, seguida de capas conectadas adicionales con la clase Dense.

3. Compile el modelo de Keras definido

A continuación, puede compilar el modelo de red neuronal utilizando un motor de back-end como TensorFlow o Theano. Durante el proceso de compilación, especifique algunas propiedades adicionales como la función de pérdida y el optimizador para entrenar el modelo de red neuronal.

4. Ejecutar el modelo de Keras usando datos

Este paso implica ejecutar el modelo de red neuronal utilizando nuestros datos cargados. Esto se puede hacer usando el método fit() en el modelo.

5. Evaluar el modelo

El paso final es evaluar y entrenar el modelo en el conjunto de datos completo, junto con el rendimiento de su red. Puede hacer esto con la función evaluar() en el modelo.

Lea también: Pandas Vs Numpy: diferencia entre Pandas y Numpy

Conclusión

Con la creciente adopción de tecnologías de IA y ML en diversas aplicaciones e industrias, existe una grave escasez de profesionales capacitados y calificados que puedan personalizar e implementar proyectos de aprendizaje profundo con la programación de Python.

¿Interesado en seguir una carrera en el futuro? upGrad ofrece una variedad de cursos relacionados con la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo que pueden mejorar sus perspectivas profesionales en general. Consulte todos nuestros cursos de diploma y certificación en IA y aprendizaje automático, y elija el que más le convenga.

Si está interesado en obtener más información sobre técnicas de aprendizaje profundo, aprendizaje automático, consulte el Diploma PG en aprendizaje automático e inteligencia artificial de IIIT-B y upGrad, que está diseñado para profesionales que trabajan y ofrece más de 450 horas de capacitación rigurosa, más de 30 estudios de casos y asignaciones, estado de exalumno de IIIT-B, más de 5 proyectos prácticos finales prácticos y asistencia laboral con las mejores empresas.