Introducción al aprendizaje profundo y las redes neuronales con Keras

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Deep Learning es un campo que pertenece al Machine Learning y está relacionado con el uso de algoritmos en redes neuronales artificiales. Se usa principalmente para crear un modelo predictivo para resolver los problemas con solo unas pocas líneas de codificación. Un sistema de aprendizaje profundo es una extensa red neuronal que se inspira en la función y la estructura del cerebro. El aprendizaje profundo es esencial, especialmente cuando se trata de grandes cantidades de datos.

Crea una extensa red neuronal y, con la ayuda de una gran cantidad de datos, se vuelve escalable y, a cambio, mejora el rendimiento. Es beneficioso especialmente en el caso de datos no estructurados o los datos que no están etiquetados. Deep Learning puede dar excelentes resultados mediante el aprendizaje supervisado o el aprendizaje a partir de datos etiquetados.

Como hay una gran cantidad de datos disponibles en Internet que se generan todos los días y donde la mayoría de ellos no están estructurados, Deep Learning se está convirtiendo en el próximo gran paso para resolver y tratar este tipo de problemas.

Mientras que en una situación en la que los datos masivos se convierten en un problema para procesar y analizar, por otro lado, el aprendizaje profundo se vuelve cada vez mejor con más datos. Crea una red neuronal más grande y mejor cuando se conectan más datos de muchas maneras, creando modelos más grandes y más procesamiento de cálculos. También proporciona margen para algoritmos mejores y mejorados, nuevos conocimientos y técnicas mejoradas.

¿Qué es Keras?

A partir de ahora, ya sabe cuán críticas son las redes neuronales en el aprendizaje profundo. Hay muchos marcos utilizados para crear redes neuronales. Pero al mismo tiempo, la complejidad de muchos marcos se está convirtiendo en un obstáculo para los desarrolladores. Se han realizado muchas propuestas para simplificar y mejorar las API de alto nivel que se utilizan para construir modelos de redes neuronales, pero ninguna tuvo mucho éxito cuando se examinó detenidamente. Para saber más sobre Keras, consulte el artículo sobre Keras y Tenserflow.

Fue entonces cuando la entrada del framework Keras marcó una gran diferencia en el campo del Deep Learning. Keras está escrito en el lenguaje de programación Python y es una de las principales API para redes neuronales de alto nivel. Keras es compatible con los motores de computación de back-end de muchas redes neuronales.

También es una mejora con respecto a las API de aprendizaje profundo de bajo nivel. TensorFlow es una biblioteca de inteligencia artificial de código abierto y permite a los desarrolladores crear redes neuronales a gran escala con muchas capas. TensorFlow 2.0 ha adoptado Keras como su API de alto nivel. Esto convierte a Keras en un claro ganador entre todas las demás API de aprendizaje profundo.

Principios de Keras

El objetivo principal de la creación de Keras fue hacerlo fácil de usar y ampliable al mismo tiempo. Funcionaba con Python y no estaba diseñado para máquinas sino para seres humanos.

Reduce la carga cognitiva de los desarrolladores siguiendo las mejores prácticas. Uno puede fácilmente Keras para la creación de nuevos modelos mediante el uso de módulos independientes como esquemas de regularización, funciones de activación, esquemas de inicialización, optimizadores, funciones de costo y capas neuronales. Las nuevas funciones, clases y módulos son fáciles de agregar. Los modelos de Keras no requieren archivos de configuración de modelos separados y se definen en código Python.

Modelos en Keras

La estructura de datos central de Keras es el modelo, y existen principalmente dos tipos de modelos en Keras, que son la clase de modelo de API funcional y el modelo secuencial.

• Modelo Secuencial: Es un modelo con una pila lineal de una capa que es muy simple de describir. En un modelo secuencial, el modelo define dos capas densas. Esto hace que el modelo secuencial sea mucho menos complicado en términos de codificación. Solo una línea de codificación es suficiente en la definición de cada capa, como predicción de salida del modelo entrenado, evaluación y cálculo de métricas y pérdidas, entrenamiento y ajuste, definición y compilación del proceso de aprendizaje. El modelo secuencial de Keras es fácil de usar, pero solo se limita a la topología del modelo.

• Model Class con API funcional: Keras Model Class con API útil se utiliza principalmente para la creación de modelos que tienen altos niveles de complejidad. Estos incluyen modelos con capas compartidas, gráficos acíclicos dirigidos (DAG), modelos de múltiples entradas y múltiples salidas, etc. La API funcional brinda más flexibilidad que un modelo secuencial para armarlo al definir primero la capa, crear el modelo y compilarlo. y al final, equipándolo o entrenándolo. La predicción y la evaluación son similares a las del modelo secuencial.

Conjuntos de datos y aplicaciones de Keras

Hay 7 conjuntos de datos de muestra de Deep Learning que generalmente se pueden encontrar a través de la clase "keras.datasets". Esos conjuntos de datos incluyen los precios de la vivienda de Boston, las imágenes de moda del MNIST, los dígitos escritos a mano del MNIST, los temas de noticias de Reuters, las reseñas de películas de IMDB y las imágenes pequeñas en color de cifar100 y cifar10.

Hay 10 aplicaciones Keras que ya están preentrenadas contra MobileNetV2TK, NASNet, DenseNet, MobileNet, InceptionResNetV2, InceptionV3, ResNet50, VGG19, VGG16, Xception. Cualquier desarrollador principiante puede utilizar estos modelos de aplicación para ajustar los modelos en un conjunto diferente de clases, extraer características y predecir la clasificación de imágenes.

Beneficios de Keras

1. Facilidad de uso : una de las principales razones por las que Keras es el líder en API de redes neuronales de alto nivel es la facilidad de uso.
2. Facilidad de construcción y aprendizaje de modelos : otros beneficios de Keras son su facilidad para construir modelos y su facilidad de aprendizaje. También proporciona un fuerte soporte para entrenamiento distribuido y múltiples GPU.
3. Fácil integración con motores de back-end : puede integrarse con al menos cinco motores de back-end como PlaidML, MXNet, Theano, CNTK y TensorFlow.
4. Amplia gama de opciones de implementación de producción y adopción amplia: admite una amplia gama de opciones de implementación de producción y ofrece las ventajas de una adopción amplia.
5. Mayor flexibilidad: también se integra fácilmente con un nivel inferior de lenguajes de aprendizaje profundo, lo que permite que un desarrollador implemente rápidamente cualquier cosa que haya creado en el lenguaje base. De esta forma, Keras ofrece una gran flexibilidad al desarrollador de Machine learning.
6. Adopción por parte de grandes empresas, nuevas empresas e investigadores: Keras es utilizado por muchas grandes empresas como Uber, Nvidia, Apple, Amazon, Microsoft, Square, Zocdoc, Instacart, Yelp, Netflix y Google, entre muchas otras. Los investigadores de la NASA y el CERN también han adoptado Keras como sus marcos para el aprendizaje profundo. También prevalece en las nuevas empresas que utilizan el aprendizaje profundo en el núcleo de sus productos.
7. Fácil de convertir modelos en productos: un desarrollador puede convertir rápidamente sus modelos en productos porque Keras admite una variedad de plataformas más excelente que cualquier otro marco de aprendizaje profundo, incluido Google Cloud. Se logra con TensorFlow-Serving, en el navegador a través de tiempos de ejecución de JavaScript acelerados por GPU, como WebDNN y Keras.js, en Android a través del tiempo de ejecución de Android de TensorFlow, como la aplicación Not Hotdog en iOS a través de CoreML de Apple. CoreML de Apple también brinda soporte oficial para Keras.

Conclusión

Este artículo trata sobre Keras y cómo se utiliza para el aprendizaje profundo. Esperamos que este artículo haya arrojado algo de luz sobre los principios de Keras, los modelos en Keras y los beneficios de usar Keras. Si desea obtener más información sobre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, consulte IIT Madras y la certificación avanzada en aprendizaje automático y nube de upGrad.