Guide ultime pour l'apprentissage en profondeur avec le réseau de neurones en 2022

Dans le deep learning avec Keras , vous n'avez pas besoin de beaucoup coder, mais il y a quelques étapes sur lesquelles vous devez avancer lentement pour que dans un futur proche, vous puissiez créer vos modèles. Le flux de modélisation consiste à charger des données, à définir le modèle Keras, à compiler le modèle Keras, à ajuster le modèle Keras, à l'évaluer, à tout lier et à en faire des prédictions.

Mais parfois, vous pourriez trouver cela déroutant car vous ne maîtrisez pas bien les principes fondamentaux de l'apprentissage en profondeur. Avant de commencer votre nouveau projet d'apprentissage en profondeur avec Keras , assurez-vous de parcourir ce guide ultime qui vous aidera à réviser les principes fondamentaux de l'apprentissage en profondeur avec Keras .

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, l'apprentissage en profondeur est devenu un mot à la mode qui trouve toujours sa place dans diverses conversations. Lorsqu'il s'agit de donner de l'intelligence aux machines, cela fait de nombreuses années que nous utilisons le Machine Learning (ML).

Mais, compte tenu de la période actuelle, en raison de sa suprématie dans les prédictions, l'apprentissage en profondeur avec Keras est devenu plus apprécié et célèbre par rapport aux techniques anciennes et traditionnelles de ML.

L'apprentissage en profondeur

L'apprentissage automatique a un sous-ensemble dans lequel les réseaux de neurones artificiels (ANN) sont formés avec une grande quantité de données. Ce sous-ensemble n'est rien d'autre qu'un apprentissage en profondeur. Puisqu'un algorithme d'apprentissage en profondeur apprend de l'expérience, il exécute la tâche à plusieurs reprises ; chaque fois, il le peaufine un peu dans le but d'améliorer le résultat.

C'est ce qu'on appelle «l'apprentissage en profondeur» parce que les réseaux de neurones ont de nombreuses couches profondes qui permettent l'apprentissage. L'apprentissage en profondeur peut résoudre n'importe quel problème dans lequel la réflexion est nécessaire pour comprendre le problème.

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Keras

Il existe de nombreuses API, frameworks et bibliothèques disponibles pour démarrer avec l'apprentissage en profondeur. Mais voici pourquoi l'apprentissage en profondeur avec Keras est bénéfique . Keras est une interface de programmation d'application (API) de réseau neuronal de haut niveau qui s'exécute au-dessus de TensorFlow, qui est une plate-forme d'apprentissage automatique de bout en bout et est une source ouverte. Pas seulement Tensorflow, mais aussi CNTK, Theano, PlaidML, etc.

Cela aide à banaliser l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage en profondeur. Le codage dans Keras est portable, cela signifie qu'en utilisant Keras, vous pouvez implémenter un réseau de neurones tout en utilisant Theano comme backend, puis l'exécuter ensuite sur Tensorflow en spécifiant le backend. De plus, il n'est pas obligatoire plutôt, pas du tout nécessaire de changer le code.

Si vous vous demandez pourquoi l'apprentissage en profondeur est un terme important dans l'intelligence artificielle ou si vous manquez de motivation pour commencer à apprendre l'apprentissage en profondeur avec Keras , cet aperçu des tendances de Google montre comment l'intérêt des gens pour l'apprentissage en profondeur n'a cessé de croître dans le monde ces dernières années.

Il existe de nombreux domaines tels que le traitement du langage naturel (PNL), la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, la conception de médicaments, la bioinformatique, etc., où l'apprentissage en profondeur a été appliqué avec succès.

Se lancer dans l'apprentissage en profondeur avec Keras

Comme indiqué précédemment, dans l'apprentissage en profondeur, les réseaux de neurones artificiels sont entraînés avec une grande quantité de données. Une fois formés, les prédictions sur des données invisibles peuvent être facilement exploitées par le réseau. Vous trouverez ci-dessous quelques termes importants généralement utilisés dans la formation d'un réseau de neurones requis dans l'apprentissage en profondeur avec Keras .

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Les réseaux de neurones

Ce sont les réseaux de neurones de notre cerveau qui ont donné naissance à l'idée de réseaux de neurones artificiels. Habituellement, il y a trois couches dans un réseau de neurones. Ces trois couches sont la couche d'entrée, la couche de sortie et la couche cachée. Un exemple de réseau de neurones est illustré dans la figure ci-dessous.

Étant donné que le réseau de neurones illustré ci-dessus ne consiste qu'en une seule couche cachée, il est appelé «réseau de neurones peu profond». Des couches plus cachées sont ajoutées dans de telles architectures pour créer des architectures plus complexes.

Réseaux profonds

Dans un réseau profond, plusieurs couches cachées sont ajoutées. Lorsque le nombre de couches cachées augmente dans le réseau, l'apprentissage de telles architectures devient complexe non seulement en termes de temps d'apprentissage complet du réseau, mais il nécessite également plus de ressources. Vous trouverez ci-dessous un réseau profond composé d'une entrée, de quatre couches cachées et d'une sortie.

Formation réseau

Une fois que votre architecture réseau a été définie, elle doit être entraînée pour certains types de prédictions. Dans le processus de formation d'un réseau, les pondérations appropriées pour chaque lien sont trouvées pour le réseau.

Pendant la formation, les données circulent dans la direction standard, c'est-à-dire de la couche d'entrée à la couche de sortie et passent de nombreuses couches cachées. Ce réseau est appelé réseau Feed-Forward car les données circulent toujours dans une direction, de l'entrée à la couche de sortie. La propagation des données ici est appelée Forward Propagation.

Fonction d'activation

À une et à toutes les couches, vous devez calculer la somme pondérée des entrées et la transmettre à une fonction d'activation. Cette fonction d'activation rend le réseau non linéaire. C'est simplement une fonction mathématique qui prend la sortie et la discrétise. Parmi les fonctions d'activation les plus couramment utilisées, peu sont hyperboliques, sigmoïdes, tangentes (tanh), Softmax et ReLU.

Rétropropagation

En rétropropagation, la propagation des erreurs se fait dans le sens inverse, c'est-à-dire de la sortie vers la couche d'entrée. En apprentissage supervisé, la rétropropagation est un algorithme. Pour une fonction d'erreur donnée, le gradient de la fonction d'erreur est calculé par rapport au poids attribué à chaque connexion.

À travers le réseau, même le calcul du gradient se déroule dans le sens inverse. Le gradient de poids de la dernière couche est calculé en premier et le gradient de poids de la première couche est calculé en dernier.

A chaque couche, en déterminant le gradient pour la couche précédente, il réutilise les calculs partiels du gradient. Ce n'est rien d'autre qu'une "descente de gradient".

Définir le modèle en deep learning avec Keras

La définition du modèle en deep learning peut être divisée en plusieurs caractéristiques :

1. Nombre de couches.
2. Types de couches.
3. Nombre de neurones dans chaque couche.
4. Fonction d'activation de chaque couche.
5. Taille d'entrée et Taille de sortie.

Lire : Régularisation dans le Deep Learning

L'essentiel

Apprendre l'apprentissage en profondeur avec Keras est essentiel car Keras est une bibliothèque python open source et gratuite facile à utiliser et puissante pour évaluer et développer des modèles d'apprentissage en profondeur. Keras intègre également les bibliothèques de calcul numérique largement utilisées telles que TensorFlow et Theano, ce qui vous permet de former et de définir les modèles de réseau neuronal avec seulement quelques lignes de code de programmation.

Une fois que vous avez installé et configuré Python 2 ou 3, vous êtes prêt à commencer votre apprentissage en profondeur avec le projet Keras. Il vous suffit d'ajouter SciPy installé et configuré, y compris NumPy et d'avoir Keras avec un backend TensorFlow ou Theano installé et configuré.

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