Présentation du Deep Learning avec Python : Apprenez le Deep Learning en Python [2022]

Au cours des dernières années, des technologies telles que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) ont été largement adoptées et ne sont plus seulement des "mots à la mode technologiques". Nous commençons à réaliser l'énorme potentiel de ces technologies en évolution grâce à une variété d'applications réelles comme les chatbots intelligents, les recommandations de produits personnalisées ou les voitures autonomes.

Grâce à son adoption croissante, nous parlons également d'un monde connecté - où l'IA et le ML peuvent potentiellement remplacer les êtres humains dans les environnements de travail. Comment les technologies d'IA et de ML ont-elles préparé les ordinateurs à effectuer des tâches complexes telles que "l'apprentissage par l'exemple", qui vient naturellement à la plupart des êtres humains ?

C'est là que l'apprentissage en profondeur joue un rôle central. Comment fonctionne l'apprentissage en profondeur - et comment pouvez-vous concevoir des modèles intelligents d' apprentissage en profondeur avec le langage de programmation Python ? Discutons de tout cela dans les sections suivantes.

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur ?

En tant que sous-domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage en profondeur est une technologie utilisée pour concevoir et développer des modèles de données très précis - en utilisant des données étiquetées et des réseaux de neurones à plusieurs couches. En utilisant l'apprentissage en profondeur, un modèle de données peut facilement classer les tâches directement à partir du texte, du son et des images. Par exemple, l'apprentissage en profondeur peut utiliser des dizaines (voire des milliers) de représentations en couches des données, tandis que d'autres techniques de ML peuvent se concentrer uniquement sur une ou deux représentations. C'est pourquoi on parle d'apprentissage superficiel.

Comment fonctionnent les représentations en couches dans l'apprentissage en profondeur ? Grâce à des modèles appelés réseaux de neurones - qui consistent en une structure de couches de données littérales empilées les unes sur les autres. Voici un exemple de la façon dont un modèle d'apprentissage en profondeur utilise plusieurs couches pour identifier une image du numéro 4 et fournir le résultat final.

La source

Qu'est-ce qui rend le Deep Learning si différent et si puissant ?

L'apprentissage en profondeur utilise une technique appelée apprentissage de représentation - qui le différencie des autres techniques ou algorithmes de ML. Comment fonctionne l'apprentissage de la représentation ? En langage simple, il permet à votre système informatique d'analyser les données brutes et de détecter automatiquement les représentations - qui peuvent être utilisées pour classer ou détecter des caractéristiques. Par exemple, l'apprentissage de la représentation peut être utilisé dans des problèmes complexes tels que :

• Colorisation de vidéos ou d'images en fonction du contexte d'arrière-plan.
• Utiliser un modèle de réseau formé - conçu pour un problème spécifique - pour se concentrer sur un problème complètement différent.
• Identifier des objets individuels dans une image ou une photographie et générer une description textuelle de ceux-ci.

En utilisant cette technique puissante, l'apprentissage en profondeur a réussi à alimenter de nombreuses applications complexes. Vous voulez apprendre l'apprentissage en profondeur? Voyons par où commencer.

Comment apprendre le Deep Learning ?

Comment se lancer dans l'apprentissage en profondeur ? Si vous possédez des connaissances techniques sur divers algorithmes ML ainsi qu'une compréhension de l'algèbre et des statistiques, cela peut vous aider à apprendre l'apprentissage en profondeur. Cependant, ce n'est pas obligatoire.

Un moyen beaucoup plus rapide et efficace de concevoir et de développer des modèles et des projets ML consiste à utiliser des outils et des bibliothèques tiers d'apprentissage en profondeur - développés à l'aide du langage de programmation Python populaire.

Pourquoi avez-vous besoin d'utiliser l'apprentissage en profondeur dans le langage de programmation Python ? L'utilisation de Python dans l'apprentissage en profondeur présente de nombreux avantages, notamment :

• Langage simple et facile à apprendre qui permet à ses développeurs de développer des modèles ML fiables et sophistiqués.
• Langage de programmation complet et polyvalent - plus avancé que les langages R ou MATLAB.
• Prend en charge une gamme de bibliothèques et de frameworks conçus pour l'apprentissage automatique tels que TensorFlow, Theano, Keras et Scikit.
• Utilisation d'une syntaxe de programmation simple qui favorise un développement plus rapide et des tests rapides des algorithmes ML.
• En tant que langage de programmation open source, Python dispose d'une communauté croissante de développeurs et d'utilisateurs, ainsi que de ressources en ligne et de documentation utilisateur.
• Recommandé pour plusieurs cas d'utilisation liés à l'IA, notamment l'analyse de données, la visualisation de données, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.

En bref, en utilisant l'apprentissage en profondeur avec Python , vous pouvez rapidement apprendre à développer et à déployer des modèles d'apprentissage automatique pouvant être utilisés pour la modélisation prédictive.

Comprendre l'apprentissage profond en Python

En tant que développeur, vous pouvez utiliser vos connaissances en Python pour des projets d'apprentissage en profondeur - avec l'aide de sa bibliothèque Keras. Vous pouvez utiliser Keras pour créer et déployer un réseau neuronal en un temps record.

Qu'est-ce que la bibliothèque Keras et en quoi est-elle bénéfique pour l'apprentissage en profondeur ? Écrit en langage Python, Keras fait partie des principales bibliothèques et API pour les réseaux de neurones utilisés dans l'apprentissage en profondeur. Outre son interface conviviale, Keras offre plusieurs avantages, notamment :

• Facile à apprendre et à créer des modèles ML efficaces.
• Prend en charge de nombreux modèles ML autonomes, y compris les réseaux de neurones, les fonctions liées aux coûts, l'initialisation et la régularisation, qui peuvent être intégrés ou réutilisés pour créer de nouveaux modèles.
• Plus facile d'ajouter de nouveaux modules, classes et fonctions.
• Pris en charge sur une gamme de systèmes de déploiement de production
• Intégration transparente avec les moteurs back-end, notamment TensorFlow, Theano et PlaidML
• Intégré en tant qu'API Keras de haut niveau dans TensorFlow version 2.0
• Soutenu par des géants de la technologie comme Microsoft, Amazon et Apple.

Même si Keras prend en charge plusieurs moteurs principaux, sa prise en charge principale ou par défaut concerne TensorFlow ; en fait, l'API Keras est packagée en tant qu'API tf.keras dans TensorFlow. Cependant, Keras vous permet de changer facilement votre moteur back-end – vers Theano ou CNTK – en éditant simplement le fichier /.keras/keras.json dans votre dossier d'installation.

Comment créer un projet d'apprentissage en profondeur dans Python à l'aide de Keras ?

Voici avec quelle facilité vous pouvez créer un réseau de neurones en apprentissage profond avec Python et Keras :

1. Chargez votre jeu de données

Dans la première étape, vous devez définir les classes et les fonctions pour charger le jeu de données. Par exemple, vous pouvez utiliser la bibliothèque NumPy pour charger les données et les classes Keras pour définir le modèle.

2. Définir le modèle de réseau neuronal Keras

L'étape suivante consiste à définir un modèle séquentiel pour votre réseau de neurones, puis à y ajouter plusieurs couches. Pour cela, définissez la première couche d'entrée à l'aide de l'argument input_dim - suivi de couches connectées supplémentaires avec la classe Dense.

3. Compiler le modèle Keras défini

Ensuite, vous pouvez compiler le modèle de réseau neuronal à l'aide d'un moteur back-end comme TensorFlow ou Theano. Pendant le processus de compilation, spécifiez quelques propriétés supplémentaires comme la fonction de perte et l'optimiseur pour former le modèle de réseau neuronal.

4. Exécutez le modèle Keras à l'aide de données

Cette étape consiste à exécuter le modèle de réseau de neurones à l'aide de nos données chargées. Cela peut être fait en utilisant la méthode fit () sur le modèle.

5. Évaluer le modèle

La dernière étape consiste à évaluer et à former le modèle sur l'ensemble de données complet, ainsi que sur les performances de son réseau. Vous pouvez le faire avec la fonction évalue() sur le modèle.

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Conclusion

Avec l'adoption croissante des technologies d'IA et de ML dans diverses applications et industries, il existe une grave pénurie de professionnels qualifiés et qualifiés capables de personnaliser et de mettre en œuvre des projets d'apprentissage en profondeur avec la programmation Python .

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