Introduction à l'apprentissage en profondeur et aux réseaux de neurones avec Keras

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

Le Deep Learning est un domaine qui relève du Machine Learning et est lié à l'utilisation d'algorithmes dans les réseaux de neurones artificiels. Il est principalement utilisé pour créer un modèle prédictif pour résoudre les problèmes avec seulement quelques lignes de codage. Un système de Deep Learning est un vaste réseau de neurones qui s'inspire de la fonction et de la structure du cerveau. Le Deep Learning est essentiel, en particulier lorsque de grandes quantités de données sont impliquées.

Il crée un vaste réseau de neurones et, à l'aide d'un grand nombre de données, il devient évolutif et, en retour, améliore les performances. Il est particulièrement intéressant dans le cas de données non structurées ou de données non étiquetées. L'apprentissage en profondeur peut donner d'excellents résultats grâce à l'apprentissage supervisé ou à l'apprentissage à partir de données étiquetées.

Comme il existe de nombreuses données disponibles sur Internet qui sont générées chaque jour et où la majorité d'entre elles ne sont pas structurées, le Deep Learning devient la prochaine grande avancée dans la résolution et le traitement de ce type de problèmes.

Alors que dans une situation où les données massives deviennent un problème à traiter et à analyser, d'un autre côté, l'apprentissage en profondeur devient de mieux en mieux avec plus de données qui lui sont données. Il crée un réseau de neurones plus grand et meilleur lorsque davantage de données sont connectées de plusieurs manières, créant des modèles plus grands et davantage de traitements de calculs. Il offre également la possibilité d'algorithmes meilleurs et améliorés, de nouvelles idées et de techniques améliorées.

Qu'est-ce que Keras ?

À partir de maintenant, vous savez déjà à quel point les réseaux de neurones sont critiques dans l'apprentissage en profondeur. Il existe de nombreux frameworks utilisés pour créer des réseaux de neurones. Mais en même temps, la complexité de nombreux frameworks devient un obstacle pour les développeurs. De nombreuses propositions ont été faites pour simplifier et améliorer les API de haut niveau qui sont utilisées pour construire des modèles de réseaux de neurones, mais rien n'a été très réussi lorsqu'il a été soigneusement examiné. Pour en savoir plus sur Keras, consultez l'article sur Keras et Tenserflow.

C'est alors que l'entrée du framework Keras a fait une grande différence dans le domaine du Deep Learning. Keras est écrit dans le langage de programmation Python et est l'une des principales API pour les réseaux de neurones de haut niveau. Keras prend en charge les moteurs de calcul back-end de nombreux réseaux de neurones.

Il s'agit également d'une amélioration par rapport aux API d'apprentissage en profondeur de bas niveau. TensorFlow est une bibliothèque open-source pour l'intelligence artificielle et permet aux développeurs de créer des réseaux de neurones à grande échelle avec de nombreuses couches. TensorFlow 2.0 a adopté Keras comme API de haut niveau. Cela fait de Keras un gagnant incontesté parmi toutes les autres API d'apprentissage en profondeur.

Principes de Keras

L'objectif principal de la création de Keras était de le rendre convivial et facilement extensible en même temps. Il fonctionnait avec Python et n'était pas conçu pour les machines mais pour les êtres humains.

Il réduit la charge cognitive des développeurs en suivant les meilleures pratiques. On peut facilement Keras pour la création de nouveaux modèles en utilisant des modules autonomes tels que des schémas de régularisation, des fonctions d'activation, des schémas d'initialisation, des optimiseurs, des fonctions de coût et des couches neuronales. De nouvelles fonctions, classes et modules sont simples à ajouter. Les modèles de Keras ne nécessitent pas de fichiers de configuration de modèle séparés et sont définis dans le code Python.

Modèles à Keras

La structure de données de base de Keras est le modèle, et il existe principalement deux types de modèles dans Keras, qui sont la classe de modèle d'API fonctionnelle et le modèle séquentiel.

• Modèle séquentiel : C'est un modèle avec un empilement linéaire d'une couche qui est très simple à décrire. Dans un modèle séquentiel, deux couches denses sont définies par le modèle. Cela rend le modèle séquentiel très moins compliqué en termes de codage. Une seule ligne de codage suffit dans la définition de chaque couche, telle que la prédiction de sortie du modèle formé, l'évaluation et le calcul des métriques et des pertes, la formation et l'ajustement, la définition et la compilation du processus d'apprentissage. Le modèle séquentiel de Keras est simple à utiliser, mais il n'est limité qu'à la topologie du modèle.

• Classe de modèle avec l'API fonctionnelle : la classe de modèle Keras avec l'API utile est principalement utilisée pour la création de modèles présentant des niveaux de complexité élevés. Ceux-ci incluent des modèles avec des couches partagées, des graphes acycliques dirigés (DAG), des modèles multi-entrées et multi-sorties, etc. L'API fonctionnelle offre plus de flexibilité qu'un modèle séquentiel pour l'assembler en définissant d'abord la couche, en créant le modèle, en le compilant. et à la fin, l'adapter ou l'entraîner. La prédiction et l'évaluation sont similaires à celles du modèle séquentiel.

Ensembles de données et applications Keras

Il existe 7 exemples de jeux de données Deep Learning que l'on peut généralement trouver via la classe "keras.datasets". Ces ensembles de données incluent les prix du logement à Boston, les images de mode MNIST, les chiffres manuscrits MNIST, les sujets de fil de presse Reuters, les critiques de films IMDB et les petites images couleur cifar100 et cifar10.

Il existe 10 applications Keras déjà pré-formées pour MobileNetV2TK, NASNet, DenseNet, MobileNet, InceptionResNetV2, InceptionV3, ResNet50, VGG19, VGG16, Xception. Ces modèles d'application peuvent être utilisés par tout développeur débutant pour affiner les modèles sur un ensemble différent de classes, extraire des fonctionnalités et prédire la classification des images.

Avantages de Keras

1. Convivial : L'une des principales raisons pour lesquelles Keras est le leader des API de réseaux de neurones de haut niveau est la convivialité.
2. Facilité de construction et d'apprentissage de modèles : Les autres avantages de Keras sont sa facilité de construction de modèles et sa facilité d'apprentissage. Il fournit également un support solide pour la formation distribuée et plusieurs GPU.
3. Intégration facile avec les moteurs back-end : Il peut s'intégrer à au moins cinq moteurs back-end tels que PlaidML, MXNet, Theano, CNTK et TensorFlow.
4. Large gamme d'options d'adoption large et de déploiement en production : il prend en charge une large gamme d'options de déploiement en production et offre les avantages d'une adoption large.
5. Plus grande flexibilité : il s'intègre également facilement à un niveau inférieur de langages d'apprentissage en profondeur, ce qui permet à un développeur d'implémenter rapidement tout ce qu'il a construit dans le langage de base. De cette façon, Keras offre une grande flexibilité au développeur de Machine Learning.
6. Adoption par les grandes entreprises, les startups et les chercheurs : Keras est utilisé par de nombreuses grandes entreprises comme Uber, Nvidia, Apple, Amazon, Microsoft, Square, Zocdoc, Instacart, Yelp, Netflix et Google parmi tant d'autres. Des chercheurs de la NASA et du CERN ont également adopté Keras comme cadre d'apprentissage en profondeur. Il est également répandu dans les startups qui utilisent l'apprentissage en profondeur au cœur de leurs produits.
7. Transformer facilement des modèles en produits : un développeur peut convertir rapidement ses modèles en produits, car Keras prend en charge une gamme de plates-formes plus excellente que tout autre framework d'apprentissage en profondeur, y compris Google Cloud. Il est réalisé avec TensorFlow-Serving, dans le navigateur via des runtimes JavaScript accélérés par GPU tels que WebDNN et Keras.js, sur Android via le runtime TensorFlow Android tel que l'application Not Hotdog sur iOS via CoreML d'Apple. CoreML d'Apple fournit également un support officiel pour Keras.

Conclusion

Cet article est entièrement consacré à Keras et à son utilisation pour l'apprentissage en profondeur. Nous espérons que cet article a mis en lumière les principes de Keras, les modèles de Keras et les avantages de l'utilisation de Keras. Si vous souhaitez en savoir plus sur l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, consultez IIT Madras et la certification avancée d'upGrad en apprentissage automatique et cloud.