Memperkenalkan Pembelajaran Mendalam dengan Python: Belajar Pembelajaran Mendalam dengan Python [2022]

Selama beberapa tahun terakhir, teknologi seperti kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) telah diadopsi secara luas dan tidak lagi hanya "kata kunci teknologi." Kami mulai menyadari potensi besar dari teknologi yang berkembang ini melalui berbagai aplikasi kehidupan nyata seperti chatbots cerdas, rekomendasi produk yang dipersonalisasi, atau mobil self-driving.

Berkat adopsi yang meningkat, kita juga berbicara tentang dunia yang terhubung – di mana AI dan ML berpotensi menggantikan manusia di lingkungan kerja. Bagaimana teknologi AI dan ML mempersiapkan komputer untuk melakukan tugas-tugas kompleks seperti "belajar dengan memberi contoh", – yang secara alami dialami sebagian besar manusia?

Di sinilah pembelajaran mendalam memainkan peran penting. Bagaimana cara kerja deep learning – dan bagaimana Anda dapat merancang model cerdas dalam pembelajaran mendalam dengan bahasa pemrograman Python ? Mari kita bahas semua ini di bagian berikut.

Apa itu Pembelajaran Mendalam?

Sebagai subbidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, pembelajaran mendalam adalah teknologi yang digunakan untuk merancang dan mengembangkan model data yang sangat akurat – menggunakan data berlabel dan jaringan saraf dengan banyak lapisan. Dengan menggunakan deep learning, model data dapat dengan mudah mengklasifikasikan tugas langsung dari teks, suara, dan gambar. Misalnya, pembelajaran mendalam dapat menggunakan puluhan (atau bahkan ribuan) representasi data berlapis – sementara teknik ML lainnya mungkin hanya fokus pada satu atau dua representasi. Oleh karena itu mereka disebut sebagai pembelajaran dangkal.

Bagaimana cara kerja representasi berlapis dalam pembelajaran mendalam? Melalui model yang disebut sebagai jaringan saraf – yang terdiri dari struktur lapisan data literal yang ditumpuk satu sama lain. Berikut adalah contoh bagaimana model pembelajaran mendalam menggunakan beberapa lapisan untuk mengidentifikasi gambar nomor 4 dan memberikan hasil akhir.

Sumber

Apa yang Membuat Deep Learning begitu Berbeda dan Kuat?

Pembelajaran mendalam menggunakan teknik yang disebut pembelajaran representasi – yang membedakannya dari teknik atau algoritme ML lainnya. Bagaimana cara kerja pembelajaran representasi? Dalam bahasa sederhana, ini memungkinkan sistem komputer Anda untuk menganalisis data mentah dan secara otomatis mendeteksi representasi – yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan atau mendeteksi fitur. Misalnya, pembelajaran representasi dapat digunakan dalam masalah kompleks seperti:

• Mewarnai video atau gambar tergantung pada konteks latar belakang.
• Menggunakan model jaringan terlatih – dirancang untuk masalah tertentu – untuk fokus pada masalah yang sama sekali berbeda.
• Mengidentifikasi objek individu dalam gambar atau foto dan menghasilkan deskripsi tekstual yang sama.

Dengan menggunakan teknik yang kuat ini, pembelajaran mendalam telah berhasil memberdayakan banyak aplikasi yang kompleks. Ingin belajar deep learning? Mari kita lihat di mana untuk memulai.

Bagaimana Anda Belajar Deep Learning?

Bagaimana Anda memulai pembelajaran yang mendalam? Jika Anda memiliki pengetahuan teknis tentang berbagai algoritme ML bersama dengan pemahaman tentang aljabar dan statistik, ini dapat membantu Anda mempelajari pembelajaran mendalam. Namun, itu tidak diperlukan.

Cara yang jauh lebih cepat dan efisien untuk merancang dan mengembangkan model dan proyek ML adalah dengan menggunakan alat dan pustaka pihak ketiga pembelajaran mendalam – yang dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python yang populer.

Mengapa Anda perlu menggunakan pembelajaran mendalam dalam bahasa pemrograman Python? Ada beberapa manfaat menggunakan Python dalam pembelajaran mendalam, termasuk yang berikut:

• Bahasa yang sederhana dan mudah dipelajari yang memungkinkan pengembangnya mengembangkan model ML yang andal dan canggih.
• Bahasa pemrograman yang lengkap dan serba guna – yang lebih maju daripada bahasa R atau MATLAB.
• Mendukung berbagai pustaka dan kerangka kerja yang dirancang untuk pembelajaran mesin seperti TensorFlow, Theano, Keras, dan Scikit.
• Penggunaan sintaks pemrograman sederhana yang mendorong pengembangan lebih cepat dan pengujian cepat algoritme ML.
• Sebagai bahasa pemrograman sumber terbuka, Python memiliki komunitas pengembang dan pengguna yang terus berkembang, bersama dengan sumber daya online dan dokumentasi pengguna.
• Direkomendasikan untuk beberapa kasus penggunaan terkait AI, termasuk analisis data, visualisasi data, visi komputer, dan pemrosesan bahasa alami.

Singkatnya, dengan menggunakan pembelajaran mendalam dengan Python , Anda dapat dengan cepat belajar mengembangkan dan menerapkan model pembelajaran mesin yang dapat digunakan untuk pemodelan prediktif.

Memahami pembelajaran mendalam dengan Python

Sebagai pengembang, Anda dapat menggunakan pengetahuan Anda dalam Python untuk proyek pembelajaran mendalam – dengan bantuan perpustakaan Keras-nya. Anda dapat menggunakan Keras untuk membuat dan menyebarkan jaringan saraf dalam waktu cepat.

Apa itu perpustakaan Keras, dan bagaimana manfaatnya untuk pembelajaran mendalam? Ditulis menggunakan bahasa Python, Keras adalah salah satu perpustakaan dan API terkemuka untuk jaringan saraf yang digunakan dalam pembelajaran mendalam. Terlepas dari antarmuka yang ramah pengguna, Keras menawarkan beberapa manfaat, termasuk:

• Mudah dipelajari dan dibuat model ML yang efektif.
• Mendukung banyak model ML mandiri, termasuk jaringan saraf, fungsi terkait biaya, inisialisasi, dan regularisasi – yang dapat diintegrasikan atau digunakan kembali untuk membuat model baru.
• Lebih mudah untuk menambahkan modul, kelas, dan fungsi baru.
• Didukung pada berbagai sistem penyebaran produksi
• Integrasi yang mulus dengan mesin back-end termasuk TensorFlow, Theano, dan PlaidML
• Terintegrasi sebagai API Keras tingkat tinggi di TensorFlow versi 2.0
• Didukung oleh raksasa teknologi seperti Microsoft, Amazon, dan Apple.

Meskipun Keras mendukung beberapa mesin back-end, dukungan utama atau defaultnya adalah untuk TensorFlow; sebenarnya, Keras API dikemas sebagai tf.keras API di TensorFlow. Namun, Keras memungkinkan Anda untuk dengan mudah mengubah mesin back-end Anda – ke Theano atau CNTK – hanya dengan mengedit file /.keras/keras.json di folder instalasi Anda.

Bagaimana Cara Membuat Proyek Pembelajaran Mendalam di Python Menggunakan Keras?

Inilah cara mudah untuk membuat jaringan saraf dalam pembelajaran mendalam dengan Python dan Keras:

1. Muat kumpulan data Anda

Pada langkah pertama, Anda perlu mendefinisikan kelas dan fungsi untuk memuat dataset. Misalnya, Anda dapat menggunakan pustaka NumPy untuk memuat data dan kelas Keras untuk menentukan model.

2. Tentukan model jaringan saraf Keras

Langkah selanjutnya adalah menentukan model sekuensial untuk jaringan saraf Anda dan kemudian menambahkan beberapa lapisan ke dalamnya. Untuk ini, tentukan layer input pertama menggunakan argumen input_dim – diikuti oleh layer tambahan yang terhubung dengan kelas Dense.

3. Kompilasi model Keras yang ditentukan

Selanjutnya, Anda dapat mengkompilasi model jaringan saraf menggunakan mesin back-end seperti TensorFlow atau Theano. Selama proses kompilasi, tentukan beberapa properti tambahan seperti fungsi kerugian dan pengoptimal untuk melatih model jaringan saraf.

4. Jalankan model Keras menggunakan data

Langkah ini melibatkan eksekusi model jaringan saraf menggunakan data yang kami muat. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan metode fit() pada model.

5. Evaluasi modelnya

Langkah terakhir adalah mengevaluasi dan melatih model pada kumpulan data lengkap – bersama dengan kinerja jaringannya. Anda dapat melakukan ini dengan fungsi evaluasi() pada model.

Baca Juga: Pandas Vs Numpy: Perbedaan Pandas & Numpy

Kesimpulan

Dengan meningkatnya adopsi teknologi AI dan ML di berbagai aplikasi dan industri, ada kekurangan parah profesional yang terampil dan berkualitas yang dapat menyesuaikan dan mengimplementasikan proyek pembelajaran mendalam dengan pemrograman Python.

Tertarik untuk mengejar karir di masa depan? upGrad menawarkan berbagai kursus terkait AI dan pembelajaran mendalam yang dapat meningkatkan prospek karier Anda secara keseluruhan. Lihat semua kursus diploma dan sertifikasi kami dalam AI dan pembelajaran mesin, dan pilih salah satu yang paling cocok untuk Anda.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang teknik pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, status Alumni IIIT-B, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.