Pengantar Deep Learning & Neural Networks dengan Keras

Apa itu Pembelajaran Mendalam?

Deep Learning adalah bidang yang berada di bawah Machine Learning dan terkait dengan penggunaan algoritma dalam jaringan saraf tiruan. Ini terutama digunakan untuk membuat model prediktif untuk memecahkan masalah hanya dengan beberapa baris pengkodean. Sistem Deep Learning adalah jaringan saraf yang luas yang terinspirasi oleh fungsi dan struktur otak. Pembelajaran Mendalam sangat penting, terutama ketika sejumlah besar data terlibat.

Ini menciptakan jaringan saraf yang luas, dan dengan bantuan sejumlah besar data, itu menjadi skalabel dan sebagai imbalannya, meningkatkan kinerja. Ini bermanfaat terutama dalam kasus data tidak terstruktur atau data yang tidak berlabel. Deep Learning dapat memberikan hasil yang sangat baik melalui pembelajaran yang diawasi atau pembelajaran dari data berlabel.

Karena ada banyak data yang tersedia di internet yang dihasilkan setiap hari dan sebagian besar tidak terstruktur, Deep Learning menjadi hal besar berikutnya dalam memecahkan dan menangani masalah semacam ini.

Sementara dalam situasi di mana data besar menjadi masalah untuk diproses dan dianalisis, di sisi lain, pembelajaran mendalam menjadi lebih baik dan lebih baik dengan lebih banyak data yang diberikan padanya. Ini menciptakan jaringan saraf yang lebih besar dan lebih baik ketika lebih banyak data terhubung dalam banyak cara menciptakan model yang lebih besar dan lebih banyak pemrosesan komputasi. Ini juga menyediakan ruang lingkup untuk algoritme yang lebih baik dan lebih baik, wawasan baru, dan teknik yang disempurnakan.

Apa itu Keras?

Sampai sekarang, Anda sudah tahu betapa pentingnya jaringan saraf dalam pembelajaran mendalam. Ada banyak kerangka kerja yang digunakan untuk membuat jaringan saraf. Tetapi pada saat yang sama, kompleksitas banyak kerangka kerja menjadi kendala bagi para pengembang. Banyak proposal telah dibuat untuk menyederhanakan dan meningkatkan API tingkat tinggi yang digunakan untuk membangun model jaringan saraf, tetapi tidak ada yang berhasil jika diperiksa dengan cermat. Untuk mengetahui lebih banyak tentang Keras, lihat artikel tentang Keras dan Tenserflow.

Saat itulah masuknya framework Keras membuat perbedaan besar di bidang Deep Learning. Keras ditulis dalam bahasa pemrograman Python dan merupakan salah satu API terkemuka untuk jaringan saraf tingkat tinggi. Keras mendukung mesin komputasi back-end dari banyak jaringan saraf.

Ini juga merupakan peningkatan dari API pembelajaran mendalam tingkat rendah. TensorFlow adalah sumber terbuka untuk perpustakaan kecerdasan buatan dan memungkinkan pengembang membuat jaringan saraf skala besar dengan banyak lapisan. TensorFlow 2.0 telah mengadopsi Keras sebagai API tingkat tinggi mereka. Ini menjadikan Keras pemenang yang jelas di antara semua API pembelajaran mendalam lainnya.

Prinsip Keras

Tujuan utama pembuatan Keras adalah untuk membuatnya ramah pengguna dan dapat diperpanjang dengan mudah pada saat yang bersamaan. Ini bekerja dengan Python dan tidak dirancang untuk mesin tetapi manusia.

Ini mengurangi beban kognitif pada pengembang dengan mengikuti praktik terbaik. Seseorang dapat dengan mudah Keras untuk pembuatan model baru dengan menggunakan modul mandiri seperti skema regularisasi, fungsi aktivasi, skema inisialisasi, pengoptimal, fungsi biaya, dan lapisan saraf. Fungsi, kelas, dan modul baru mudah ditambahkan. Model Keras tidak memerlukan file konfigurasi model terpisah dan didefinisikan dalam kode Python.

Model di Keras

Struktur data inti Keras adalah modelnya, dan ada dua jenis model di Keras, yaitu Kelas Model API Fungsional dan Model Sekuensial.

• Model Sequential: Ini adalah model dengan tumpukan linier dari lapisan yang sangat sederhana untuk dijelaskan. Dalam model sekuensial, dua lapisan padat didefinisikan oleh model. Ini membuat model sekuensial sangat tidak rumit dalam hal pengkodean. Hanya satu baris pengkodean yang cukup dalam definisi setiap lapisan seperti prediksi keluaran model terlatih, Evaluasi & Perhitungan metrik dan kerugian, pelatihan & pemasangan, definisi & kompilasi proses pembelajaran. Model Keras sekuensial mudah digunakan, tetapi hanya terbatas pada topologi model.

• Kelas Model dengan API fungsional: Kelas Model Keras dengan API yang berguna terutama digunakan untuk pembuatan model yang memiliki tingkat kerumitan tinggi. Ini termasuk model dengan lapisan bersama, grafik asiklik terarah (DAG), model multi-input dan multi-output, dll. API Fungsional memberikan lebih banyak fleksibilitas daripada model Sequential dalam menyusunnya dengan terlebih dahulu mendefinisikan lapisan, membuat model, mengompilasinya dan pada akhirnya, menyesuaikan atau melatihnya. Prediksi dan evaluasi serupa seperti pada Model Sequential.

Kumpulan Data dan Aplikasi Keras

Ada 7 contoh dataset Deep Learning yang umumnya dapat ditemukan melalui kelas “keras.datasets”. Kumpulan data tersebut termasuk harga Perumahan Boston, gambar mode MNIST, angka tulisan tangan MNIST, topik berita Reuters, ulasan film IMDB, dan gambar berwarna kecil cifar100 & cifar10.

Ada 10 aplikasi Keras yang sudah dilatih sebelumnya terhadap MobileNetV2TK, NASNet, DenseNet, MobileNet, InceptionResNetV2, InceptionV3, ResNet50, VGG19, VGG16, Xception. Model aplikasi ini dapat digunakan oleh pengembang pemula untuk menyempurnakan model pada kumpulan kelas yang berbeda, mengekstrak fitur, dan memprediksi klasifikasi gambar.

Manfaat Keras

1. Ramah Pengguna : Salah satu alasan utama Keras menjadi pemimpin dalam API jaringan saraf tingkat tinggi adalah karena keramahan pengguna.
2. Kemudahan Membangun Model dan Pembelajaran : Manfaat lain dari Keras adalah kemudahan dalam membangun model dan kemudahan belajar. Ini juga memberikan dukungan kuat untuk pelatihan terdistribusi & beberapa GPU.
3. Integrasi Mudah dengan mesin back-end : Dapat berintegrasi dengan setidaknya lima mesin back-end seperti PlaidML, MXNet, Theano, CNTK, dan TensorFlow.
4. Berbagai macam pilihan adopsi dan penyebaran produksi yang luas: Ini memiliki dukungan untuk berbagai pilihan penyebaran produksi dan menawarkan keuntungan dari adopsi yang luas.
5. Fleksibilitas Lebih Besar: Ini juga mudah diintegrasikan dengan bahasa pembelajaran mendalam tingkat rendah yang memungkinkan pengembang untuk mengimplementasikan apa pun yang telah dia buat dalam bahasa dasar dengan cepat. Dengan cara ini, Keras menawarkan fleksibilitas luar biasa kepada pengembang pembelajaran Mesin.
6. Adopsi oleh Perusahaan Besar, Startup, dan Peneliti: Keras digunakan oleh banyak perusahaan besar seperti Uber, Nvidia, Apple, Amazon, Microsoft, Square, Zocdoc, Instacart, Yelp, Netflix, dan Google di antara banyak lainnya. Para peneliti di NASA dan CERN juga telah mengadopsi Keras sebagai kerangka kerja mereka untuk pembelajaran mendalam. Ini juga lazim di perusahaan rintisan yang menggunakan pembelajaran mendalam sebagai inti dari produk mereka.
7. Mudah untuk mengubah Model menjadi Produk: Seorang pengembang dapat dengan cepat mengubah modelnya menjadi produk karena Keras mendukung berbagai platform yang lebih baik daripada kerangka kerja pembelajaran mendalam lainnya, termasuk Google Cloud. Ini dicapai dengan TensorFlow-Serving, di browser melalui runtime JavaScript yang dipercepat GPU seperti WebDNN dan Keras.js, di Android melalui TensorFlow Android runtime seperti aplikasi Not Hotdog di iOS melalui CoreML Apple. CoreML Apple juga menyediakan dukungan resmi untuk Keras.

Kesimpulan

Artikel ini adalah semua tentang Keras dan bagaimana itu digunakan untuk pembelajaran mendalam. Kami berharap artikel ini menjelaskan prinsip-prinsip Keras, model-model dalam Keras dan manfaat menggunakan Keras. Jika Anda ingin tahu lebih banyak tentang Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan, lihat IIT Madras dan Sertifikasi Lanjutan upGrad dalam Pembelajaran Mesin dan Cloud.