Guida definitiva per l'apprendimento profondo con la rete neurale nel 2022

Nell'apprendimento profondo con Keras , non è necessario programmare molto, ma ci sono alcuni passaggi su cui è necessario passare lentamente in modo che nel prossimo futuro sia possibile creare i modelli. Il flusso di modellazione consiste nel caricare i dati, definire il modello Keras, compilare il modello Keras, adattare il modello Keras, valutarlo, collegare tutto insieme e ricavarne le previsioni.

Ma a volte potresti trovarlo confuso perché non hai una buona presa sui fondamenti del deep learning. Prima di iniziare il tuo nuovo deep learning con il progetto Keras , assicurati di leggere questa guida definitiva che ti aiuterà a rivedere i fondamenti del deep learning con Keras .

Nel campo dell'Intelligenza Artificiale, il deep learning è diventato una parola d'ordine che trova sempre la sua strada in varie conversazioni. Quando si tratta di impartire intelligenza alle macchine, è da molti anni che utilizziamo il Machine Learning (ML).

Ma, considerando il periodo attuale, a causa della sua supremazia nelle previsioni, il deep learning con Keras è diventato più apprezzato e famoso rispetto alle vecchie e tradizionali tecniche di ML.

Apprendimento approfondito

L'apprendimento automatico ha un sottoinsieme in cui le reti neurali artificiali (ANN) vengono addestrate con una grande quantità di dati. Questo sottoinsieme non è altro che deep learning. Poiché un algoritmo di deep learning apprende dall'esperienza, esegue il compito ripetutamente; ogni volta lo modifica un po' con l'intenzione di migliorare il risultato.

Viene definito "apprendimento profondo" perché le reti neurali hanno molti strati profondi che consentono l'apprendimento. Il deep learning può risolvere qualsiasi problema in cui è necessario pensare per capire il problema.

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Cheras

Sono disponibili molte API, framework e librerie per iniziare con il deep learning. Ma ecco perché il deep learning con Keras è vantaggioso . Keras è un'API (Application Programming Interface) di rete neurale di alto livello che viene eseguita sulla parte superiore di TensorFlow, che è una piattaforma di apprendimento automatico end-to-end ed è open-source. Non solo Tensorflow, ma anche CNTK, Theano, PlaidML, ecc.

Aiuta a mercificare l'intelligenza artificiale (AI) e il deep learning. La codifica in Keras è portatile, significa che usando Keras puoi implementare una rete neurale mentre usi Theano come backend e successivamente eseguirla su Tensorflow specificando il backend. Inoltre, non è obbligatorio, anzi, non è affatto necessario modificare il codice.

Se ti stai chiedendo perché il deep learning è un termine importante nell'Intelligenza Artificiale o se sei in ritardo di motivazione per iniziare ad apprendere il deep learning con Keras , questo scatto di tendenze di Google mostra come l'interesse delle persone per il deep learning sia cresciuto costantemente in tutto il mondo negli ultimi anni.

Ci sono molte aree come l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL), la visione artificiale, il riconoscimento vocale, la progettazione di farmaci, la bioinformatica, ecc. in cui l'apprendimento profondo è stato applicato con successo.

Entrare nell'apprendimento profondo con Keras

Come discusso in precedenza, nel deep learning, le reti neurali artificiali vengono addestrate con una grande quantità di dati. Dopo la formazione, le previsioni sui dati invisibili possono essere facilmente utilizzate dalla rete. Di seguito sono riportati alcuni termini importanti solitamente utilizzati nell'addestramento di una rete neurale richiesta nel deep learning con Keras .

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Reti neurali

Sono state le reti neurali nel nostro cervello a dare origine all'idea delle reti neurali artificiali. Di solito, ci sono tre livelli in una rete neurale. Questi tre livelli sono: livello di input, livello di output e livello nascosto. Un esempio della rete neurale è mostrato nella figura seguente.

Poiché la rete neurale mostrata sopra consiste solo in uno strato nascosto, viene definita "rete neurale superficiale". Altri livelli nascosti vengono aggiunti in tali architetture per creare architetture più complesse.

Reti profonde

In una rete profonda, sono stati aggiunti più livelli nascosti. Quando il numero di livelli nascosti aumenta nella rete, la formazione di tali architetture diventa complessa non solo in termini di tempo impiegato per addestrare completamente la rete, ma richiede anche più risorse. Di seguito è riportata una rete profonda che consiste in un input, quattro livelli nascosti e un output.

Formazione in rete

Una volta definita l'architettura di rete, è necessaria una formazione per determinati tipi di previsioni. Nel processo di addestramento di una rete, vengono trovati i pesi appropriati per ciascun collegamento per la rete.

Durante l'addestramento, i dati fluiscono nella direzione standard, ovvero dal livello di input al livello di output e passano molti livelli nascosti. Questa rete è chiamata rete Feed-Forward in quanto i dati fluiscono sempre in una direzione che va dall'input al livello di output. La propagazione dei dati qui è chiamata Forward Propagation.

Funzione di attivazione

In uno e in tutti i livelli, è necessario calcolare la somma ponderata degli input e passarla a una funzione di attivazione. Questa funzione di attivazione rende la rete non lineare. È semplicemente una funzione matematica che prende l'output e lo discretizza. Poche delle funzioni di attivazione più comunemente utilizzate sono iperbolica, sigmoidea, tangente (tanh), Softmax e ReLU.

Backpropagazione

Nella backpropagation, la propagazione degli errori avviene in direzione all'indietro, ovvero dall'output al livello di input. Nell'apprendimento supervisionato, la backpropagation è un algoritmo. Per una data funzione di errore, il gradiente della funzione di errore viene calcolato rispetto al peso assegnato ad ogni connessione.

Attraverso la rete, anche il calcolo della pendenza procede a ritroso. Viene calcolato per primo il gradiente di peso dell'ultimo strato e per ultimo viene calcolato il gradiente di peso del primo strato.

Ad ogni livello, nel determinare la sfumatura per il livello precedente, riutilizza i calcoli parziali della sfumatura. Questo non è altro che "Discesa graduale".

Definizione del modello in deep learning con Keras

La definizione del modello in deep learning può essere suddivisa in diverse caratteristiche:

1. Numero di strati.
2. Tipi di strati.
3. Numero di neuroni in ogni strato.
4. Funzione di attivazione di ogni strato.
5. Dimensioni in ingresso e Dimensioni in uscita.

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La linea di fondo

L'apprendimento del deep learning con Keras è essenziale perché Keras è una potente libreria python open source facile da usare e gratuita per la valutazione e lo sviluppo di modelli di deep learning. Keras racchiude anche le librerie di calcolo numerico ampiamente utilizzate come TensorFlow e Theano che consentono di addestrare e definire i modelli di rete neurale con la necessità di poche righe di codice di programmazione.

Dopo aver installato e configurato Python 2 o 3, sei pronto per iniziare il tuo deep learning con il progetto Keras. Devi solo aggiungere SciPy installato e configurato, incluso NumPy e avere Keras con un backend TensorFlow o Theano installato e configurato.

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