Introduzione al deep learning con Python: impara il deep learning in Python [2022]

Negli ultimi anni, tecnologie come l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) sono state ampiamente adottate e non sono più solo "parole d'ordine della tecnologia". Stiamo iniziando a realizzare l'enorme potenziale di queste tecnologie in evoluzione attraverso una varietà di applicazioni reali come chatbot intelligenti, consigli personalizzati sui prodotti o auto a guida autonoma.

Grazie alla sua crescente adozione, stiamo anche parlando di un mondo connesso, in cui AI e ML possono potenzialmente sostituire gli esseri umani negli ambienti di lavoro. In che modo le tecnologie AI e ML hanno preparato i computer a svolgere compiti complessi come "imparare con l'esempio", cosa naturale per la maggior parte degli esseri umani?

È qui che il deep learning gioca un ruolo fondamentale. Come funziona il deep learning e come puoi progettare modelli intelligenti nel deep learning con il linguaggio di programmazione Python ? Discutiamo tutto questo nelle sezioni seguenti.

Che cos'è l'apprendimento profondo?

In quanto sottocampo dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale, il deep learning è una tecnologia utilizzata per progettare e sviluppare modelli di dati altamente accurati, utilizzando dati etichettati e reti neurali con più livelli. Utilizzando il deep learning, un modello di dati può classificare facilmente le attività direttamente dal testo, dal suono e dalle immagini. Ad esempio, il deep learning può utilizzare decine (o addirittura migliaia) di rappresentazioni stratificate dei dati, mentre altre tecniche di machine learning possono concentrarsi solo su una o due rappresentazioni. Quindi sono indicati come apprendimento superficiale.

Come funzionano le rappresentazioni a strati nel deep learning? Attraverso modelli denominati reti neurali, che consistono in una struttura di strati di dati letterali impilati l'uno sull'altro. Ecco un esempio di come un modello di deep learning utilizza più livelli per identificare un'immagine del numero 4 e fornire l'output finale.

Fonte

Cosa rende il deep learning così diverso e potente?

L'apprendimento profondo utilizza una tecnica chiamata apprendimento della rappresentazione, che lo differenzia da altre tecniche o algoritmi di ML. Come funziona l'apprendimento della rappresentazione? In un linguaggio semplice, consente al tuo sistema informatico di analizzare i dati grezzi e rilevare automaticamente le rappresentazioni, che possono essere utilizzate per classificare o rilevare caratteristiche. Ad esempio, l'apprendimento della rappresentazione può essere utilizzato in problemi complessi come:

• Colorazione di video o immagini a seconda del contesto di sfondo.
• Utilizzare un modello di rete addestrato, progettato per un problema specifico, per concentrarsi su un problema completamente diverso.
• Identificare i singoli oggetti in un'immagine o fotografia e generare una descrizione testuale degli stessi.

Utilizzando questa potente tecnica, il deep learning ha avuto successo nel potenziare molte applicazioni complesse. Vuoi imparare il deep learning? Vediamo da dove cominciare.

Come si impara l'apprendimento profondo?

Come si inizia con il deep learning? Se possiedi conoscenze tecniche su vari algoritmi ML insieme a una comprensione di algebra e statistica, può aiutarti ad apprendere il deep learning. Tuttavia, non è richiesto.

Un modo molto più rapido ed efficiente per progettare e sviluppare modelli e progetti ML consiste nell'utilizzare strumenti e librerie di deep learning di terze parti, sviluppati utilizzando il popolare linguaggio di programmazione Python.

Perché è necessario utilizzare il deep learning nel linguaggio di programmazione Python? Ci sono molteplici vantaggi dell'utilizzo di Python nell'apprendimento profondo, inclusi i seguenti:

• Linguaggio semplice e di facile apprendimento che consente ai suoi sviluppatori di sviluppare modelli ML affidabili e sofisticati.
• Linguaggio di programmazione completo e generico, più avanzato dei linguaggi R o MATLAB.
• Supporta una gamma di librerie e framework progettati per l'apprendimento automatico come TensorFlow, Theano, Keras e Scikit.
• Uso di una semplice sintassi di programmazione che promuove uno sviluppo più rapido e un rapido test di algoritmi ML.
• In quanto linguaggio di programmazione open source, Python ha una comunità in crescita di sviluppatori e utenti, insieme a risorse online e documentazione per l'utente.
• Consigliato per diversi casi d'uso relativi all'IA, tra cui l'analisi dei dati, la visualizzazione dei dati, la visione artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale.

In breve, utilizzando il deep learning con Python , puoi imparare rapidamente a sviluppare e distribuire modelli di machine learning che possono essere utilizzati per la modellazione predittiva.

Comprendere il deep learning in Python

Come sviluppatore, puoi utilizzare le tue conoscenze in Python per progetti di deep learning, con l'aiuto della sua libreria Keras. Puoi utilizzare Keras per creare e distribuire una rete neurale in breve tempo.

Che cos'è la libreria Keras e in che modo è vantaggiosa per il deep learning? Scritto utilizzando il linguaggio Python, Keras è tra le principali librerie e API per reti neurali utilizzate nel deep learning. Oltre alla sua interfaccia intuitiva, Keras offre numerosi vantaggi, tra cui:

• Facile da imparare e creare modelli ML efficaci.
• Supporta molti modelli ML autonomi, tra cui reti neurali, funzioni relative ai costi, inizializzazione e regolarizzazione, che possono essere integrati o riutilizzati per creare nuovi modelli.
• È più facile aggiungere nuovi moduli, classi e funzioni.
• Supportato su una gamma di sistemi di distribuzione di produzione
• Perfetta integrazione con i motori di back-end tra cui TensorFlow, Theano e PlaidML
• Integrato come API Keras di alto livello in TensorFlow versione 2.0
• Supportato da giganti della tecnologia come Microsoft, Amazon e Apple.

Anche se Keras supporta più motori back-end, il suo supporto principale o predefinito è per TensorFlow; infatti, l'API Keras è impacchettata come API tf.keras in TensorFlow. Tuttavia, Keras ti consente di cambiare facilmente il tuo motore di back-end, in Theano o CNTK, semplicemente modificando il file /.keras/keras.json nella cartella di installazione.

Come creare un progetto di deep learning in Python usando Keras?

Ecco con quanta facilità puoi creare una rete neurale in deep learning con Python e Keras:

1. Carica il tuo set di dati

Nel primo passaggio, è necessario definire le classi e le funzioni per caricare il set di dati. Ad esempio, puoi utilizzare la libreria NumPy per caricare i dati e le classi Keras per definire il modello.

2. Definire il modello di rete neurale Keras

Il passaggio successivo consiste nel definire un modello sequenziale per la rete neurale e quindi aggiungervi più livelli. Per questo, definisci il primo livello di input usando l'argomento input_dim, seguito da livelli aggiuntivi collegati con la classe Dense.

3. Compilare il modello Keras definito

Successivamente, puoi compilare il modello di rete neurale utilizzando un motore di back-end come TensorFlow o Theano. Durante il processo di compilazione, specifica alcune proprietà aggiuntive come la funzione di perdita e l'ottimizzatore per addestrare il modello di rete neurale.

4. Eseguire il modello Keras utilizzando i dati

Questo passaggio prevede l'esecuzione del modello di rete neurale utilizzando i nostri dati caricati. Questo può essere fatto usando il metodo fit() sul modello.

5. Valutare il modello

Il passaggio finale consiste nel valutare e addestrare il modello sul set di dati completo, insieme alle prestazioni della rete. Puoi farlo con la funzione Evaluation() sul modello.

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Conclusione

Con la crescente adozione delle tecnologie AI e ML in varie applicazioni e settori, c'è una grave carenza di professionisti qualificati e qualificati in grado di personalizzare e implementare progetti di deep learning con la programmazione Python.

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