Introduzione all'apprendimento profondo e alle reti neurali con Keras

Che cos'è l'apprendimento profondo?

Il deep learning è un campo che rientra nell'apprendimento automatico ed è correlato all'uso di algoritmi nelle reti neurali artificiali. Viene utilizzato principalmente per creare un modello predittivo per risolvere i problemi con poche righe di codifica. Un sistema di Deep Learning è una vasta rete neurale che si ispira alla funzione e alla struttura del cervello. Il deep learning è essenziale, soprattutto quando sono coinvolte grandi quantità di dati.

Crea un'ampia rete neurale e, con l'aiuto di un gran numero di dati, diventa scalabile e, in cambio, migliora le prestazioni. È vantaggioso soprattutto nel caso di dati non strutturati o dati privi di etichetta. Il deep learning può fornire risultati eccellenti attraverso l'apprendimento supervisionato o l'apprendimento da dati etichettati.

Poiché ci sono molti dati disponibili su Internet che vengono generati ogni giorno e dove la maggior parte di essi non è strutturata, il Deep Learning sta diventando la prossima grande cosa nella risoluzione e nella gestione di questo tipo di problemi.

Mentre in una situazione in cui enormi quantità di dati diventano un problema da elaborare e analizzare, d'altra parte, il deep learning diventa sempre migliore con più dati forniti. Crea una rete neurale più grande e migliore quando più dati sono collegati in molti modi creando modelli più grandi e più elaborazione di calcoli. Fornisce inoltre la possibilità di algoritmi migliori e migliorati, nuove informazioni e tecniche avanzate.

Cos'è Keras?

A partire da ora, sai già quanto siano critiche le reti neurali nel deep learning. Esistono molti framework utilizzati per creare reti neurali. Ma allo stesso tempo, la complessità di molti framework sta diventando un ostacolo per gli sviluppatori. Sono state avanzate molte proposte per semplificare e migliorare le API di alto livello utilizzate per costruire modelli di rete neurale, ma nulla ha avuto molto successo se esaminato attentamente. Per saperne di più su Keras, consulta l'articolo su Keras e Tenserflow.

Questo è stato il momento in cui l'ingresso del framework Keras ha fatto una grande differenza nel campo del Deep Learning. Keras è scritto nel linguaggio di programmazione Python ed è una delle API leader per le reti neurali di alto livello. Keras supporta i motori di calcolo back-end di molte reti neurali.

È anche un miglioramento rispetto alle API di apprendimento profondo di basso livello. TensorFlow è una libreria open source per l'intelligenza artificiale e consente agli sviluppatori di creare reti neurali su larga scala con molti livelli. TensorFlow 2.0 ha adottato Keras come API di alto livello. Ciò rende Keras un chiaro vincitore tra tutte le altre API di deep learning.

Principi di Keras

Lo scopo principale della creazione di Keras era di renderlo allo stesso tempo facile da usare ed estensibile. Funzionava con Python e non era progettato per le macchine ma per gli esseri umani.

Riduce il carico cognitivo sugli sviluppatori seguendo le migliori pratiche. Si può facilmente Keras per la creazione di nuovi modelli utilizzando moduli standalone come schemi di regolarizzazione, funzioni di attivazione, schemi di inizializzazione, ottimizzatori, funzioni di costo e livelli neurali. Nuove funzioni, classi e moduli sono semplici da aggiungere. I modelli di Keras non richiedono file di configurazione del modello separati e sono definiti nel codice Python.

Modelli in Keras

La struttura dei dati di base di Keras è il modello e ci sono principalmente due tipi di modelli in Keras, che sono Functional API Model Class e Sequential Model.

• Modello sequenziale: è un modello con una pila lineare di uno strato che è molto semplice da descrivere. In un modello sequenziale, il modello definisce due strati densi. Questo rende il modello sequenziale molto meno complicato in termini di codifica. È sufficiente una sola riga di codifica per la definizione di ogni livello, come la previsione dell'output del modello addestrato, la valutazione e il calcolo di metriche e perdite, la formazione e l'adattamento, la definizione e la compilazione del processo di apprendimento. Il modello sequenziale di Keras è semplice da usare, ma è limitato solo alla topologia del modello.

• Class Model con API funzionale: Keras Model Class con API utili viene utilizzata principalmente per la creazione di modelli che hanno alti livelli di complessità. Questi includono modelli con livelli condivisi, grafici aciclici diretti (DAG), modelli multi-input e multi-output, ecc. L'API funzionale offre maggiore flessibilità rispetto a un modello sequenziale nel metterlo insieme definendo prima il livello, creando il modello, compilandolo e alla fine, adattandolo o addestrandolo. La previsione e la valutazione sono simili a quelle del modello sequenziale.

Set di dati e applicazioni Keras

Esistono 7 set di dati di esempio di Deep Learning che si possono generalmente trovare tramite la classe "keras.datasets". Questi set di dati includono i prezzi delle abitazioni di Boston, le immagini di moda MNIST, le cifre scritte a mano di MNIST, gli argomenti dei newswire di Reuters, le recensioni di film IMDB e le piccole immagini a colori di cifar100 e cifar10.

Esistono 10 applicazioni Keras già pre-addestrate contro MobileNetV2TK, NASNet, DenseNet, MobileNet, InceptionResNetV2, InceptionV3, ResNet50, VGG19, VGG16, Xception. Questi modelli applicativi possono essere utilizzati da qualsiasi sviluppatore principiante per mettere a punto i modelli su un diverso insieme di classi, estrarre funzionalità e prevedere la classificazione delle immagini.

Vantaggi di Keras

1. Facile da usare : uno dei motivi principali per cui Keras è il leader nelle API di reti neurali di alto livello è la facilità d'uso.
2. Facilità di costruzione e apprendimento di modelli : altri vantaggi di Keras sono la facilità di costruzione di modelli e la facilità di apprendimento. Fornisce inoltre un forte supporto per la formazione distribuita e più GPU.
3. Facile integrazione con motori di back-end : può integrarsi con almeno cinque motori di back-end come PlaidML, MXNet, Theano, CNTK e TensorFlow.
4. Ampia gamma di opzioni di adozione ampia e di implementazione in produzione: supporta un'ampia gamma di opzioni di implementazione in produzione e offre i vantaggi di un'ampia adozione.
5. Maggiore flessibilità: si integra facilmente anche con un livello inferiore di linguaggi di apprendimento profondo che consente a uno sviluppatore di implementare rapidamente tutto ciò che ha creato nella lingua di base. In questo modo, Keras offre grande flessibilità allo sviluppatore di Machine learning.
6. Adozione da parte di grandi aziende, startup e ricercatori: Keras è utilizzato da molte grandi aziende come Uber, Nvidia, Apple, Amazon, Microsoft, Square, Zocdoc, Instacart, Yelp, Netflix e Google tra molti altri. Anche i ricercatori della NASA e del CERN hanno adottato Keras come framework per il deep learning. È anche prevalente nelle startup che utilizzano il deep learning al centro dei loro prodotti.
7. Modelli facili da trasformare in prodotti: uno sviluppatore può convertire rapidamente i suoi modelli in prodotti perché Keras supporta una gamma di piattaforme più eccellente rispetto a qualsiasi altro framework di deep learning, incluso Google Cloud. Si ottiene con TensorFlow-Serving, nel browser tramite runtime JavaScript accelerati da GPU come WebDNN e Keras.js, su Android tramite runtime TensorFlow Android come l'app Not Hotdog su iOS tramite CoreML di Apple. CoreML di Apple fornisce anche il supporto ufficiale per Keras.

Conclusione

Questo articolo è tutto su Keras e su come viene utilizzato per il deep learning. Ci auguriamo che questo articolo abbia fatto luce sui principi di Keras, sui modelli in Keras e sui vantaggi dell'utilizzo di Keras. Se vuoi saperne di più su Machine Learning e Intelligenza Artificiale, dai un'occhiata a IIT Madras e alla certificazione avanzata di upGrad in Machine Learning e Cloud.