2022年のニューラルネットワークによるディープラーニングの究極のガイド
公開: 2021-01-03Kerasを使用したディープラーニングでは、多くのコーディングを行う必要はありませんが、近い将来にモデルを作成できるように、ゆっくりとステップオーバーする必要があるいくつかのステップがあります。 モデリングのフローは、データのロード、Kerasモデルの定義、Kerasモデルのコンパイル、Kerasモデルの適合、評価、すべてを結び付け、それから予測を行うことです。
ただし、ディープラーニングの基礎を十分に理解していないために、混乱する場合があります。 Kerasプロジェクトで新しい深層学習を開始する前に、Kerasで深層学習の基礎を改訂するのに役立つこの究極のガイドを必ず読んでください。
人工知能の分野では、ディープラーニングはさまざまな会話で常にその道を見つける流行語になっています。 機械にインテリジェンスを与えることになると、私たちが機械学習（ML）を使用するのは何年も前からです。
しかし、現在の期間を考慮すると、予測における優位性のために、 Kerasを使用した深層学習は、古くて従来のML手法と比較して、より好まれ、有名になっています。
目次
ディープラーニング
機械学習には、人工ニューラルネットワーク（ANN）が大量のデータでトレーニングされるサブセットがあります。 このサブセットは、ディープラーニングに他なりません。 深層学習アルゴリズムは経験から学習するため、タスクを繰り返し実行します。 微調整するたびに、結果を改善することを少し意図しています。
ニューラルネットワークには学習を可能にする多くの深い層があるため、「深層学習」と呼ばれます。 ディープラーニングは、問題を理解するために思考が必要な問題を解決できます。
読む：トップディープラーニングテクニック
ケラス
ディープラーニングを開始するために利用できる多くのAPI、フレームワーク、およびライブラリがあります。 しかし、Kerasを使用したディープラーニングが有益である理由はここにあります。 Kerasは、エンドツーエンドの機械学習プラットフォームであり、オープンソースであるTensorFlow上で実行される高レベルのニューラルネットワークアプリケーションプログラミングインターフェイス（API）です。 Tensorflowだけでなく、CNTK、Theano、PlaidMLなどもあります。
人工知能（AI）とディープラーニングのコモディティ化に役立ちます。 Kerasのコーディングは移植可能です。つまり、Kerasを使用すると、Theanoをバックエンドとして使用しながらニューラルネットワークを実装し、その後、バックエンドを指定してTensorflowで実行できます。 さらに、コードを変更することは必須ではなく、まったく必要ありません。
なぜディープラーニングが人工知能の重要な用語であるのか疑問に思っている場合、またはKerasでディープラーニングを学び始める動機が遅れている場合、このgoogleトレンドスナップは、ディープラーニングに対する人々の関心が過去数年間世界中で着実に高まっていることを示しています。
自然言語処理（NLP）、コンピュータービジョン、音声認識、ドラッグデザイン、バイオインフォマティクスなど、ディープラーニングがうまく適用されている分野はたくさんあります。
Kerasでディープラーニングを始める
前に説明したように、深層学習では、人工ニューラルネットワークは大量のデータでトレーニングされます。 トレーニングを受けると、見えないデータの予測をネットワークで簡単に利用できます。 以下に示すのは、 Kerasを使用した深層学習に必要なニューラルネットワークのトレーニングで通常使用されるいくつかの重要な用語です。
また読む：初心者のための15の興味深い機械学習プロジェクトのアイデア
ニューラルネットワーク
人工ニューラルネットワークのアイデアを生み出したのは、私たちの脳内のニューラルネットワークでした。 通常、ニューラルネットワークには3つの層があります。 これらの3つのレイヤーは、入力レイヤー、出力レイヤー、および非表示レイヤーです。 ニューラルネットワークの例を下図に示します。
上に示したニューラルネットワークは1つの隠れ層のみで構成されているため、「浅いニューラルネットワーク」と呼ばれます。 このようなアーキテクチャには、より複雑なアーキテクチャを作成するために、より多くの隠れ層が追加されています。
ディープネットワーク
深いネットワークでは、複数の隠れ層が追加されます。 ネットワーク内の隠れ層の数が増えると、そのようなアーキテクチャのトレーニングは、ネットワークを完全にトレーニングするのにかかる時間だけでなく、より多くのリソースを必要とするという点で複雑になります。 以下に示すのは、入力、4つの隠れ層、および出力で構成される深いネットワークです。
ネットワークトレーニング
ネットワークアーキテクチャを定義したら、特定の種類の予測のためのトレーニングが必要です。 ネットワークのトレーニングプロセスでは、各リンクの適切な重みがネットワークに対して検出されます。
トレーニングの進行中、データは標準方向、つまり入力から出力レイヤーに流れ、多くの隠れレイヤーを通過します。 このネットワークは、データが常に入力から出力層への一方向に流れるため、フィードフォワードネットワークネットワークと呼ばれます。 ここでのデータ伝播は、前方伝播と呼ばれます。
活性化関数
すべてのレイヤーで、入力の加重和を計算し、それを活性化関数に渡す必要があります。 この活性化関数により、ネットワークが非線形になります。 これは、出力を受け取り、それを離散化する単なる数学関数です。 最も一般的に使用される活性化関数のいくつかは、双曲線、シグモイド、タンジェント（tanh）、Softmax、およびReLUです。
誤差逆伝播法
バックプロパゲーションでは、エラーの伝播は逆方向、つまり出力層から入力層に向かって行われます。 教師あり学習では、バックプロパゲーションはアルゴリズムです。 与えられた誤差関数に対して、誤差関数の勾配は、各接続で割り当てられた重みに関して計算されます。
ネットワークを介して、勾配の計算でさえ逆方向に進みます。 重量の最後の層の勾配が最初に計算され、最後に最初の層の重量の勾配が計算されます。
すべてのレイヤーで、前のレイヤーの勾配を決定する際に、勾配の部分的な計算を再利用します。 これは「最急降下法」に他なりません。
Kerasを使用した深層学習でのモデルの定義
ディープラーニングでのモデルの定義は、いくつかの特性に分けることができます。
- レイヤーの数。
- レイヤーの種類。
- 各層のニューロンの数。
- 各層の活性化関数。
- 入力サイズと出力サイズ。
読む：ディープラーニングの正則化
結論
Kerasは使いやすく、強力なオープンソースであり、深層学習モデルを評価および開発するための無料のPythonライブラリであるため、 Kerasで深層学習を学ぶことは不可欠です。 Kerasは、TensorFlowやTheanoなどの広く使用されている数値計算ライブラリもラップしています。これにより、数行のプログラミングコードを必要とするだけで、ニューラルネットワークモデルのトレーニングと定義が可能になります。
Python 2または3をインストールして構成すると、 Kerasプロジェクトでディープラーニングを開始する準備が整います。 NumPyを含むSciPyをインストールして構成し、TensorFlowまたはTheanoバックエンドを備えたKerasをインストールして構成する必要があります。
ディープラーニングの手法、機械学習について詳しく知りたい場合は、IIIT-BとupGradの機械学習とAIのPGディプロマをご覧ください。これは、働く専門家向けに設計されており、450時間以上の厳格なトレーニング、30以上のケーススタディを提供しています。課題、IIIT-B卒業生のステータス、5つ以上の実践的なキャップストーンプロジェクト、トップ企業との仕事の支援。