Kerasを使用したディープラーニングとニューラルネットワークの概要

ディープラーニングとは何ですか？

ディープラーニングは、機械学習の対象となる分野であり、人工ニューラルネットワークでのアルゴリズムの使用に関連しています。 これは主に、わずか数行のコーディングで問題を解決するための予測モデルを作成するために使用されます。 ディープラーニングシステムは、脳の機能と構造に触発された広範なニューラルネットワークです。 ディープラーニングは、特に大量のデータが関係する場合に不可欠です。

広範なニューラルネットワークを作成し、多数のデータの助けを借りて、スケーラブルになり、その見返りにパフォーマンスを向上させます。 これは、非構造化データまたはラベルのないデータの場合に特に有益です。 ディープラーニングは、教師あり学習またはラベル付きデータからの学習を通じて優れた結果をもたらすことができます。

インターネット上には毎日生成されるデータがたくさんあり、その大部分は構造化されていないため、ディープラーニングはこの種の問題を解決して対処する上で次の大きなものになりつつあります。

一方、大量のデータを処理および分析することが問題になる状況では、ディープラーニングはより多くのデータが与えられるとますます良くなります。 より多くのデータがさまざまな方法で接続され、より大きなモデルとより多くの計算処理が作成されると、より大きく、より優れたニューラルネットワークが作成されます。 また、より優れた改善されたアルゴリズム、新しい洞察、および強化された技術の余地も提供します。

Kerasとは何ですか？

今のところ、ディープラーニングにおいてニューラルネットワークがいかに重要であるかはすでにご存知でしょう。 ニューラルネットワークを作成するために使用される多くのフレームワークがあります。 しかし同時に、多くのフレームワークの複雑さが開発者の障害になりつつあります。 ニューラルネットワークモデルの構築に使用される高レベルのAPIを簡素化および改善するために多くの提案がなされてきましたが、注意深く調べたところ、何も成功しませんでした。 Kerasの詳細については、KerasとTenserflowに関する記事をご覧ください。

これは、Kerasフレームワークの登場がディープラーニングの分野で大きな違いをもたらしたときでした。 KerasはPythonプログラミング言語で書かれており、高レベルのニューラルネットワーク用の主要なAPIの1つです。 Kerasは、多くのニューラルネットワークのバックエンド計算エンジンをサポートしています。

また、低レベルのディープラーニングAPIよりも改善されています。 TensorFlowは、人工知能ライブラリのオープンソースであり、開発者は多くのレイヤーを持つ大規模なニューラルネットワークを作成できます。 TensorFlow 2.0は、高レベルAPIとしてKerasを採用しています。 これにより、Kerasはディープラーニングの他のすべてのAPIの中で明らかに勝者になります。

Kerasの原則

Kerasの作成の主な目的は、Kerasを使いやすく、同時に簡単に拡張できるようにすることでした。 Pythonで動作し、マシンではなく人間向けに設計されました。

ベストプラクティスに従うことで、開発者の認知的負荷を軽減します。 正則化スキーム、活性化関数、初期化スキーム、オプティマイザー、コスト関数、ニューラルレイヤーなどのスタンドアロンモジュールを使用して、新しいモデルを簡単にKerasで作成できます。 新しい関数、クラス、およびモジュールは簡単に追加できます。 Kerasのモデルは、個別のモデル構成ファイルを必要とせず、Pythonコードで定義されています。

Kerasのモデル

Kerasのコアデータ構造はモデルであり、Kerasには主にFunctional APIModelClassとSequentialModelの2種類のモデルがあります。

• シーケンシャルモデル：これは、非常に簡単に記述できるレイヤーの線形スタックを備えたモデルです。 シーケンシャルモデルでは、2つの密なレイヤーがモデルによって定義されます。 これにより、シーケンシャルモデルのコーディングが非常に簡単になります。 トレーニングされたモデルの出力予測、メトリックと損失の評価と計算、トレーニングとフィッティング、学習プロセスの定義とコンパイルなど、各レイヤーの定義には1行のコーディングで十分です。 Kerasのシーケンシャルモデルは簡単に使用できますが、モデルトポロジに限定されています。

• 機能的なAPIを備えたモデルクラス：有用なAPIを備えたKerasモデルクラスは、主に、高度な複雑さを持つモデルの作成に使用されます。 これらには、共有レイヤーを備えたモデル、有向非巡回グラフ（DAG）、マルチ入力およびマルチ出力モデルなどが含まれます。FunctionalAPIは、最初にレイヤーを定義し、モデルを作成し、コンパイルすることで、シーケンシャルモデルよりも柔軟性を提供します。そして最後に、それをフィッティングまたはトレーニングします。 予測と評価は、シーケンシャルモデルと同様です。

Kerasのデータセットとアプリケーション

一般に「keras.datasets」クラスを介して見つけることができる7つのディープラーニングサンプルデータセットがあります。 これらのデータセットには、ボストンの住宅価格、MNISTのファッション画像、MNISTの手書きの数字、ロイターのニュースワイヤートピック、IMDBの映画レビュー、cifar100とcifar10の小さなカラー画像が含まれます。

MobileNetV2TK、NASNet、DenseNet、MobileNet、InceptionResNetV2、InceptionV3、ResNet50、VGG19、VGG16、Xceptionに対してすでに事前トレーニングされている10個のKerasアプリケーションがあります。 これらのアプリケーションモデルは、初心者の開発者がさまざまなクラスのセットでモデルを微調整し、特徴を抽出し、画像の分類を予測するために使用できます。

Kerasの利点

1. ユーザーフレンドリー：Kerasが高レベルニューラルネットワークAPIのリーダーである主な理由の1つは、ユーザーフレンドリーのためです。
2. モデルの構築と学習のしやすさ：Kerasのその他の利点は、モデルの作成と学習のしやすさです。 また、分散トレーニングと複数のGPUを強力にサポートします。
3. バックエンドエンジンとの簡単な統合：PlaidML、MXNet、Theano、CNTK、TensorFlowなどの少なくとも5つのバックエンドエンジンと統合できます。
4. 幅広い採用と本番展開オプション：幅広い本番展開オプションをサポートし、幅広い採用の利点を提供します。
5. 柔軟性の向上：低レベルの深層学習言語と簡単に統合できるため、開発者は基本言語で構築したものをすばやく実装できます。 このように、Kerasは機械学習の開発者に大きな柔軟性を提供します。
6. 大企業、スタートアップ、研究者による採用： Kerasは、Uber、Nvidia、Apple、Amazon、Microsoft、Square、Zocdoc、Instacart、Yelp、Netflix、Googleなどの多くの大企業で使用されています。 NASAとCERNの研究者も、ディープラーニングのフレームワークとしてKerasを採用しています。 また、製品の中核にディープラーニングを使用するスタートアップでも普及しています。
7. モデルを製品に簡単に変換： KerasはGoogle Cloudを含む他のディープラーニングフレームワークよりも優れた範囲のプラットフォームをサポートしているため、開発者はモデルを製品にすばやく変換できます。 これは、TensorFlow-Servingを使用し、ブラウザでWebDNNやKeras.jsなどのGPUで高速化されたJavaScriptランタイムを介して、AndroidでTensorFlow Androidランタイムを介して、iOSでAppleのCoreMLを介してNotHotdogアプリを使用して実現されます。 AppleのCoreMLは、Kerasの公式サポートも提供します。

結論

この記事では、Kerasと、それがディープラーニングにどのように使用されているかについて説明します。 この記事が、Kerasの原理、Kerasのモデル、およびKerasを使用する利点に光を当てることを願っています。 機械学習と人工知能について詳しく知りたい場合は、IITマドラスとupGradの機械学習とクラウドにおける高度な認定をご覧ください。