2022년 신경망을 사용한 딥 러닝을 위한 궁극적인 가이드

Keras를 사용한 딥 러닝 에서는 코딩을 많이 할 필요가 없지만 가까운 시일 내에 모델을 생성할 수 있도록 천천히 한 단계 더 거쳐야 하는 몇 가지 단계가 있습니다. 모델링의 흐름은 데이터를 로드하고, Keras 모델을 정의하고, Keras 모델을 컴파일하고, Keras 모델을 적합하고, 평가하고, 모든 것을 함께 묶고, 예측을 하는 것입니다.

그러나 때때로 딥 러닝의 기본 사항을 잘 파악하지 못해 혼란스러울 수 있습니다. Keras 프로젝트 를 사용 하여 새로운 딥 러닝을 시작하기 전에 Keras로 딥 러닝 의 기초를 수정하는 데 도움이 될 이 궁극적인 가이드를 살펴보십시오 .

인공 지능 분야에서 딥 러닝은 다양한 대화에서 항상 길을 찾는 화두가 되었습니다. 기계에 지능을 부여하는 것과 관련하여 우리는 기계 학습(ML)을 사용한 지 오래되었습니다.

그러나 현 시대를 생각하면 예측의 우위로 인해 Keras를 사용한 딥 러닝 은 기존의 기존 ML 기술에 비해 더 유명해지고 인기를 얻고 있습니다.

딥러닝

기계 학습에는 인공 신경망(ANN)이 대량의 데이터로 훈련되는 하위 집합이 있습니다. 이 하위 집합은 딥 러닝에 불과합니다. 딥 러닝 알고리즘은 경험을 통해 학습하므로 작업을 반복적으로 수행합니다. 결과를 개선하기 위해 약간 조정할 때마다.

신경망에는 학습을 가능하게 하는 많은 딥 레이어가 있기 때문에 '딥 러닝'이라고 합니다. 딥 러닝은 문제를 파악하기 위해 사고가 필요한 모든 문제를 해결할 수 있습니다.

읽기: 최고의 딥 러닝 기술

케라스

딥 러닝을 시작하는 데 사용할 수 있는 많은 API, 프레임워크 및 라이브러리가 있습니다. 그러나 Keras를 사용한 딥 러닝이 유익한 이유는 다음과 같습니다 . Keras는 엔드 투 엔드 머신 러닝 플랫폼이자 오픈 소스인 TensorFlow에서 실행되는 고급 신경망 API(응용 프로그래밍 인터페이스)입니다. Tensorflow 뿐만 아니라 CNTK, Theano, PlaidML 등

인공 지능(AI)과 딥 러닝을 상품화하는 데 도움이 됩니다. Keras의 코딩은 이식 가능합니다. 즉, Keras를 사용하면 Theano를 백엔드로 사용하면서 신경망을 구현한 다음 백엔드를 지정하여 Tensorflow에서 실행할 수 있습니다. 또한 코드를 변경하는 것은 필수가 아니라 전혀 필요하지 않습니다.

딥 러닝이 인공 지능에서 왜 중요한 용어인지 궁금하거나 Keras로 딥 러닝 을 시작하려는 동기가 뒤처져 있는 경우 이 Google 트렌드 스냅은 지난 몇 년 동안 전 세계적으로 딥 러닝에 대한 사람들의 관심이 어떻게 꾸준히 증가했는지 보여줍니다.

자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식, 약물 디자인, 생물 정보학 등과 같이 딥 러닝이 성공적으로 적용된 영역이 많이 있습니다.

Keras로 딥 러닝 시작하기

앞서 논의한 바와 같이 딥 러닝에서 인공 신경망은 많은 양의 데이터로 훈련됩니다. 훈련을 받으면 네트워크에서 보이지 않는 데이터에 대한 예측을 쉽게 사용할 수 있습니다. Keras를 사용한 딥 러닝에 필요한 신경망 훈련에 일반적으로 사용되는 몇 가지 중요한 용어는 다음과 같습니다 .

더 읽어보기: 초보자를 위한 15가지 흥미로운 기계 학습 프로젝트 아이디어

신경망

인공 신경망의 아이디어를 일으킨 것은 우리 뇌의 신경망이었습니다. 일반적으로 신경망에는 3개의 계층이 있습니다. 이 세 가지 계층은 입력 계층, 출력 계층 및 숨겨진 계층입니다. 신경망의 예는 아래 그림과 같습니다.

위의 신경망은 하나의 은닉층으로만 구성되어 있으므로 "얕은 신경망"이라고 합니다. 이러한 아키텍처에는 더 많은 은닉층이 추가되어 더 복잡한 아키텍처를 생성합니다.

딥 네트워크

심층 네트워크에는 여러 개의 은닉층이 추가됩니다. 네트워크에서 은닉 레이어의 수가 증가하면 이러한 아키텍처의 교육은 네트워크를 완전히 교육하는 데 걸리는 시간뿐만 아니라 더 많은 리소스가 필요하다는 점에서 복잡해집니다. 다음은 입력, 4개의 은닉층 및 출력으로 구성된 심층 네트워크입니다.

네트워크 교육

네트워크 아키텍처가 정의되면 특정 종류의 예측에 대한 교육이 필요합니다. 네트워크 훈련 과정에서 네트워크에 대한 각 링크에 대한 적절한 가중치를 찾습니다.

학습이 진행되는 동안 데이터는 표준 방향, 즉 입력에서 출력 레이어로 흐르고 많은 은닉 레이어를 통과합니다. 이 네트워크는 데이터가 항상 입력에서 출력 레이어로 한 방향으로 흐르기 때문에 Feed-Forward 네트워크 네트워크라고 합니다. 여기서 데이터 전파를 순방향 전파라고 합니다.

활성화 기능

하나의 모든 계층에서 입력의 가중치 합을 계산하고 이를 활성화 함수에 전달해야 합니다. 이 활성화 함수는 네트워크를 비선형으로 만듭니다. 출력을 가져와 이산화하는 수학 함수일 뿐입니다. 가장 일반적으로 사용되는 활성화 함수는 쌍곡선, 시그모이드, 탄젠트(tanh), Softmax 및 ReLU입니다.

역전파

역전파에서 오류 전파는 역방향, 즉 출력에서 ​​입력 레이어로 진행됩니다. 지도 학습에서 역전파는 알고리즘입니다. 주어진 오차 함수에 대해 오차 함수의 기울기는 각 연결에서 할당된 가중치에 대해 계산됩니다.

네트워크를 통해 기울기 계산도 역방향으로 진행됩니다. 가중치의 마지막 레이어 기울기가 먼저 계산되고 첫 번째 레이어 가중치 기울기가 마지막에 계산됩니다.

모든 레이어에서 이전 레이어의 기울기를 결정할 때 기울기의 부분 계산을 재사용합니다. 이것은 "경사하강법"에 지나지 않습니다.

Keras를 사용한 딥 러닝 모델 정의

딥 러닝에서 모델을 정의하는 것은 몇 가지 특성으로 나눌 수 있습니다.

1. 레이어 수.
2. 레이어의 종류.
3. 각 레이어의 뉴런 수입니다.
4. 각 레이어의 활성화 기능.
5. 입력 크기 및 출력 크기.

읽기: 딥 러닝의 정규화

결론

Keras는 사용하기 쉽고 딥 러닝 모델을 평가하고 개발하기 위한 강력한 오픈 소스이자 무료 Python 라이브러리이기 때문에 Keras를 사용한 딥 러닝 학습 은 필수적입니다. Keras는 또한 TensorFlow 및 Theano와 같이 널리 사용되는 수치 계산 라이브러리를 래핑하여 몇 줄의 프로그래밍 코드만으로 신경망 모델을 교육하고 정의할 수 있습니다.

Python 2 또는 3이 설치 및 구성되면 Keras 프로젝트로 딥 러닝을 시작할 준비가 된 것입니다. NumPy를 포함하여 SciPy를 설치 및 구성하고 TensorFlow 또는 Theano 백엔드가 있는 Keras를 설치 및 구성하기만 하면 됩니다.

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