Python으로 딥 러닝 소개: Python에서 딥 러닝 배우기 [2022]

지난 몇 년 동안 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)과 같은 기술이 널리 채택되었으며 더 이상 "기술 유행어"가 아닙니다. 우리는 지능형 챗봇, 맞춤형 제품 추천, 자율주행 자동차와 같은 다양한 실생활 애플리케이션을 통해 이러한 진화하는 기술의 엄청난 잠재력을 깨닫기 시작했습니다.

채택이 증가함에 따라 AI와 ML이 잠재적으로 작업 환경에서 인간을 대체할 수 있는 연결된 세계에 대해서도 이야기하고 있습니다. AI 및 ML 기술은 대부분의 인간에게 자연스럽게 나타나는 "예를 통해 학습"과 같은 복잡한 작업을 수행하도록 컴퓨터를 어떻게 준비시켰습니까?

여기서 딥 러닝이 중추적인 역할을 합니다. 딥 러닝은 어떻게 작동 하며 Python 프로그래밍 언어를 사용하여 딥 러닝에서 지능형 모델을 설계할 수 있습니까? 다음 섹션에서 이 모든 것을 논의해 보겠습니다.

딥 러닝이란 무엇입니까?

머신 러닝 및 인공 지능의 하위 분야인 딥 러닝은 레이블이 지정된 데이터와 여러 계층의 신경망을 사용하여 매우 정확한 데이터 모델을 설계하고 개발하는 데 사용되는 기술입니다. 데이터 모델은 딥 러닝을 사용하여 텍스트, 사운드 및 이미지에서 직접 작업을 쉽게 분류할 수 있습니다. 예를 들어, 딥 러닝은 데이터의 계층화된 표현을 수십(또는 수천) 사용할 수 있지만 다른 ML 기술은 하나 또는 두 개의 표현에만 집중할 수 있습니다. 따라서 그것들을 얕은 학습이라고 합니다.

딥 러닝에서 계층 표현은 어떻게 작동합니까? 서로 겹쳐진 리터럴 데이터 레이어의 구조로 구성된 신경망이라고 하는 모델을 통해. 다음은 딥 러닝 모델이 다중 레이어를 사용하여 숫자 4의 이미지를 식별하고 최종 출력을 제공하는 방법의 예입니다.

원천

무엇이 딥 러닝을 차별화하고 강력하게 만드는가?

딥 러닝은 다른 ML 기술이나 알고리즘과 차별화되는 표현 학습이라는 기술을 사용합니다. 표현 학습은 어떻게 작동합니까? 간단한 언어로 말하면 컴퓨터 시스템이 원시 데이터를 분석하고 특징을 분류하거나 감지하는 데 사용할 수 있는 표현을 자동으로 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 표현 학습은 다음과 같은 복잡한 문제에 사용할 수 있습니다.

• 배경 컨텍스트에 따라 비디오 또는 이미지를 채색합니다.
• 특정 문제를 위해 설계된 훈련된 네트워크 모델을 사용하여 완전히 다른 문제에 집중합니다.
• 이미지 또는 사진에서 개별 개체를 식별하고 이에 대한 텍스트 설명을 생성합니다.

이 강력한 기술을 사용하여 딥 러닝은 많은 복잡한 응용 프로그램을 구동하는 데 성공했습니다. 딥러닝을 배우고 싶으신가요? 어디서부터 시작해야 하는지 봅시다.

딥러닝은 어떻게 배우나요?

딥 러닝을 어떻게 시작합니까? 대수 및 통계에 대한 이해와 함께 다양한 ML 알고리즘에 대한 기술적 지식을 보유하고 있다면 딥러닝 학습에 도움이 될 수 있습니다. 그러나 필수 사항은 아닙니다.

ML 모델 및 프로젝트를 설계하고 개발하는 훨씬 빠르고 효율적인 방법은 널리 사용되는 Python 프로그래밍 언어를 사용하여 개발된 딥 러닝 타사 도구 및 라이브러리를 사용하는 것입니다.

Python 프로그래밍 언어에서 딥 러닝을 사용해야 하는 이유는 무엇입니까? 다음을 포함하여 딥 러닝에서 Python을 사용하면 여러 가지 이점이 있습니다.

• 개발자가 안정적이고 정교한 ML 모델을 개발할 수 있도록 하는 간단하고 배우기 쉬운 언어입니다.
• R 또는 MATLAB 언어보다 더 발전된 완전한 범용 프로그래밍 언어입니다.
• TensorFlow, Theano, Keras 및 Scikit과 같은 기계 학습을 위해 설계된 다양한 라이브러리 및 프레임워크를 지원합니다.
• ML 알고리즘의 더 빠른 개발 및 빠른 테스트를 촉진하는 간단한 프로그래밍 구문을 사용합니다.
• 오픈 소스 프로그래밍 언어인 Python은 온라인 리소스 및 사용자 문서와 함께 개발자 및 사용자 커뮤니티가 증가하고 있습니다.
• 데이터 분석, 데이터 시각화, 컴퓨터 비전 및 자연어 처리를 포함한 여러 AI 관련 사용 사례에 권장됩니다.

간단히 말해서 Python과 함께 딥 러닝을 사용하면 예측 모델링에 사용할 수 있는 기계 학습 모델을 개발하고 배포하는 방법을 빠르게 배울 수 있습니다.

파이썬의 딥러닝 이해하기

개발자는 Keras 라이브러리를 통해 Python 지식을 딥 러닝 프로젝트에 사용할 수 있습니다. Keras를 사용하여 빠른 시간 내에 신경망을 만들고 배포할 수 있습니다.

Keras 라이브러리는 무엇이며 딥 러닝에 어떤 이점이 있습니까? Python 언어를 사용하여 작성된 Keras는 딥 러닝에 사용되는 신경망용 주요 라이브러리 및 API 중 하나입니다. 사용자 친화적인 인터페이스 외에도 Keras는 다음과 같은 여러 이점을 제공합니다.

• 배우기 쉽고 효과적인 ML 모델을 구축합니다.
• 신경망, 비용 관련 기능, 초기화 및 정규화를 비롯한 많은 독립 실행형 ML 모델을 지원하며, 이를 통합하거나 재사용하여 새 모델을 생성할 수 있습니다.
• 새 모듈, 클래스 및 기능을 더 쉽게 추가할 수 있습니다.
• 다양한 프로덕션 배포 시스템에서 지원
• TensorFlow, Theano 및 PlaidML을 포함한 백엔드 엔진과의 원활한 통합
• TensorFlow 버전 2.0에서 고급 Keras API로 통합
• Microsoft, Amazon, Apple과 같은 거대 기술 기업의 지원을 받습니다.

Keras는 여러 백엔드 엔진을 지원하지만 기본 또는 기본 지원은 TensorFlow에 대한 것입니다. 사실 Keras API는 TensorFlow에서 tf.keras API로 패키징되어 있습니다. 그러나 Keras를 사용하면 설치 폴더에서 /.keras/keras.json 파일을 간단히 편집하여 백엔드 엔진을 Theano 또는 CNTK로 쉽게 변경할 수 있습니다.

Keras를 사용하여 Python 프로젝트에서 딥 러닝을 만드는 방법은 무엇입니까?

다음은 Python 및 Keras 를 사용하여 딥 러닝 에서 신경망을 얼마나 쉽게 만들 수 있는지입니다 .

1. 데이터세트 로드

첫 번째 단계에서 데이터 세트를 로드하기 위한 클래스와 함수를 정의해야 합니다. 예를 들어 NumPy 라이브러리를 사용하여 데이터를 로드하고 Keras 클래스를 사용하여 모델을 정의할 수 있습니다.

2. Keras 신경망 모델 정의

다음 단계는 신경망에 대한 순차 모델을 정의한 다음 여러 계층을 추가하는 것입니다. 이를 위해 input_dim 인수를 사용하여 첫 번째 입력 레이어를 정의한 다음 Dense 클래스로 연결된 추가 레이어를 정의합니다.

3. 정의된 Keras 모델 컴파일

다음으로 TensorFlow 또는 Theano와 같은 백엔드 엔진을 사용하여 신경망 모델을 컴파일할 수 있습니다. 컴파일 과정에서 손실 함수 및 옵티마이저와 같은 몇 가지 추가 속성을 지정하여 신경망 모델을 훈련합니다.

4. 데이터를 이용한 Keras 모델 실행

이 단계에는 로드된 데이터를 사용하여 신경망 모델을 실행하는 작업이 포함됩니다. 이것은 모델에서 fit() 메서드를 사용하여 수행할 수 있습니다.

5. 모델 평가

마지막 단계는 네트워크 성능과 함께 전체 데이터 세트에서 모델을 평가하고 훈련하는 것입니다. 모델의 평가() 함수를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.

또한 읽기: 판다 대 Numpy: 판다와 Numpy의 차이점

결론

다양한 애플리케이션 및 산업에서 AI 및 ML 기술의 채택이 증가함에 따라 Python 프로그래밍 으로 딥 러닝 프로젝트를 사용자 정의하고 구현할 수 있는 숙련되고 자격을 갖춘 전문가가 심각하게 부족 합니다.

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