Keras를 사용한 딥 러닝 및 신경망 소개

딥 러닝이란 무엇입니까?

딥 러닝은 머신 러닝에 속하는 분야로 인공 신경망에서 알고리즘을 사용하는 것과 관련이 있습니다. 몇 줄의 코딩으로 문제를 해결하는 예측 모델을 만드는 데 주로 사용됩니다. 딥 러닝 시스템은 뇌의 기능과 구조에서 영감을 받은 광범위한 신경망입니다. 딥 러닝은 특히 방대한 양의 데이터가 포함될 때 필수적입니다.

그것은 광범위한 신경망을 생성하고 많은 데이터의 도움으로 확장 가능해지고 그 대가로 성능을 향상시킵니다. 구조화되지 않은 데이터 또는 레이블이 지정되지 않은 데이터의 경우 특히 유용합니다. 딥 러닝은 지도 학습 또는 레이블이 지정된 데이터 학습을 통해 우수한 결과를 제공할 수 있습니다.

인터넷에는 매일 생성되는 많은 데이터가 있고 대부분이 구조화되지 않은 데이터가 많기 때문에 이러한 종류의 문제를 해결하고 처리하는 데 딥 러닝이 차세대 핵심 기술이 되고 있습니다.

방대한 데이터가 처리 및 분석에 문제가 되는 상황에서 딥 러닝은 데이터가 더 많이 주어질수록 점점 더 좋아집니다. 더 많은 데이터가 여러 방식으로 연결되어 더 큰 모델과 더 많은 계산 처리를 생성할 때 더 크고 더 나은 신경망을 생성합니다. 또한 더 우수하고 개선된 알고리즘, 새로운 통찰력 및 향상된 기술을 위한 범위를 제공합니다.

케라스란?

현재로서는 딥 러닝에서 신경망이 얼마나 중요한지 이미 알고 있습니다. 신경망을 만드는 데 사용되는 많은 프레임워크가 있습니다. 그러나 동시에 많은 프레임워크의 복잡성이 개발자에게 장애물이 되고 있습니다. 신경망 모델을 구축하는 데 사용되는 고급 API를 단순화하고 개선하기 위한 많은 제안이 있었지만 신중하게 검토했을 때 그다지 성공적인 것은 없었습니다. Keras에 대한 자세한 내용은 Keras 및 Tenserflow에 대한 기사를 확인하십시오.

케라스 프레임워크의 등장은 딥러닝 분야에 큰 변화를 일으켰던 때였습니다. Keras는 Python 프로그래밍 언어로 작성되었으며 고급 신경망을 위한 주요 API 중 하나입니다. Keras는 많은 신경망의 백엔드 계산 엔진을 지원합니다.

또한 저수준 딥 러닝 API보다 개선되었습니다. TensorFlow는 인공 지능 라이브러리를 위한 오픈 소스이며 개발자가 많은 레이어를 포함하는 대규모 신경망을 만들 수 있도록 합니다. TensorFlow 2.0은 높은 수준의 API로 Keras를 채택했습니다. 따라서 Keras는 딥 러닝의 다른 모든 API 중에서 확실한 승자가 됩니다.

케라스의 원리

Keras를 만든 주요 목적은 사용자 친화적이고 동시에 쉽게 확장할 수 있도록 하는 것이었습니다. 그것은 파이썬과 함께 작동했으며 기계가 아니라 인간을 위해 설계되었습니다.

모범 사례를 따라 개발자의 인지 부하를 줄입니다. 정규화 체계, 활성화 함수, 초기화 체계, 옵티마이저, 비용 함수 및 신경 계층과 같은 독립형 모듈을 사용하여 새 모델을 생성하기 위해 Keras를 쉽게 만들 수 있습니다. 새로운 기능, 클래스 및 모듈은 간단하게 추가할 수 있습니다. Keras의 모델은 별도의 모델 구성 파일이 필요하지 않으며 Python 코드로 정의됩니다.

Keras의 모델

Keras의 핵심 데이터 구조는 모델이며, Keras에는 크게 Functional API Model Class와 Sequential Model의 두 가지 모델이 있습니다.

• 순차 모델: 설명하기 매우 간단한 레이어의 선형 스택을 가진 모델입니다. 순차 모델에서는 두 개의 조밀한 레이어가 모델에 의해 정의됩니다. 이것은 순차 모델을 코딩 측면에서 매우 덜 복잡하게 만듭니다. 학습된 모델 출력 예측, 메트릭 및 손실의 평가 및 계산, 학습 및 피팅, 학습 프로세스 정의 및 컴파일과 같은 각 계층의 정의는 한 줄의 코딩으로 충분합니다. Keras의 순차 모델은 사용이 간단하지만 모델 토폴로지에만 국한됩니다.

• 기능 API가 있는 모델 클래스: 유용한 API가 있는 케라스 모델 클래스는 주로 높은 수준의 복잡성을 갖는 모델 생성에 사용됩니다. 여기에는 공유 레이어가 있는 모델, 방향성 비순환 그래프(DAG), 다중 입력 및 다중 출력 모델 등이 포함됩니다. Functional API는 먼저 레이어를 정의하고, 모델을 생성하고, 컴파일하여 조합할 때 Sequential 모델보다 더 많은 유연성을 제공합니다. 그리고 결국, 그것을 맞추거나 훈련시킵니다. 예측 및 평가는 순차 모델과 유사합니다.

Keras 데이터 세트 및 애플리케이션

일반적으로 "keras.datasets" 클래스를 통해 찾을 수 있는 7개의 딥 러닝 샘플 데이터 세트가 있습니다. 이러한 데이터 세트에는 보스턴 주택 가격, MNIST 패션 이미지, MNIST 손으로 쓴 숫자, Reuters 뉴스와이어 주제, IMDB 영화 리뷰, cifar100 및 cifar10 작은 컬러 이미지가 포함됩니다.

MobileNetV2TK, NASNet, DenseNet, MobileNet, InceptionResNetV2, InceptionV3, ResNet50, VGG19, VGG16, Xception에 대해 이미 사전 훈련된 10개의 Keras 애플리케이션이 있습니다. 이러한 응용 프로그램 모델은 초보자 개발자가 다양한 클래스 집합에서 모델을 미세 조정하고 기능을 추출하며 이미지 분류를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

케라스의 장점

1. User-Friendly : Keras가 High-level Neural Networks API의 선두주자인 주된 이유 중 하나는 사용자 친화성 때문입니다.
2. 모델 구축 및 학습 용이성 : Keras의 또 다른 이점은 모델 구축 용이성과 학습 용이성입니다. 또한 분산 교육 및 다중 GPU에 대한 강력한 지원을 제공합니다.
3. 백엔드 엔진과의 손쉬운 통합 : PlaidML, MXNet, Theano, CNTK 및 TensorFlow와 같은 5개 이상의 백엔드 엔진과 통합할 수 있습니다.
4. 광범위한 채택 및 프로덕션 배치 옵션: 광범위한 프로덕션 배치 옵션 을 지원하고 광범위한 채택의 이점을 제공합니다.
5. 유연성 향상: 또한 개발자가 기본 언어로 구축한 모든 것을 빠르게 구현할 수 있도록 하는 하위 수준의 딥 러닝 언어와 쉽게 통합됩니다. 이러한 방식으로 Keras는 기계 학습 개발자에게 큰 유연성을 제공합니다.
6. 대기업, 신생 기업 및 연구원의 채택: Keras는 Uber, Nvidia, Apple, Amazon, Microsoft, Square, Zocdoc, Instacart, Yelp, Netflix 및 Google과 같은 많은 대기업에서 사용하고 있습니다. NASA와 CERN의 연구원들도 딥 러닝을 위한 프레임워크로 Keras를 채택했습니다. 제품의 핵심에 딥 러닝을 사용하는 스타트업에서도 만연합니다.
7. 모델을 제품으로 쉽게 전환: Keras는 Google Cloud를 비롯한 다른 딥 러닝 프레임워크보다 훨씬 다양한 플랫폼을 지원하므로 개발자는 자신의 모델을 제품으로 빠르게 변환할 수 있습니다. 이는 브라우저에서 WebDNN 및 Keras.js와 같은 GPU 가속 JavaScript 런타임을 통해 브라우저에서 TensorFlow-Serving으로, Apple의 CoreML을 통해 iOS에서 Not Hotdog 앱과 같은 TensorFlow Android 런타임을 통해 달성됩니다. Apple의 CoreML은 Keras에 대한 공식 지원도 제공합니다.

결론

이 기사는 Keras와 딥 러닝에 Keras가 어떻게 사용되는지에 관한 것입니다. 이 기사가 Keras의 원리, Keras의 모델 및 Keras 사용의 이점에 대해 약간의 빛을 주었기를 바랍니다. 기계 학습과 인공 지능에 대해 더 알고 싶다면 IIT 마드라스와 upGrad의 기계 학습 및 클라우드 고급 인증을 확인하십시오.