Przedstawiamy głębokie uczenie w Pythonie: ucz się głębokiego uczenia w Pythonie [2022]

W ciągu ostatnich kilku lat technologie takie jak sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) zostały szeroko przyjęte i nie są już tylko „technologicznymi modnymi hasłami”. Zaczynamy zdawać sobie sprawę z ogromnego potencjału tych rozwijających się technologii dzięki różnorodnym aplikacjom, takim jak inteligentne chatboty, spersonalizowane rekomendacje produktów lub autonomiczne samochody.

Dzięki coraz powszechniejszemu stosowaniu mówimy również o połączonym świecie – w którym sztuczna inteligencja i ML mogą potencjalnie zastąpić ludzi w środowiskach pracy. W jaki sposób technologie AI i ML przygotowały komputery do wykonywania skomplikowanych zadań, takich jak „uczenie się na przykładzie” – co jest naturalne dla większości ludzi?

W tym miejscu uczenie głębokie odgrywa kluczową rolę. Jak działa głębokie uczenie — i jak zaprojektować inteligentne modele w głębokim uczeniu za pomocą języka programowania Python ? Omówmy to wszystko w kolejnych rozdziałach.

Co to jest głębokie uczenie?

Jako poddziedzina uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, uczenie głębokie jest technologią wykorzystywaną do projektowania i opracowywania bardzo dokładnych modeli danych – przy użyciu danych oznaczonych i sieci neuronowych z wieloma warstwami. Korzystając z głębokiego uczenia, model danych może łatwo klasyfikować zadania bezpośrednio na podstawie tekstu, dźwięku i obrazów. Na przykład uczenie głębokie może wykorzystywać dziesiątki (a nawet tysiące) warstwowych reprezentacji danych – podczas gdy inne techniki ML mogą skupiać się tylko na jednej lub dwóch reprezentacjach. Stąd nazywa się je płytkim uczeniem.

Jak reprezentacje warstwowe działają w głębokim uczeniu? Poprzez modele zwane sieciami neuronowymi – które składają się ze struktury dosłownych warstw danych nałożonych na siebie. Oto przykład, w jaki sposób model głębokiego uczenia wykorzystuje wiele warstw do zidentyfikowania obrazu o numerze 4 i dostarczenia ostatecznego wyniku.

Źródło

Co sprawia, że ​​uczenie głębokie jest tak inne i potężne?

Głębokie uczenie wykorzystuje technikę zwaną uczeniem reprezentacji, która odróżnia je od innych technik lub algorytmów ML. Jak działa nauka reprezentacji? Mówiąc prostym językiem, pozwala systemowi komputerowemu analizować surowe dane i automatycznie wykrywać reprezentacje – które można wykorzystać do klasyfikacji lub wykrywania cech. Na przykład uczenie się reprezentacji może być stosowane w złożonych problemach, takich jak:

• Kolorowanie filmów lub obrazów w zależności od kontekstu tła.
• Korzystanie z wytrenowanego modelu sieci – zaprojektowanego dla konkretnego problemu – aby skoncentrować się na zupełnie innym problemie.
• Identyfikowanie poszczególnych obiektów na obrazie lub fotografii i generowanie opisu tekstowego tego samego.

Dzięki tej potężnej technice uczenie głębokie z powodzeniem obsługuje wiele złożonych aplikacji. Chcesz nauczyć się głębokiego uczenia? Zobaczmy, od czego zacząć.

Jak uczysz się głębokiego uczenia się?

Jak zacząć z deep learningiem? Jeśli posiadasz wiedzę techniczną na temat różnych algorytmów ML wraz ze zrozumieniem algebry i statystyki, może to pomóc w nauce głębokiego uczenia się. Nie jest to jednak wymagane.

O wiele szybszym i wydajnym sposobem projektowania i opracowywania modeli i projektów ML jest korzystanie z narzędzi i bibliotek do głębokiego uczenia się innych firm — opracowanych przy użyciu popularnego języka programowania Python.

Dlaczego musisz używać głębokiego uczenia się w języku programowania Python? Istnieje wiele korzyści płynących z używania Pythona w głębokim uczeniu, w tym:

• Prosty i łatwy do nauczenia język, który umożliwia programistom tworzenie niezawodnych i wyrafinowanych modeli ML.
• Kompletny i uniwersalny język programowania – bardziej zaawansowany niż języki R lub MATLAB.
• Obsługuje szereg bibliotek i struktur zaprojektowanych do uczenia maszynowego, takich jak TensorFlow, Theano, Keras i Scikit.
• Wykorzystanie prostej składni programistycznej, która sprzyja szybszemu programowaniu i szybkiemu testowaniu algorytmów ML.
• Jako język programowania o otwartym kodzie źródłowym Python ma rosnącą społeczność programistów i użytkowników, a także zasoby online i dokumentację użytkownika.
• Zalecane w kilku przypadkach użycia związanych ze sztuczną inteligencją, w tym w analizie danych, wizualizacji danych, wizji komputerowej i przetwarzaniu języka naturalnego.

Krótko mówiąc, korzystając z uczenia głębokiego w języku Python , możesz szybko nauczyć się opracowywać i wdrażać modele uczenia maszynowego, które można wykorzystać do modelowania predykcyjnego.

Zrozumienie głębokiego uczenia się w Pythonie

Jako programista możesz wykorzystać swoją wiedzę w Pythonie w projektach uczenia głębokiego — za pomocą biblioteki Keras. Keras umożliwia szybkie tworzenie i wdrażanie sieci neuronowych.

Czym jest biblioteka Keras i jakie są jej zalety w przypadku uczenia głębokiego? Napisany w języku Python Keras jest jedną z wiodących bibliotek i interfejsów API dla sieci neuronowych wykorzystywanych w głębokim uczeniu. Oprócz przyjaznego dla użytkownika interfejsu Keras oferuje kilka korzyści, w tym:

• Łatwe do nauczenia i budowania skutecznych modeli ML.
• Obsługuje wiele samodzielnych modeli ML, w tym sieci neuronowe, funkcje związane z kosztami, inicjalizację i regularyzację — które można zintegrować lub ponownie wykorzystać do tworzenia nowych modeli.
• Łatwiejsze dodawanie nowych modułów, klas i funkcji.
• Obsługiwane przez szereg systemów wdrażania produkcyjnego
• Bezproblemowa integracja z silnikami zaplecza, w tym TensorFlow, Theano i PlaidML
• Zintegrowany jako wysokopoziomowy Keras API w TensorFlow w wersji 2.0
• Wspierany przez gigantów technologicznych, takich jak Microsoft, Amazon i Apple.

Mimo że Keras obsługuje wiele silników zaplecza, jego podstawową lub domyślną obsługą jest TensorFlow; w rzeczywistości Keras API jest spakowany jako tf.keras API w TensorFlow. Keras umożliwia jednak łatwą zmianę silnika zaplecza – na Theano lub CNTK – po prostu edytując plik /.keras/keras.json w folderze instalacyjnym.

Jak stworzyć projekt Deep Learning w Pythonie za pomocą Keras?

Oto jak łatwo możesz stworzyć sieć neuronową w głębokim uczeniu za pomocą Pythona i Keras:

1. Załaduj swój zbiór danych

W pierwszym kroku musisz zdefiniować klasy i funkcje do ładowania zestawu danych. Na przykład można użyć biblioteki NumPy do załadowania danych i klas Keras w celu zdefiniowania modelu.

2. Zdefiniuj model sieci neuronowej Keras

Następnym krokiem jest zdefiniowanie modelu sekwencyjnego dla sieci neuronowej, a następnie dodanie do niego wielu warstw. W tym celu zdefiniuj pierwszą warstwę wejściową za pomocą argumentu input_dim – po której następują dodatkowe połączone warstwy z klasą Dense.

3. Skompiluj zdefiniowany model Kerasa

Następnie możesz skompilować model sieci neuronowej za pomocą silnika zaplecza, takiego jak TensorFlow lub Theano. Podczas procesu kompilacji określ dodatkowe właściwości, takie jak funkcja strat i optymalizator, aby trenować model sieci neuronowej.

4. Wykonaj model Keras przy użyciu danych

Ten krok obejmuje wykonanie modelu sieci neuronowej przy użyciu naszych załadowanych danych. Można to zrobić za pomocą metody fit() w modelu.

5. Oceń model

Ostatnim krokiem jest ocena i przeszkolenie modelu na pełnym zestawie danych – wraz z wydajnością sieci. Możesz to zrobić za pomocą funkcji assessment() w modelu.

Przeczytaj także: Pandas Vs Numpy: Różnica między Pandami a Numpy

Wniosek

Wraz z rosnącym przyjęciem technologii AI i ML w różnych aplikacjach i branżach istnieje poważny niedobór wykwalifikowanych i wykwalifikowanych specjalistów, którzy potrafią dostosowywać i wdrażać projekty uczenia głębokiego za pomocą programowania w języku Python .

Zainteresowany karierą w przyszłości? upGrad oferuje różnorodne kursy związane ze sztuczną inteligencją i głębokim uczeniem, które mogą poprawić ogólne perspektywy Twojej kariery. Sprawdź wszystkie nasze kursy dyplomowe i certyfikacyjne z zakresu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego i wybierz ten, który najbardziej Ci odpowiada.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o technikach głębokiego uczenia się, uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadania, status absolwentów IIIT-B, ponad 5 praktycznych praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.