Wprowadzenie do głębokiego uczenia i sieci neuronowych z Keras

Co to jest głębokie uczenie?

Deep Learning to dziedzina zaliczana do Machine Learning i związana z wykorzystaniem algorytmów w sztucznych sieciach neuronowych. Jest on głównie używany do tworzenia modelu predykcyjnego do rozwiązywania problemów za pomocą zaledwie kilku linijek kodu. System Deep Learning to rozbudowana sieć neuronowa inspirowana funkcją i strukturą mózgu. Głębokie uczenie jest niezbędne, zwłaszcza gdy w grę wchodzą ogromne ilości danych.

Tworzy rozbudowaną sieć neuronową, a przy pomocy dużej ilości danych staje się skalowalna, a w zamian poprawia wydajność. Jest to korzystne zwłaszcza w przypadku danych nieustrukturyzowanych lub danych nieoznakowanych. Głębokie uczenie może dać doskonałe wyniki dzięki uczeniu nadzorowanemu lub uczeniu się na podstawie oznaczonych danych.

Ponieważ w Internecie dostępnych jest wiele danych, które są generowane każdego dnia, a większość z nich jest nieustrukturyzowana, Deep Learning staje się kolejną wielką rzeczą w rozwiązywaniu i radzeniu sobie z tego rodzaju problemami.

O ile w sytuacji, gdy ogromne ilości danych stają się problemem do przetworzenia i analizy, to z drugiej strony uczenie głębokie staje się coraz lepsze, im więcej danych jest mu przekazywanych. Tworzy większą i lepszą sieć neuronową, gdy więcej danych jest połączonych na wiele sposobów, tworząc większe modele i więcej przetwarzania obliczeń. Zapewnia również pole do lepszych i ulepszonych algorytmów, nowych spostrzeżeń i ulepszonych technik.

Co to jest Keras?

W tej chwili wiesz już, jak krytyczne są sieci neuronowe w głębokim uczeniu. Istnieje wiele frameworków wykorzystywanych do tworzenia sieci neuronowych. Ale jednocześnie złożoność wielu frameworków staje się przeszkodą dla programistów. Pojawiło się wiele propozycji uproszczenia i ulepszenia interfejsów API wysokiego poziomu, które są używane do budowania modeli sieci neuronowych, ale nic nie było bardzo udane, gdy dokładnie zbadano je. Aby dowiedzieć się więcej o Kerasie, zapoznaj się z artykułem o Kerasie i Tenserflow.

To wtedy wejście Keras framework zrobiło dużą różnicę w dziedzinie Deep Learning. Keras jest napisany w języku programowania Python i jest jednym z wiodących interfejsów API dla sieci neuronowych wysokiego poziomu. Keras obsługuje wewnętrzne silniki obliczeniowe wielu sieci neuronowych.

Jest to również ulepszenie w stosunku do niskopoziomowych interfejsów API uczenia głębokiego. TensorFlow to biblioteka typu open source dla sztucznej inteligencji, która umożliwia programistom tworzenie wielkoskalowych sieci neuronowych z wieloma warstwami. TensorFlow 2.0 przyjął Keras jako interfejs API wysokiego poziomu. To sprawia, że ​​Keras jest wyraźnym zwycięzcą wśród wszystkich innych interfejsów API głębokiego uczenia.

Zasady Keras

Głównym celem stworzenia Kerasa było uczynienie go przyjaznym dla użytkownika i jednocześnie łatwym do rozbudowy. Działał z Pythonem i nie był przeznaczony dla maszyn, ale dla ludzi.

Zmniejsza obciążenie poznawcze programistów, przestrzegając najlepszych praktyk. Można łatwo Keras do tworzenia nowych modeli przy użyciu samodzielnych modułów, takich jak schematy regularyzacji, funkcje aktywacji, schematy inicjalizacji, optymalizatory, funkcje kosztów i warstwy neuronowe. Dodawanie nowych funkcji, klas i modułów jest proste. Modele Keras nie wymagają oddzielnych plików konfiguracyjnych modeli i są zdefiniowane w kodzie Pythona.

Modelki w Keras

Podstawową strukturą danych Keras jest model, aw Keras istnieją głównie dwa typy modeli, które są klasą modelu funkcjonalnego interfejsu API i modelem sekwencyjnym.

• Model sekwencyjny: Jest to model z liniowym stosem warstw, który jest bardzo prosty do opisania. W modelu sekwencyjnym model definiuje dwie gęste warstwy. To sprawia, że ​​model sekwencyjny jest bardzo mniej skomplikowany pod względem kodowania. Tylko jedna linia kodowania wystarcza w zdefiniowaniu każdej warstwy, takiej jak wytrenowane przewidywanie wyników modelu, ocena i obliczanie metryk i strat, szkolenie i dopasowanie, definicja i kompilacja procesu uczenia się. Sekwencyjny model Keras jest prosty w użyciu, ale ogranicza się tylko do topologii modelu.

• Klasa modelu z funkcjonalnym API: Keras Model Class z użytecznym API jest używany głównie do tworzenia modeli o wysokim poziomie złożoności. Należą do nich modele ze współdzielonymi warstwami, skierowane grafy acykliczne (DAG), modele wielowejściowe i wielowyjściowe itp. Funkcjonalne API zapewnia większą elastyczność niż model sekwencyjny w składaniu ich w całość poprzez najpierw zdefiniowanie warstwy, stworzenie modelu, kompilację. i na koniec dopasowując go lub trenując. Przewidywanie i ocena są podobne jak w modelu sekwencyjnym.

Zbiory danych i aplikacje Keras

Istnieje 7 przykładowych zestawów danych Deep Learning, które można znaleźć za pośrednictwem klasy „keras.datasets”. Te zbiory danych obejmują ceny mieszkań w Bostonie, obrazy mody MNIST, odręczne cyfry MNIST, tematy z wiadomości Reuters, recenzje filmów IMDB oraz małe kolorowe obrazy cifar100 i cifar10.

Istnieje 10 aplikacji Keras, które są już wstępnie przeszkolone pod kątem MobileNetV2TK, NASNet, DenseNet, MobileNet, InceptionResNetV2, InceptionV3, ResNet50, VGG19, VGG16, Xception. Te modele aplikacji mogą być używane przez każdego początkującego programistę do dostrajania modeli w innym zestawie klas, wyodrębniania funkcji i przewidywania klasyfikacji obrazów.

Korzyści z Keras

1. Przyjazny dla użytkownika : Jednym z głównych powodów, dla których Keras jest liderem w API sieci neuronowych wysokiego poziomu, jest łatwość obsługi.
2. Łatwość budowania modeli i uczenia się : Inne zalety Keras to łatwość budowania modeli i łatwość uczenia się. Zapewnia również silne wsparcie dla rozproszonych szkoleń i wielu procesorów graficznych.
3. Łatwa integracja z silnikami zaplecza : może zintegrować się z co najmniej pięcioma silnikami zaplecza, takimi jak PlaidML, MXNet, Theano, CNTK i TensorFlow.
4. Szeroki zakres opcji szerokiego wdrożenia i wdrożenia produkcyjnego: obsługuje szeroką gamę opcji wdrożenia produkcyjnego i oferuje zalety szerokiego wdrożenia.
5. Większa elastyczność: Łatwo integruje się również z językami głębokiego uczenia niższego poziomu, co umożliwia programiście szybkie zaimplementowanie wszystkiego, co zbudował w języku podstawowym. W ten sposób Keras oferuje dużą elastyczność programistom uczenia maszynowego.
6. Przyjęcie przez duże firmy, start-upy i badaczy: Keras jest używany przez wiele dużych firm, takich jak Uber, Nvidia, Apple, Amazon, Microsoft, Square, Zocdoc, Instacart, Yelp, Netflix i Google. Naukowcy z NASA i CERN również przyjęli Keras jako swoje ramy do głębokiego uczenia się. Jest to również powszechne w startupach, które wykorzystują głębokie uczenie się w rdzeniu swoich produktów.
7. Łatwe przekształcanie modeli w produkty: programista może szybko przekształcić swoje modele w produkty, ponieważ Keras obsługuje bardziej doskonały zakres platform niż jakiekolwiek inne frameworki do uczenia głębokiego, w tym Google Cloud. Osiąga się to za pomocą TensorFlow-Serving, w przeglądarce za pomocą akcelerowanych przez GPU środowisk wykonawczych JavaScript, takich jak WebDNN i Keras.js, w systemie Android za pośrednictwem środowiska wykonawczego TensorFlow Android, takiego jak aplikacja Not Hotdog na iOS za pośrednictwem CoreML firmy Apple. CoreML firmy Apple zapewnia również oficjalne wsparcie dla Keras.

Wniosek

Ten artykuł dotyczy Keras i tego, jak jest używany do głębokiego uczenia się. Mamy nadzieję, że ten artykuł rzucił nieco światła na zasady Keras, modele w Keras i korzyści płynące z używania Keras. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, sprawdź IIT Madras i zaawansowaną certyfikację w zakresie uczenia maszynowego i chmury.