Apresentando Deep Learning com Python: Aprenda Deep Learning em Python [2022]

Nos últimos anos, tecnologias como inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) foram amplamente adotadas e não são mais apenas “chavões da tecnologia”. Estamos começando a perceber o enorme potencial dessas tecnologias em evolução por meio de uma variedade de aplicativos da vida real, como chatbots inteligentes, recomendações personalizadas de produtos ou carros autônomos.

Graças à sua crescente adoção, também estamos falando de um mundo conectado – onde IA e ML podem potencialmente substituir seres humanos em ambientes de trabalho. Como as tecnologias de IA e ML prepararam os computadores para realizar tarefas complexas como “aprender pelo exemplo” – que vem naturalmente para a maioria dos seres humanos?

É aqui que o aprendizado profundo está desempenhando um papel fundamental. Como funciona o aprendizado profundo – e como você pode projetar modelos inteligentes em aprendizado profundo com a linguagem de programação Python ? Vamos discutir tudo isso nas seções a seguir.

O que é Aprendizado Profundo?

Como um subcampo de aprendizado de máquina e inteligência artificial, o aprendizado profundo é uma tecnologia usada para projetar e desenvolver modelos de dados altamente precisos – usando dados rotulados e redes neurais com várias camadas. Ao usar o aprendizado profundo, um modelo de dados pode classificar facilmente tarefas diretamente do texto, som e imagens. Por exemplo, o aprendizado profundo pode usar dezenas (ou até milhares) de representações em camadas dos dados – enquanto outras técnicas de ML podem se concentrar apenas em uma ou duas representações. Por isso, eles são chamados de aprendizado superficial.

Como as representações em camadas funcionam no aprendizado profundo? Por meio de modelos chamados de redes neurais – que consistem em uma estrutura de camadas de dados literais empilhadas umas sobre as outras. Aqui está um exemplo de como um modelo de aprendizado profundo usa várias camadas para identificar uma imagem de número 4 e fornecer a saída final.

Fonte

O que torna o Deep Learning tão diferente e poderoso?

O aprendizado profundo usa uma técnica chamada aprendizado de representação – que o diferencia de outras técnicas ou algoritmos de ML. Como funciona a aprendizagem de representação? Em linguagem simples, permite que seu sistema de computador analise dados brutos e detecte automaticamente as representações – que podem ser usadas para classificar ou detectar recursos. Por exemplo, o aprendizado de representação pode ser usado em problemas complexos, como:

• Colorir vídeos ou imagens dependendo do contexto de fundo.
• Usando um modelo de rede treinado – projetado para um problema específico – para focar em um problema completamente diferente.
• Identificar objetos individuais em uma imagem ou fotografia e gerar uma descrição textual dos mesmos.

Usando essa técnica poderosa, o aprendizado profundo tem sido bem-sucedido em impulsionar muitos aplicativos complexos. Quer aprender deep learning? Vamos ver por onde começar.

Como você aprende Deep Learning?

Como você começa com o aprendizado profundo? Se você possui conhecimento técnico sobre vários algoritmos de ML, além de compreensão de álgebra e estatística, isso pode ajudá-lo a aprender deep learning. No entanto, não é necessário.

Uma maneira muito mais rápida e eficiente de projetar e desenvolver modelos e projetos de ML é usar ferramentas e bibliotecas de terceiros de aprendizado profundo – desenvolvidas usando a popular linguagem de programação Python.

Por que você precisa usar o aprendizado profundo na linguagem de programação Python? Existem vários benefícios de usar o Python no aprendizado profundo, incluindo o seguinte:

• Linguagem simples e fácil de aprender que permite que seus desenvolvedores desenvolvam modelos de ML confiáveis ​​e sofisticados.
• Linguagem de programação completa e de uso geral – que é mais avançada do que as linguagens R ou MATLAB.
• Oferece suporte a uma variedade de bibliotecas e estruturas projetadas para aprendizado de máquina, como TensorFlow, Theano, Keras e Scikit.
• Uso de uma sintaxe de programação simples que promove desenvolvimento e teste rápidos de algoritmos de ML.
• Como uma linguagem de programação de código aberto, o Python tem uma comunidade crescente de desenvolvedores e usuários, juntamente com recursos online e documentação do usuário.
• Recomendado para vários casos de uso relacionados à IA, incluindo análise de dados, visualização de dados, visão computacional e processamento de linguagem natural.

Resumindo, usando o aprendizado profundo com Python , você pode aprender rapidamente a desenvolver e implantar modelos de aprendizado de máquina que podem ser usados ​​para modelagem preditiva.

Entendendo o aprendizado profundo em Python

Como desenvolvedor, você pode usar seu conhecimento em Python para projetos de aprendizado profundo – com a ajuda de sua biblioteca Keras. Você pode usar Keras para criar e implantar uma rede neural rapidamente.

O que é a biblioteca Keras e como ela é benéfica para o aprendizado profundo? Escrito usando a linguagem Python, Keras está entre as principais bibliotecas e APIs para redes neurais usadas em aprendizado profundo. Além de sua interface amigável, Keras oferece vários benefícios, incluindo:

• Fácil de aprender e criar modelos de ML eficazes.
• Suporta muitos modelos de ML independentes, incluindo redes neurais, funções relacionadas a custos, inicialização e regularização – que podem ser integrados ou reutilizados para criar novos modelos.
• Mais fácil de adicionar novos módulos, classes e funções.
• Suportado em uma variedade de sistemas de implantação de produção
• Integração perfeita com mecanismos de back-end, incluindo TensorFlow, Theano e PlaidML
• Integrado como uma API Keras de alto nível no TensorFlow versão 2.0
• Apoiado por gigantes da tecnologia como Microsoft, Amazon e Apple.

Embora o Keras ofereça suporte a vários mecanismos de back-end, seu suporte primário ou padrão é para TensorFlow; na verdade, a API Keras é empacotada como API tf.keras no TensorFlow. No entanto, o Keras permite que você altere facilmente seu mecanismo de back-end – para Theano ou CNTK – simplesmente editando o arquivo /.keras/keras.json em sua pasta de instalação.

Como criar um projeto de Deep Learning em Python usando Keras?

Aqui está a facilidade com que você pode criar uma rede neural em aprendizado profundo com Python e Keras:

1. Carregue seu conjunto de dados

Na primeira etapa, você precisa definir as classes e funções para carregar o conjunto de dados. Por exemplo, você pode usar a biblioteca NumPy para carregar os dados e as classes Keras para definir o modelo.

2. Defina o modelo de rede neural Keras

A próxima etapa é definir um modelo sequencial para sua rede neural e adicionar várias camadas a ela. Para isso, defina a primeira camada de entrada usando o argumento input_dim – seguido por camadas conectadas adicionais com a classe Dense.

3. Compile o modelo Keras definido

Em seguida, você pode compilar o modelo de rede neural usando um mecanismo de back-end como TensorFlow ou Theano. Durante o processo de compilação, especifique algumas propriedades adicionais como a função de perda e o otimizador para treinar o modelo de rede neural.

4. Execute o modelo Keras usando dados

Esta etapa envolve a execução do modelo de rede neural usando nossos dados carregados. Isso pode ser feito usando o método fit() no modelo.

5. Avalie o modelo

A etapa final é avaliar e treinar o modelo no conjunto de dados completo – juntamente com o desempenho da rede. Você pode fazer isso com a funçãovalu() no modelo.

Leia também: Pandas Vs Numpy: Diferença entre Pandas e Numpy

Conclusão

Com a crescente adoção de tecnologias de IA e ML em várias aplicações e indústrias, há uma grave escassez de profissionais qualificados e qualificados que possam personalizar e implementar projetos de aprendizado profundo com programação Python .

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