Introdução ao aprendizado profundo e redes neurais com Keras

O que é Aprendizado Profundo?

Deep Learning é um campo que se enquadra no Machine Learning e está relacionado ao uso de algoritmos em redes neurais artificiais. É usado principalmente para criar um modelo preditivo para resolver os problemas com apenas algumas linhas de codificação. Um sistema de Deep Learning é uma extensa rede neural que é inspirada na função e estrutura do cérebro. Deep Learning é essencial, especialmente quando grandes quantidades de dados estão envolvidas.

Ele cria uma extensa rede neural e, com a ajuda de um grande número de dados, torna-se escalável e, em troca, melhora o desempenho. É benéfico especialmente no caso de dados não estruturados ou dados não rotulados. O Deep Learning pode fornecer excelentes resultados por meio de aprendizado supervisionado ou aprendizado com dados rotulados.

Como existem muitos dados disponíveis na internet que são gerados todos os dias e onde a maioria deles não é estruturada, o Deep Learning está se tornando a próxima grande novidade na solução e tratamento desses tipos de problemas.

Enquanto em uma situação em que dados massivos se tornam um problema para processar e analisar, por outro lado, o aprendizado profundo se torna cada vez melhor com mais dados fornecidos a ele. Ele cria uma rede neural maior e melhor quando mais dados são conectados de várias maneiras, criando modelos maiores e mais processamento de cálculos. Ele também fornece espaço para algoritmos melhores e aprimorados, novos insights e técnicas aprimoradas.

O que é Keras?

A partir de agora, você já sabe como as redes neurais são críticas no aprendizado profundo. Existem muitos frameworks usados ​​para criar redes neurais. Mas, ao mesmo tempo, a complexidade de muitos frameworks está se tornando um obstáculo para os desenvolvedores. Muitas propostas foram feitas para simplificar e melhorar as APIs de alto nível que são usadas para construir modelos de redes neurais, mas nada foi muito bem sucedido quando examinado cuidadosamente. Para saber mais sobre Keras, confira o artigo sobre Keras e Tenserflow.

Foi quando a entrada do framework Keras fez uma grande diferença na área de Deep Learning. Keras é escrito na linguagem de programação Python e é uma das principais APIs para redes neurais de alto nível. Keras suporta os mecanismos de computação de back-end de muitas redes neurais.

Também é uma melhoria em relação às APIs de aprendizado profundo de baixo nível. O TensorFlow é uma biblioteca de código aberto para inteligência artificial e permite que os desenvolvedores criem redes neurais em grande escala com muitas camadas. O TensorFlow 2.0 adotou o Keras como sua API de alto nível. Isso torna o Keras um vencedor claro entre todas as outras APIs de aprendizado profundo.

Princípios de Keras

O objetivo principal da criação do Keras foi torná-lo fácil de usar e extensível ao mesmo tempo. Funcionou com Python e não foi projetado para máquinas, mas para seres humanos.

Reduz a carga cognitiva dos desenvolvedores seguindo as melhores práticas. Pode-se facilmente Keras para a criação de novos modelos usando módulos autônomos, como esquemas de regularização, funções de ativação, esquemas de inicialização, otimizadores, funções de custo e camadas neurais. Novas funções, classes e módulos são fáceis de adicionar. Os modelos do Keras não requerem arquivos de configuração de modelo separados e são definidos no código Python.

Modelos em Keras

A estrutura de dados principal do Keras é o modelo, e existem principalmente dois tipos de modelos no Keras, que são Classe de Modelo de API Funcional e Modelo Seqüencial.

• Modelo Sequencial: É um modelo com uma pilha linear de uma camada que é muito simples de descrever. Em um modelo sequencial, duas camadas densas são definidas pelo modelo. Isso torna o modelo sequencial muito menos complicado em termos de codificação. Apenas uma linha de codificação é suficiente na definição de cada camada, como previsão de saída do modelo treinado, avaliação e cálculo de métricas e perdas, treinamento e ajuste, definição e compilação do processo de aprendizado. O modelo sequencial de Keras é simples de usar, mas é limitado apenas à topologia do modelo.

• Model Class com a API funcional: Keras Model Class com API útil é usado principalmente para a criação de modelos que possuem altos níveis de complexidade. Isso inclui modelos com camadas compartilhadas, gráficos acíclicos direcionados (DAGs), modelos multi-entrada e multi-saída, etc. A API funcional fornece mais flexibilidade do que um modelo sequencial ao juntá-lo, primeiro definindo a camada, criando o modelo, compilando-o e no final, encaixando ou treinando. A previsão e a avaliação são semelhantes às do Modelo Sequencial.

Conjuntos de dados e aplicativos Keras

Existem 7 conjuntos de dados de amostra de Deep Learning que geralmente podem ser encontrados por meio da classe “keras.datasets”. Esses conjuntos de dados incluem preços do Boston Housing, imagens de moda do MNIST, dígitos manuscritos do MNIST, tópicos de notícias da Reuters, resenhas de filmes do IMDB e pequenas imagens coloridas cifar100 e cifar10.

Existem 10 aplicativos Keras que já são pré-treinados para MobileNetV2TK, NASNet, DenseNet, MobileNet, InceptionResNetV2, InceptionV3, ResNet50, VGG19, VGG16, Xception. Esses modelos de aplicativos podem ser usados ​​por qualquer desenvolvedor iniciante para ajustar os modelos em um conjunto diferente de classes, extrair recursos e prever a classificação de imagens.

Benefícios do Keras

1. User-Friendly : Uma das principais razões para Keras ser o líder em API de redes neurais de alto nível é por causa da facilidade de uso.
2. Facilidade de construção de modelos e aprendizado : Outros benefícios do Keras são a facilidade de construção de modelos e facilidade de aprendizado. Ele também fornece forte suporte para treinamento distribuído e várias GPUs.
3. Fácil integração com mecanismos de back-end : pode se integrar com pelo menos cinco mecanismos de back-end, como PlaidML, MXNet, Theano, CNTK e TensorFlow.
4. Ampla variedade de opções de ampla adoção e implantação de produção: tem suporte para uma ampla variedade de opções de implantação de produção e oferece as vantagens de ampla adoção.
5. Maior flexibilidade: também se integra facilmente a um nível mais baixo de linguagens de aprendizado profundo, o que permite que um desenvolvedor implemente rapidamente qualquer coisa que tenha construído na linguagem base. Desta forma, Keras oferece grande flexibilidade ao desenvolvedor de Machine Learning.
6. Adoção por Grandes Empresas, Startups e Pesquisadores: Keras é usado por muitas grandes empresas como Uber, Nvidia, Apple, Amazon, Microsoft, Square, Zocdoc, Instacart, Yelp, Netflix e Google entre muitas outras. Pesquisadores da NASA e do CERN também adotaram Keras como suas estruturas para aprendizado profundo. Também é prevalente em startups que usam deep learning no núcleo de seus produtos.
7. Fácil de transformar modelos em produtos: um desenvolvedor pode converter rapidamente seus modelos em produtos porque o Keras oferece suporte a uma variedade de plataformas mais excelente do que qualquer outra estrutura de aprendizado profundo, incluindo o Google Cloud. Isso é alcançado com o TensorFlow-Serving, no navegador por meio de tempos de execução JavaScript acelerados por GPU, como WebDNN e Keras.js, no Android, por meio do tempo de execução TensorFlow Android, como o aplicativo Not Hotdog no iOS, por meio do CoreML da Apple. O CoreML da Apple também fornece suporte oficial para Keras.

Conclusão

Este artigo é sobre Keras e como ele está sendo usado para aprendizado profundo. Esperamos que este artigo tenha esclarecido os princípios do Keras, os modelos no Keras e os benefícios de usar o Keras. Se você quiser saber mais sobre Machine Learning e Inteligência Artificial, confira o IIT Madras e a Certificação Avançada em Machine Learning e Cloud do upGrad.