Vă prezentăm Deep Learning cu Python: Învățați Deep Learning în Python [2022]

În ultimii câțiva ani, tehnologii precum inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) au fost adoptate pe scară largă și nu mai sunt doar „cuvinte la modă în tehnologie”. Începem să realizăm potențialul enorm al acestor tehnologii în evoluție printr-o varietate de aplicații din viața reală, cum ar fi chatbot-uri inteligenți, recomandări personalizate de produse sau mașini autonome.

Datorită adoptării în creștere, vorbim și de o lume conectată – în care AI și ML pot înlocui ființele umane în mediile de lucru. Cum au pregătit tehnologiile AI și ML computerele pentru a face sarcini complexe, cum ar fi „învățarea prin exemplu”, care vine în mod natural pentru majoritatea ființelor umane?

Aici învățarea profundă joacă un rol esențial. Cum funcționează învățarea profundă și cum puteți proiecta modele inteligente în învățarea profundă cu limbajul de programare Python ? Să discutăm toate acestea în secțiunile următoare.

Ce este Deep Learning?

Ca subdomeniu al învățării automate și al inteligenței artificiale, învățarea profundă este o tehnologie care este utilizată pentru a proiecta și dezvolta modele de date extrem de precise - folosind date etichetate și rețele neuronale cu mai multe straturi. Utilizând învățarea profundă, un model de date poate clasifica cu ușurință sarcinile direct din text, sunet și imagini. De exemplu, învățarea profundă poate folosi zeci (sau chiar mii) de reprezentări stratificate ale datelor – în timp ce alte tehnici ML se pot concentra doar pe una sau două reprezentări. Prin urmare, ele sunt denumite învățare superficială.

Cum funcționează reprezentările stratificate în deep learning? Prin modele denumite rețele neuronale – care constau într-o structură de straturi de date literale stivuite unele peste altele. Iată un exemplu despre modul în care un model de învățare profundă folosește mai multe straturi pentru a identifica o imagine cu numărul 4 și pentru a oferi rezultatul final.

Sursă

Ce face ca Deep Learning să fie atât de diferită și de puternică?

Învățarea profundă folosește o tehnică numită învățarea reprezentării – care o diferențiază de alte tehnici sau algoritmi ML. Cum funcționează învățarea reprezentării? Într-un limbaj simplu, permite sistemului dumneavoastră computer să analizeze datele brute și să detecteze automat reprezentările – care pot fi folosite pentru a clasifica sau detecta caracteristici. De exemplu, învățarea reprezentării poate fi utilizată în probleme complexe precum:

• Colorarea videoclipurilor sau imaginilor în funcție de contextul de fundal.
• Utilizarea unui model de rețea instruit – conceput pentru o problemă specifică – pentru a se concentra pe o problemă complet diferită.
• Identificarea obiectelor individuale dintr-o imagine sau fotografie și generarea unei descrieri textuale a acestora.

Folosind această tehnică puternică, învățarea profundă a avut succes în alimentarea multor aplicații complexe. Vrei să înveți deep learning? Să vedem de unde să începem.

Cum înveți Deep Learning?

Cum începi cu învățarea profundă? Dacă aveți cunoștințe tehnice despre diverși algoritmi ML, împreună cu o înțelegere a algebrei și a statisticilor, vă poate ajuta să învățați deep learning. Cu toate acestea, nu este necesar.

O modalitate mult mai rapidă și eficientă de a proiecta și dezvolta modele și proiecte ML este utilizarea unor instrumente și biblioteci terțe de învățare profundă – dezvoltate folosind limbajul de programare popular Python.

De ce trebuie să utilizați învățarea profundă în limbajul de programare Python? Există multiple beneficii ale utilizării Python în învățarea profundă, inclusiv următoarele:

• Limbajul simplu și ușor de învățat, care permite dezvoltatorilor săi să dezvolte modele ML fiabile și sofisticate.
• Limbajul de programare complet și de uz general – care este mai avansat decât limbajele R sau MATLAB.
• Acceptă o serie de biblioteci și cadre care sunt concepute pentru învățarea automată, cum ar fi TensorFlow, Theano, Keras și Scikit.
• Utilizarea unei sintaxe de programare simplă care promovează dezvoltarea mai rapidă și testarea rapidă a algoritmilor ML.
• Ca limbaj de programare open-source, Python are o comunitate în creștere de dezvoltatori și utilizatori, împreună cu resurse online și documentație pentru utilizatori.
• Recomandat pentru mai multe cazuri de utilizare legate de AI, inclusiv analiza datelor, vizualizarea datelor, viziunea computerizată și procesarea limbajului natural.

Pe scurt, folosind învățarea profundă cu Python , puteți învăța rapid să dezvoltați și să implementați modele de învățare automată care pot fi utilizate pentru modelarea predictivă.

Înțelegerea învățării profunde în Python

În calitate de dezvoltator, vă puteți folosi cunoștințele în Python pentru proiecte de deep learning - cu ajutorul bibliotecii Keras. Puteți folosi Keras pentru a crea și a implementa o rețea neuronală într-un timp rapid.

Ce este biblioteca Keras și cum este benefică pentru învățarea profundă? Scrisă folosind limbajul Python, Keras este printre bibliotecile și API-urile de top pentru rețelele neuronale utilizate în învățarea profundă. Pe lângă interfața sa ușor de utilizat, Keras oferă mai multe beneficii, inclusiv:

• Ușor de învățat și de construit modele ML eficiente.
• Acceptă multe modele ML independente, inclusiv rețele neuronale, funcții legate de costuri, inițializare și regularizare – care pot fi integrate sau reutilizate pentru a crea modele noi.
• Mai ușor de adăugat noi module, clase și funcții.
• Sprijinit pe o gamă largă de sisteme de implementare a producției
• Integrare perfectă cu motoarele back-end, inclusiv TensorFlow, Theano și PlaidML
• Integrat ca API Keras de nivel înalt în versiunea 2.0 a TensorFlow
• Susținut de giganți ai tehnologiei precum Microsoft, Amazon și Apple.

Chiar dacă Keras acceptă mai multe motoare back-end, suportul său principal sau implicit este pentru TensorFlow; de fapt, Keras API este împachetat ca tf.keras API în TensorFlow. Cu toate acestea, Keras vă permite să vă schimbați cu ușurință motorul back-end – la Theano sau CNTK – prin simpla editare a fișierului /.keras/keras.json din folderul de instalare.

Cum se creează un proiect Deep Learning în Python folosind Keras?

Iată cât de ușor puteți crea o rețea neuronală în deep learning cu Python și Keras:

1. Încărcați setul de date

În primul pas, trebuie să definiți clasele și funcțiile pentru încărcarea setului de date. De exemplu, puteți folosi biblioteca NumPy pentru a încărca datele și clasele Keras pentru a defini modelul.

2. Definiți modelul rețelei neuronale Keras

Următorul pas este să definiți un model secvenţial pentru rețeaua dumneavoastră neuronală și apoi să adăugați mai multe straturi la acesta. Pentru aceasta, definiți primul strat de intrare folosind argumentul input_dim – urmat de straturi conectate suplimentare cu clasa Dense.

3. Compilați modelul Keras definit

Apoi, puteți compila modelul rețelei neuronale folosind un motor back-end precum TensorFlow sau Theano. În timpul procesului de compilare, specificați câteva proprietăți suplimentare, cum ar fi funcția de pierdere și optimizatorul pentru a antrena modelul rețelei neuronale.

4. Executați modelul Keras folosind date

Acest pas implică executarea modelului rețelei neuronale folosind datele noastre încărcate. Acest lucru se poate face folosind metoda fit() pe model.

5. Evaluați modelul

Pasul final este evaluarea și instruirea modelului pe setul de date complet - împreună cu performanța rețelei sale. Puteți face acest lucru cu funcția evaluate() de pe model.

Citește și: Pandas Vs Numpy: Diferența dintre Pandas și Numpy

Concluzie

Odată cu adoptarea tot mai mare a tehnologiilor AI și ML în diverse aplicații și industrii, există o lipsă gravă de profesioniști calificați și calificați care pot personaliza și implementa proiecte de deep learning cu programarea Python.

Ești interesat să urmezi o carieră în viitor? upGrad oferă o varietate de cursuri legate de AI și de deep learning care vă pot îmbunătăți perspectivele generale de carieră. Consultați toate cursurile noastre de diplomă și certificare în AI și învățare automată și alegeți-l pe cel care vi se potrivește cel mai bine.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre tehnicile de învățare profundă, învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de formare riguroasă, peste 30 de studii de caz și misiuni, statutul de absolvenți IIIT-B, peste 5 proiecte practice practice și asistență la locul de muncă cu firme de top.