Introducere în Deep Learning și rețele neuronale cu Keras

Ce este Deep Learning?

Învățarea profundă este un domeniu care face parte din învățarea automată și este legat de utilizarea algoritmilor în rețelele neuronale artificiale. Este folosit în principal pentru a crea un model predictiv pentru a rezolva problemele cu doar câteva linii de codare. Un sistem de învățare profundă este o rețea neuronală extinsă care este inspirată de funcția și structura creierului. Învățarea profundă este esențială, mai ales atunci când sunt implicate cantități mari de date.

Creează o rețea neuronală extinsă și, cu ajutorul unui număr mare de date, devine scalabilă și, în schimb, îmbunătățește performanța. Este benefic mai ales în cazul datelor nestructurate sau a datelor care sunt neetichetate. Învățarea profundă poate oferi rezultate excelente prin învățarea supravegheată sau prin învățarea din date etichetate.

Deoarece există o mulțime de date disponibile pe internet care sunt generate în fiecare zi și unde majoritatea sunt nestructurate, Deep Learning devine următorul lucru important în rezolvarea și tratarea acestor tipuri de probleme.

În timp ce într-o situație în care datele masive devin o problemă de procesat și analizat, pe de altă parte, învățarea profundă devine din ce în ce mai bună cu mai multe date oferite. Se creează o rețea neuronală mai mare și mai bună atunci când mai multe date sunt conectate în multe moduri, creând modele mai mari și mai multe procesări de calcul. De asemenea, oferă un spațiu pentru algoritmi mai buni și îmbunătățiți, noi perspective și tehnici îmbunătățite.

Ce este Keras?

De acum, știți deja cât de critice sunt rețelele neuronale în deep learning. Există multe cadre folosite pentru a crea rețele neuronale. Dar, în același timp, complexitatea multor cadre devine un obstacol pentru dezvoltatori. Au fost făcute multe propuneri pentru a simplifica și îmbunătăți API-urile de nivel înalt care sunt utilizate pentru a construi modele de rețele neuronale, dar nimic nu a avut mare succes atunci când a fost examinat cu atenție. Pentru a afla mai multe despre Keras, consultați articolul despre Keras și Tenserflow.

Acesta a fost momentul în care intrarea în cadrul Keras a făcut o mare diferență în domeniul învățării profunde. Keras este scris în limbajul de programare Python și este unul dintre cele mai importante API-uri pentru rețelele neuronale de nivel înalt. Keras acceptă motoarele de calcul back-end ale multor rețele neuronale.

Este, de asemenea, o îmbunătățire față de API-urile de învățare profundă de nivel scăzut. TensorFlow este o bibliotecă open-source pentru inteligența artificială și permite dezvoltatorilor să creeze rețele neuronale la scară largă cu mai multe straturi. TensorFlow 2.0 a adoptat Keras ca API de nivel înalt. Acest lucru face din Keras un câștigător clar printre toate celelalte API-uri de deep learning.

Principiile lui Keras

Scopul principal al creării Keras a fost să-l facă ușor de utilizat și ușor de extins în același timp. A funcționat cu Python și nu a fost proiectat pentru mașini, ci pentru ființe umane.

Reduce sarcina cognitivă asupra dezvoltatorilor, urmând cele mai bune practici. Se poate Keras cu ușurință pentru crearea de noi modele utilizând module autonome, cum ar fi scheme de regularizare, funcții de activare, scheme de inițializare, optimizatori, funcții de cost și straturi neuronale. Noile funcții, clase și module sunt ușor de adăugat. Modelele Keras nu necesită fișiere separate de configurare a modelului și sunt definite în codul Python.

Modele în Keras

Structura de bază a datelor Keras este modelul și există în principal două tipuri de modele în Keras, care sunt Functional API Model Class și Sequential Model.

• Model secvenţial: este un model cu o stivă liniară a unui strat, care este foarte simplu de descris. Într-un model secvenţial, două straturi dense sunt definite de model. Acest lucru face ca modelul secvenţial să fie foarte mai puţin complicat în ceea ce priveşte codificarea. O singură linie de codificare este suficientă în definirea fiecărui strat, cum ar fi predicția de ieșire a modelului antrenat, evaluarea și calculul metricilor și pierderilor, antrenament și adaptare, definirea și compilarea procesului de învățare. Modelul secvenţial al Keras este simplu de utilizat, dar este limitat doar la topologia modelului.

• Clasa de model cu API funcțional: Clasa de model Keras cu API utilă este utilizată în principal pentru crearea de modele care au niveluri ridicate de complexitate. Acestea includ modele cu straturi partajate, grafice aciclice direcționate (DAG), modele cu mai multe intrări și mai multe ieșiri, etc. API-ul funcțional oferă mai multă flexibilitate decât un model secvenţial în a le pune împreună prin definirea mai întâi a stratului, crearea modelului, compilarea acestuia. și în final, potrivirea sau antrenamentul. Predicția și evaluarea sunt similare cu modelul secvenţial.

Seturi de date și aplicații Keras

Există 7 exemple de seturi de date Deep Learning pe care le puteți găsi în general prin clasa „keras.datasets”. Aceste seturi de date includ prețurile Boston Housing, imagini de modă MNIST, cifre scrise de mână MNIST, subiecte de știri Reuters, recenzii de filme IMDB și imagini color mici cifar100 și cifar10.

Există 10 aplicații Keras care sunt deja pre-antrenate împotriva MobileNetV2TK, NASNet, DenseNet, MobileNet, InceptionResNetV2, InceptionV3, ResNet50, VGG19, VGG16, Xception. Aceste modele de aplicații pot fi folosite de orice dezvoltator începător pentru a ajusta modelele pe un set diferit de clase, pentru a extrage caracteristici și pentru a prezice clasificarea imaginilor.

Beneficiile Keras

1. Ușor de utilizat : unul dintre principalele motive pentru care Keras este lider în API-ul rețelelor neuronale de nivel înalt este ușurința de utilizare.
2. Ușurință de construire și de învățare a modelelor : Alte beneficii ale Keras sunt ușurința de a construi modele și ușurința de a învăța. De asemenea, oferă suport puternic pentru instruire distribuită și mai multe GPU-uri.
3. Integrare ușoară cu motoarele back-end : se poate integra cu cel puțin cinci motoare back-end, cum ar fi PlaidML, MXNet, Theano, CNTK și TensorFlow.
4. Gamă largă de opțiuni de implementare în producție și adoptare largă: are suport pentru o gamă extinsă de opțiuni de implementare în producție și oferă avantajele adoptării largi.
5. Flexibilitate mai mare: De asemenea, se integrează cu ușurință cu un nivel inferior de limbi de învățare profundă, ceea ce permite unui dezvoltator să implementeze rapid tot ce a construit în limbajul de bază. În acest fel, Keras oferă o mare flexibilitate dezvoltatorului de învățare automată.
6. Adoptarea de către companii mari, startup-uri și cercetători: Keras este folosit de multe companii mari precum Uber, Nvidia, Apple, Amazon, Microsoft, Square, Zocdoc, Instacart, Yelp, Netflix și Google, printre multe altele. Cercetătorii de la NASA și CERN au adoptat, de asemenea, Keras drept cadre pentru învățarea profundă. Este, de asemenea, răspândită în startup-urile care utilizează învățarea profundă în centrul produselor lor.
7. Ușor de transformat modelele în produse: un dezvoltator își poate transforma rapid modelele în produse, deoarece Keras acceptă o gamă mai excelentă de platforme decât orice alte cadre de învățare profundă, inclusiv Google Cloud. Se realizează cu TensorFlow-Serving, în browser prin runtime JavaScript accelerate de GPU, cum ar fi WebDNN și Keras.js, pe Android prin TensorFlow Android runtime, cum ar fi aplicația Not Hotdog pe iOS prin CoreML de la Apple. CoreML de la Apple oferă, de asemenea, suport oficial pentru Keras.

Concluzie

Acest articol este despre Keras și despre modul în care este folosit pentru învățarea profundă. Sperăm că acest articol a aruncat puțină lumină asupra principiilor Keras, modelelor din Keras și beneficiilor utilizării Keras. Dacă doriți să aflați mai multe despre învățarea automată și inteligența artificială, consultați IIT Madras și Certificarea avansată upGrad în învățare automată și cloud.