Введение в глубокое обучение с помощью Python: изучите глубокое обучение в Python [2022]

За последние несколько лет такие технологии, как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), получили широкое распространение и больше не являются просто «технологическими модными словечками». Мы начинаем осознавать огромный потенциал этих развивающихся технологий с помощью множества реальных приложений, таких как интеллектуальные чат-боты, персонализированные рекомендации по продуктам или беспилотные автомобили.

Благодаря его растущему внедрению мы также говорим о связанном мире, где ИИ и машинное обучение потенциально могут заменить людей в рабочей среде. Как технологии искусственного интеллекта и машинного обучения подготовили компьютеры к выполнению сложных задач, таких как «обучение на примере», что естественно для большинства людей?

Именно здесь глубокое обучение играет ключевую роль. Как работает глубокое обучение и как можно создавать интеллектуальные модели для глубокого обучения с помощью языка программирования Python ? Давайте обсудим все это в следующих разделах.

Что такое глубокое обучение?

Как подобласть машинного обучения и искусственного интеллекта, глубокое обучение — это технология, которая используется для проектирования и разработки высокоточных моделей данных с использованием размеченных данных и нейронных сетей с несколькими слоями. Используя глубокое обучение, модель данных может легко классифицировать задачи непосредственно по тексту, звуку и изображениям. Например, глубокое обучение может использовать десятки (или даже тысячи) многоуровневых представлений данных, в то время как другие методы машинного обучения могут фокусироваться только на одном или двух представлениях. Поэтому их называют поверхностным обучением.

Как многоуровневые представления работают в глубоком обучении? С помощью моделей, называемых нейронными сетями, которые состоят из структуры буквальных слоев данных, наложенных друг на друга. Вот пример того, как модель глубокого обучения использует несколько слоев для идентификации изображения числа 4 и предоставления окончательного результата.

Источник

Что делает глубокое обучение таким уникальным и мощным?

В глубоком обучении используется метод, называемый обучением представлению, который отличает его от других методов или алгоритмов машинного обучения. Как работает репрезентативное обучение? Проще говоря, это позволяет вашей компьютерной системе анализировать необработанные данные и автоматически определять представления, которые можно использовать для классификации или обнаружения функций. Например, репрезентативное обучение можно использовать в таких сложных задачах, как:

• Раскрашивание видео или изображений в зависимости от фонового контекста.
• Использование обученной сетевой модели, разработанной для конкретной проблемы, чтобы сосредоточиться на совершенно другой проблеме.
• Идентификация отдельных объектов на изображении или фотографии и создание их текстового описания.

Используя эту мощную технику, глубокое обучение успешно используется во многих сложных приложениях. Хотите научиться глубокому обучению? Давайте посмотрим, с чего начать.

Как научиться глубокому обучению?

С чего начать глубокое обучение? Если вы обладаете техническими знаниями о различных алгоритмах машинного обучения, а также пониманием алгебры и статистики, это может помочь вам в изучении глубокого обучения. Однако это не обязательно.

Гораздо более быстрый и эффективный способ проектирования и разработки моделей и проектов машинного обучения — использование сторонних инструментов и библиотек глубокого обучения, разработанных с использованием популярного языка программирования Python.

Зачем вам нужно использовать глубокое обучение на языке программирования Python? Существует множество преимуществ использования Python в глубоком обучении, в том числе следующие:

• Простой и легкий в освоении язык, позволяющий разработчикам разрабатывать надежные и сложные модели машинного обучения.
• Полный и универсальный язык программирования — более продвинутый, чем языки R или MATLAB.
• Поддерживает ряд библиотек и фреймворков, предназначенных для машинного обучения, таких как TensorFlow, Theano, Keras и Scikit.
• Использование простого синтаксиса программирования, который способствует более быстрой разработке и быстрому тестированию алгоритмов машинного обучения.
• Как язык программирования с открытым исходным кодом, Python имеет растущее сообщество разработчиков и пользователей, а также онлайн-ресурсы и пользовательскую документацию.
• Рекомендуется для нескольких случаев использования, связанных с ИИ, включая анализ данных, визуализацию данных, компьютерное зрение и обработку естественного языка.

Короче говоря, используя глубокое обучение с Python , вы можете быстро научиться разрабатывать и развертывать модели машинного обучения, которые можно использовать для прогнозного моделирования.

Понимание глубокого обучения в Python

Как разработчик, вы можете использовать свои знания Python для проектов глубокого обучения — с помощью библиотеки Keras. Вы можете использовать Keras для быстрого создания и развертывания нейронной сети.

Что такое библиотека Keras и чем она полезна для глубокого обучения? Написанный на языке Python, Keras входит в число ведущих библиотек и API-интерфейсов для нейронных сетей, используемых в глубоком обучении. Помимо удобного интерфейса, Keras предлагает ряд преимуществ, в том числе:

• Легко учиться и создавать эффективные модели машинного обучения.
• Поддерживает множество автономных моделей машинного обучения, включая нейронные сети, функции, связанные с затратами, инициализацию и регуляризацию, которые можно интегрировать или повторно использовать для создания новых моделей.
• Легче добавлять новые модули, классы и функции.
• Поддерживается в ряде производственных систем развертывания
• Полная интеграция с внутренними механизмами, включая TensorFlow, Theano и PlaidML.
• Интегрирован как высокоуровневый Keras API в TensorFlow версии 2.0.
• При поддержке технологических гигантов, таких как Microsoft, Amazon и Apple.

Несмотря на то, что Keras поддерживает несколько внутренних механизмов, его основная поддержка или поддержка по умолчанию предназначена для TensorFlow; на самом деле Keras API упакован как tf.keras API в TensorFlow. Однако Keras позволяет вам легко сменить серверный движок — на Theano или CNTK — просто отредактировав файл /.keras/keras.json в папке установки.

Как создать проект глубокого обучения в Python с помощью Keras?

Вот как легко вы можете создать нейронную сеть для глубокого обучения с помощью Python и Keras:

1. Загрузите свой набор данных

На первом этапе вам необходимо определить классы и функции для загрузки набора данных. Например, вы можете использовать библиотеку NumPy для загрузки данных и классов Keras для определения модели.

2. Определите модель нейронной сети Keras

Следующим шагом является определение последовательной модели для вашей нейронной сети, а затем добавление к ней нескольких слоев. Для этого определите первый входной слой с помощью аргумента input_dim, за которым следуют дополнительные связанные слои с классом Dense.

3. Скомпилируйте определенную модель Keras

Затем вы можете скомпилировать модель нейронной сети, используя внутренний движок, такой как TensorFlow или Theano. В процессе компиляции укажите некоторые дополнительные свойства, такие как функция потерь и оптимизатор для обучения модели нейронной сети.

4. Выполните модель Keras, используя данные

Этот шаг включает в себя выполнение модели нейронной сети с использованием наших загруженных данных. Это можно сделать с помощью метода fit() модели.

5. Оцените модель

Последним шагом является оценка и обучение модели на полном наборе данных, а также производительность сети. Вы можете сделать это с помощью функции Assessment() в модели.

Читайте также: Панды против Numpy: разница между Pandas и Numpy

Заключение

В связи с растущим внедрением технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в различных приложениях и отраслях ощущается острая нехватка опытных и квалифицированных специалистов, которые могут настраивать и реализовывать проекты глубокого обучения с помощью программирования на Python .

Заинтересованы в карьере в будущем? upGrad предлагает различные курсы, связанные с искусственным интеллектом и глубоким обучением , которые могут улучшить ваши общие карьерные перспективы. Ознакомьтесь со всеми нашими дипломными и сертификационными курсами по искусственному интеллекту и машинному обучению и выберите тот, который подходит вам лучше всего.

Если вам интересно узнать больше о методах глубокого обучения и машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и задания, статус выпускника IIIT-B, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.