Введение в глубокое обучение и нейронные сети с Keras

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это область, относящаяся к машинному обучению и связанная с использованием алгоритмов в искусственных нейронных сетях. Он в основном используется для создания прогностической модели для решения проблем с помощью всего нескольких строк кода. Система глубокого обучения представляет собой разветвленную нейронную сеть, вдохновленную функциями и структурой мозга. Глубокое обучение необходимо, особенно когда задействованы огромные объемы данных.

Он создает разветвленную нейронную сеть, и с помощью большого количества данных она становится масштабируемой и, в свою очередь, повышает производительность. Это особенно полезно в случае неструктурированных данных или данных без меток. Глубокое обучение может дать отличные результаты благодаря обучению с учителем или обучению на основе размеченных данных.

Поскольку в Интернете доступно множество данных, которые генерируются каждый день и большинство из которых неструктурированы, глубокое обучение становится следующим важным шагом в решении таких проблем.

В то время как в ситуации, когда массивные данные становятся проблемой для обработки и анализа, с другой стороны, глубокое обучение становится все лучше и лучше по мере того, как ему предоставляется все больше данных. Это создает большую и лучшую нейронную сеть, когда больше данных связано разными способами, создавая более крупные модели и выполняя больше вычислений. Он также предоставляет возможности для более совершенных и улучшенных алгоритмов, новых идей и усовершенствованных методов.

Что такое Керас?

На данный момент вы уже знаете, насколько важны нейронные сети для глубокого обучения. Существует множество фреймворков, используемых для создания нейронных сетей. Но в то же время сложность многих фреймворков становится препятствием для разработчиков. Было сделано много предложений по упрощению и улучшению высокоуровневых API-интерфейсов, которые используются для построения моделей нейронных сетей, но при тщательном изучении ни одно из них не оказалось успешным. Чтобы узнать больше о Keras, ознакомьтесь со статьей о Keras и Tensorflow.

Это было, когда появление фреймворка Keras имело большое значение в области глубокого обучения. Keras написан на языке программирования Python и является одним из ведущих API для высокоуровневых нейронных сетей. Keras поддерживает внутренние вычислительные механизмы многих нейронных сетей.

Это также улучшение по сравнению с низкоуровневыми API глубокого обучения. TensorFlow — это библиотека искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, которая позволяет разработчикам создавать крупномасштабные нейронные сети с множеством слоев. TensorFlow 2.0 принял Keras в качестве высокоуровневого API. Это делает Keras явным победителем среди всех других API глубокого обучения.

Принципы Кераса

Основная цель создания Keras заключалась в том, чтобы сделать его удобным для пользователя и в то же время легко расширяемым. Он работал с Python и был разработан не для машин, а для людей.

Это снижает когнитивную нагрузку на разработчиков, следуя лучшим практикам. Можно легко использовать Keras для создания новых моделей с помощью автономных модулей, таких как схемы регуляризации, функции активации, схемы инициализации, оптимизаторы, функции стоимости и нейронные слои. Добавлять новые функции, классы и модули очень просто. Модели Keras не требуют отдельных файлов конфигурации модели и определяются в коде Python.

Модели в Керасе

Основной структурой данных Keras является модель, и в Keras в основном есть два типа моделей: класс модели функционального API и последовательная модель.

• Последовательная модель: это модель с линейным стеком слоев, которую очень просто описать. В последовательной модели модель определяет два плотных слоя. Это делает последовательную модель намного менее сложной с точки зрения кодирования. Для определения каждого уровня достаточно только одной строки кода, например прогнозирование выходных данных обученной модели, оценка и расчет метрик и потерь, обучение и подгонка, определение и компиляция процесса обучения. Последовательная модель Keras проста в использовании, но она ограничена только топологией модели.

• Класс моделей с функциональным API: класс моделей Keras с полезным API в основном используется для создания моделей высокого уровня сложности. К ним относятся модели с общими слоями, ориентированные ациклические графы (DAG), модели с несколькими входами и несколькими выходами и т. д. Функциональный API обеспечивает большую гибкость, чем последовательная модель, при объединении: сначала определяется слой, создается модель, компилируется. и, в конце концов, подгоняя или тренируя его. Прогнозирование и оценка аналогичны последовательной модели.

Наборы данных и приложения Keras

Существует 7 примеров наборов данных Deep Learning, которые обычно можно найти через класс «keras.datasets». Эти наборы данных включают цены на жилье в Бостоне, модные изображения MNIST, рукописные цифры MNIST, темы новостей Reuters, обзоры фильмов IMDB и небольшие цветные изображения cifar100 и cifar10.

Существует 10 приложений Keras, которые уже предварительно обучены работе с MobileNetV2TK, NASNet, DenseNet, MobileNet, InceptionResNetV2, InceptionV3, ResNet50, VGG19, VGG16, Xception. Эти модели приложений могут использоваться любым начинающим разработчиком для точной настройки моделей на другом наборе классов, извлечения признаков и предсказания классификации изображений.

Преимущества Кераса

1. Удобство для пользователя . Одной из основных причин, по которой Keras является лидером в области высокоуровневых API для нейронных сетей, является удобство для пользователя.
2. Простота построения моделей и обучения . Другими преимуществами Keras являются простота построения моделей и простота обучения. Он также обеспечивает мощную поддержку распределенного обучения и нескольких графических процессоров.
3. Простая интеграция с внутренними механизмами : он может интегрироваться как минимум с пятью внутренними механизмами, такими как PlaidML, MXNet, Theano, CNTK и TensorFlow.
4. Широкий спектр вариантов широкого внедрения и производственного развертывания: он поддерживает широкий спектр вариантов производственного развертывания и предлагает преимущества широкого внедрения.
5. Большая гибкость: он также легко интегрируется с языками глубокого обучения более низкого уровня, что позволяет разработчику быстро реализовать все, что он создал на базовом языке. Таким образом, Keras предлагает большую гибкость разработчику машинного обучения.
6. Принятие крупными компаниями, стартапами и исследователями: Keras используется многими крупными компаниями, такими как Uber, Nvidia, Apple, Amazon, Microsoft, Square, Zocdoc, Instacart, Yelp, Netflix и Google среди многих других. Исследователи из NASA и CERN также приняли Keras в качестве основы для глубокого обучения. Это также распространено в стартапах, которые используют глубокое обучение в основе своих продуктов.
7. Легко превратить модели в продукты: разработчик может быстро преобразовать свои модели в продукты, потому что Keras поддерживает более широкий спектр платформ, чем любые другие среды глубокого обучения, включая Google Cloud. Это достигается с помощью TensorFlow-Serving, в браузере с помощью сред выполнения JavaScript с ускорением на графическом процессоре, таких как WebDNN и Keras.js, на Android с помощью среды выполнения TensorFlow для Android, например, приложения Not Hotdog на iOS с помощью Apple CoreML. CoreML от Apple также обеспечивает официальную поддержку Keras.

Заключение

Эта статья посвящена Keras и тому, как он используется для глубокого обучения. Мы надеемся, что эта статья пролила свет на принципы Keras, модели в Keras и преимущества использования Keras. Если вы хотите узнать больше о машинном обучении и искусственном интеллекте, ознакомьтесь с IIT Madras и расширенной сертификацией upGrad по машинному обучению и облаку.