สุดยอดคู่มือสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกด้วยโครงข่ายประสาทเทียมในปี 2022

ใน การเรียนรู้เชิงลึกด้วย Keras คุณไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดจำนวนมาก แต่มีขั้นตอนสองสามขั้นตอนที่คุณต้องก้าวข้ามอย่างช้าๆ เพื่อให้คุณสามารถสร้างแบบจำลองของคุณได้ในอนาคตอันใกล้ โฟลว์ของการสร้างโมเดลคือการโหลดข้อมูล กำหนดโมเดล Keras รวบรวมโมเดล Keras ปรับโมเดล Keras ประเมิน ผูกทุกอย่างเข้าด้วยกัน และทำการคาดการณ์

แต่ในบางครั้ง คุณอาจพบว่ามันสับสนเพราะไม่มีพื้นฐานที่ดีของการเรียนรู้เชิงลึก ก่อนเริ่มต้น การเรียนรู้เชิงลึกใหม่กับโครงการ Keras อย่าลืมอ่านคู่มือขั้นสูงสุดนี้ ซึ่งจะช่วยคุณในการแก้ไขพื้นฐานของ การเรียนรู้เชิงลึก ด้วย Keras

ในด้านปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้เชิงลึกได้กลายเป็นคำศัพท์ที่มักพบในการสนทนาต่างๆ เมื่อพูดถึงการให้สติปัญญาแก่เครื่องจักร เราใช้ Machine Learning (ML) มาหลายปีแล้ว

แต่เมื่อพิจารณาถึงช่วงเวลาปัจจุบัน เนื่องจากความสามารถในการคาดการณ์ขั้นสูงสุด การ เรียนรู้เชิงลึกกับ Keras จึงเป็นที่ชื่นชอบและมีชื่อเสียงมากขึ้นเมื่อเทียบกับเทคนิค ML แบบเก่าและแบบเดิม

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

แมชชีนเลิร์นนิงมีส่วนย่อยที่ Artificial Neural Networks (ANN) ได้รับการฝึกด้วยข้อมูลจำนวนมาก ส่วนย่อยนี้ไม่มีอะไรนอกจากการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง เนื่องจากอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกเรียนรู้จากประสบการณ์ มันจึงทำงานซ้ำๆ ทุกครั้งที่มันปรับแต่งเล็กน้อยโดยตั้งใจที่จะปรับปรุงผลลัพธ์

เรียกว่าเป็น 'การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง' เนื่องจากโครงข่ายประสาทเทียมมีชั้นลึกหลายชั้นซึ่งทำให้สามารถเรียนรู้ได้ การเรียนรู้เชิงลึกสามารถแก้ปัญหาใด ๆ ที่ต้องใช้การคิดในการคิดออก

อ่าน: เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยม

Keras

มี API, เฟรมเวิร์ก และไลบรารีมากมายสำหรับเริ่มต้นการเรียนรู้เชิงลึก แต่นี่คือเหตุผลว่าทำไม การเรียนรู้เชิงลึกกับ Keras จึงเป็น ประโยชน์ Keras เป็นอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชันเครือข่ายประสาทระดับสูง (API) ซึ่งทำงานบน TensorFlow ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องแบบ end-to-end และเป็นโอเพ่นซอร์ส ไม่ใช่แค่ Tensorflow แต่ยังรวมถึง CNTK, Theano, PlaidML เป็นต้น

ช่วยในการขายสินค้าปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง การเข้ารหัสใน Keras สามารถเคลื่อนย้ายได้ หมายความว่าการใช้ Keras คุณสามารถใช้โครงข่ายประสาทเทียมในขณะที่ใช้ Theano เป็นแบ็กเอนด์ จากนั้นจึงเรียกใช้บน Tensorflow โดยระบุแบ็กเอนด์ นอกจากนี้ ไม่จำเป็น ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนรหัสเลย

หากคุณสงสัยว่าเหตุใดการเรียนรู้เชิงลึกจึงเป็นคำศัพท์ที่สำคัญในปัญญาประดิษฐ์ หรือหากคุณยังขาดแรงจูงใจที่จะเริ่มต้นการเรียนรู้เชิง ลึกด้วย Keras ภาพ รวมแนวโน้มของ Google นี้แสดงให้เห็นว่าความสนใจของผู้คนในการเรียนรู้เชิงลึกเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องทั่วโลกในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา

มีหลายด้าน เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การรู้จำเสียง การออกแบบยา ชีวสารสนเทศ ฯลฯ ที่นำการเรียนรู้เชิงลึกมาใช้อย่างประสบความสำเร็จ

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งกับ Keras

ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ในการเรียนรู้เชิงลึก โครงข่ายประสาทเทียมนั้นได้รับการฝึกอบรมด้วยข้อมูลจำนวนมาก ในการรับการฝึกอบรม เครือข่ายสามารถคาดการณ์ข้อมูลที่มองไม่เห็นได้อย่างง่ายดาย ด้านล่างนี้คือคำศัพท์สำคัญสองสามคำที่มักใช้ในการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมที่จำเป็นสำหรับ การเรียนรู้เชิง ลึก กับ Keras

อ่านเพิ่มเติม: 15 แนวคิดโครงงานการเรียนรู้ของเครื่องที่น่าสนใจสำหรับผู้เริ่มต้น

โครงข่ายประสาทเทียม

มันเป็นโครงข่ายประสาทในสมองของเราซึ่งก่อให้เกิดความคิดของโครงข่ายประสาทเทียม โดยปกติโครงข่ายประสาทเทียมจะมีสามชั้น สามชั้นเหล่านี้คือ – ชั้นอินพุต เลเยอร์ผลลัพธ์ และเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ ตัวอย่างของโครงข่ายประสาทเทียมดังแสดงในรูปด้านล่าง

เนื่องจากโครงข่ายประสาทเทียมที่แสดงด้านบนประกอบด้วยชั้นที่ซ่อนอยู่เพียงชั้นเดียว จึงเรียกว่า "โครงข่ายประสาทเทียมแบบตื้น" สถาปัตยกรรมดังกล่าวเพิ่มเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่มากขึ้นเพื่อสร้างสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนมากขึ้น

เครือข่ายลึก

ในเครือข่ายลึก มีการเพิ่มเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลายชั้น เมื่อจำนวนเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่เพิ่มขึ้นในเครือข่าย การฝึกอบรมสถาปัตยกรรมดังกล่าวจะซับซ้อน ไม่เพียงแต่ในแง่ของเวลาที่ใช้ในการฝึกอบรมเครือข่ายอย่างเต็มที่ แต่ยังต้องใช้ทรัพยากรมากขึ้นด้วย รับด้านล่างเป็นเครือข่ายลึกซึ่งประกอบด้วยอินพุต สี่เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ และเอาต์พุต

การฝึกอบรมเครือข่าย

เมื่อกำหนดสถาปัตยกรรมเครือข่ายของคุณแล้ว ก็ต้องมีการฝึกอบรมสำหรับการคาดคะเนบางประเภท ในกระบวนการฝึกอบรมของเครือข่าย จะพบน้ำหนักที่เหมาะสมสำหรับแต่ละลิงก์สำหรับเครือข่าย

ในขณะที่การฝึกอบรมดำเนินไป ข้อมูลจะไหลไปในทิศทางมาตรฐาน กล่าวคือ จากอินพุตไปยังเลเยอร์เอาต์พุต และส่งผ่านเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จำนวนมาก เครือข่ายนี้เรียกว่าเครือข่าย Feed-Forward Network เนื่องจากข้อมูลจะไหลในทิศทางเดียวเสมอจากอินพุตไปยังเลเยอร์เอาต์พุต การเผยแพร่ข้อมูลที่นี่เรียกว่า Forward Propagation

ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งาน

คุณต้องคำนวณผลรวมถ่วงน้ำหนักของอินพุตที่ชั้นเดียวและทุกชั้นและส่งผ่านไปยังฟังก์ชันการเปิดใช้งาน ฟังก์ชันการเปิดใช้งานนี้ทำให้เครือข่ายไม่เป็นเชิงเส้น มันเป็นเพียงฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ผลลัพธ์และแยกส่วน ฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่ใช้บ่อยที่สุดบางส่วน ได้แก่ ไฮเปอร์โบลิก ซิกมอยด์ แทนเจนต์ (tanh) Softmax และ ReLU

การขยายพันธุ์หลัง

ใน backpropagation การแพร่กระจายของข้อผิดพลาดอยู่ในทิศทางย้อนกลับ นั่นคือจากเอาต์พุตไปยังเลเยอร์อินพุต ในการเรียนรู้ภายใต้การดูแล การขยายพันธุ์ย้อนหลังเป็นอัลกอริทึม สำหรับฟังก์ชันข้อผิดพลาดที่กำหนด การไล่ระดับสีของฟังก์ชันข้อผิดพลาดจะคำนวณตามน้ำหนักที่กำหนดในการเชื่อมต่อแต่ละครั้ง

ผ่านเครือข่าย แม้แต่การคำนวณการไล่ระดับสียังดำเนินไปในทิศทางย้อนกลับ ชั้นสุดท้ายของน้ำหนักคำนวณก่อน และชั้นแรกของน้ำหนักคำนวณที่ชั้นสุดท้าย

ทุกเลเยอร์ ในการพิจารณาการไล่ระดับสีสำหรับเลเยอร์ก่อนหน้า จะใช้การคำนวณบางส่วนของการไล่ระดับสีซ้ำ นี่ไม่ใช่อะไรนอกจาก "Gradient Descent"

กำหนดรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกกับ Keras

การกำหนดรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกสามารถแบ่งออกเป็นลักษณะต่างๆ:

1. จำนวนชั้น
2. ประเภทของชั้น
3. จำนวนเซลล์ประสาทในแต่ละชั้น
4. ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานของแต่ละชั้น
5. ขนาดอินพุตและขนาดเอาต์พุต

อ่าน: การทำให้เป็นมาตรฐานในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

บรรทัดล่าง

การเรียนรู้การเรียน รู้เชิงลึกด้วย Keras เป็นสิ่งสำคัญเนื่องจาก Keras เป็นโอเพ่นซอร์สที่ใช้งานง่ายและทรงพลัง และไลบรารี python ฟรีสำหรับการประเมินและพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก Keras ยังล้อมไลบรารีการคำนวณเชิงตัวเลขที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย เช่น TensorFlow และ Theano ซึ่งช่วยให้คุณฝึกและกำหนดโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมได้โดยใช้โค้ดโปรแกรมเพียงไม่กี่บรรทัด

เมื่อคุณติดตั้งและกำหนดค่า python 2 หรือ 3 แล้ว คุณก็พร้อมเริ่มต้น การเรียนรู้เชิงลึกด้วย โครงการ Keras คุณเพียงแค่ต้องเพิ่ม SciPy ที่ติดตั้งและกำหนดค่า รวมถึง NumPy และมี Keras ที่ติดตั้งและกำหนดค่าแบ็กเอนด์ TensorFlow หรือ Theano

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก แมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมอย่างเข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษามากกว่า 30+ การมอบหมายงาน, สถานะศิษย์เก่า IIIT-B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ