ขอแนะนำ Deep Learning ด้วย Python: เรียนรู้ Deep Learning ใน Python [2022]

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เทคโนโลยีอย่างปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางและไม่ได้เป็นเพียง "คำศัพท์เกี่ยวกับเทคโนโลยี" อีกต่อไป เรากำลังเริ่มตระหนักถึงศักยภาพมหาศาลของเทคโนโลยีที่กำลังพัฒนาเหล่านี้ผ่านแอพพลิเคชั่นในชีวิตจริงที่หลากหลาย เช่น แชทบ็อตอัจฉริยะ คำแนะนำผลิตภัณฑ์เฉพาะบุคคล หรือรถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง

ต้องขอบคุณการนำไปใช้ที่เพิ่มขึ้น เรากำลังพูดถึงโลกที่เชื่อมต่อกัน ซึ่ง AI และ ML สามารถแทนที่มนุษย์ในสภาพแวดล้อมการทำงานได้ เทคโนโลยี AI และ ML เตรียมคอมพิวเตอร์ให้ทำงานที่ซับซ้อน เช่น "เรียนรู้จากตัวอย่าง" ได้อย่างไร ซึ่งเป็นเรื่องปกติสำหรับมนุษย์ส่วนใหญ่

นี่คือจุดที่การเรียนรู้เชิงลึกมีบทบาทสำคัญ การเรียนรู้เชิงลึกทำงานอย่างไร - และคุณจะออกแบบโมเดลอัจฉริยะใน การเรียนรู้เชิงลึกด้วยภาษาการเขียนโปรแกรม Python ได้อย่างไร ให้เราพูดถึงเรื่องทั้งหมดนี้ในหัวข้อต่อไปนี้

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

ในฐานะสาขาย่อยของแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้เชิงลึกเป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในการออกแบบและพัฒนาโมเดลข้อมูลที่มีความแม่นยำสูง โดยใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับและโครงข่ายประสาทเทียมที่มีหลายชั้น ด้วยการใช้การเรียนรู้เชิงลึก โมเดลข้อมูลสามารถจำแนกงานต่างๆ ได้โดยตรงจากข้อความ เสียง และภาพได้อย่างง่ายดาย ตัวอย่างเช่น การเรียนรู้เชิงลึกสามารถใช้การแสดงข้อมูลแบบเลเยอร์ได้หลายสิบ (หรือหลายพัน) ในขณะที่เทคนิค ML อื่นๆ อาจเน้นที่การแสดงข้อมูลเพียงหนึ่งหรือสองครั้งเท่านั้น ดังนั้นพวกเขาจึงเรียกว่าการเรียนรู้แบบตื้น

การแสดงข้อมูลแบบเลเยอร์ทำงานอย่างไรในการเรียนรู้เชิงลึก ผ่านแบบจำลองที่เรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งประกอบด้วยโครงสร้างของชั้นข้อมูลตามตัวอักษรที่ซ้อนกันอยู่ นี่คือตัวอย่างวิธีที่โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกใช้หลายเลเยอร์เพื่อระบุรูปภาพหมายเลข 4 และให้ผลลัพธ์สุดท้าย

แหล่งที่มา

อะไรทำให้ Deep Learning แตกต่างและทรงพลังมาก

การเรียนรู้เชิงลึกใช้เทคนิคที่เรียกว่าการเรียนรู้แบบตัวแทน ซึ่งแตกต่างจากเทคนิค ML หรืออัลกอริธึมอื่นๆ การเรียนรู้แบบเป็นตัวแทนทำงานอย่างไร ในภาษาที่เรียบง่าย ช่วยให้ระบบคอมพิวเตอร์ของคุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลดิบและตรวจจับการแทนค่าโดยอัตโนมัติ ซึ่งสามารถใช้เพื่อจำแนกหรือตรวจจับคุณลักษณะต่างๆ ตัวอย่างเช่น การเรียนรู้แบบเป็นตัวแทนสามารถใช้ในปัญหาที่ซับซ้อน เช่น

• การทำให้วิดีโอหรือรูปภาพมีสีสันขึ้นอยู่กับบริบทของพื้นหลัง
• การใช้โมเดลเครือข่ายที่ได้รับการฝึกอบรม ซึ่งออกแบบมาสำหรับปัญหาเฉพาะ เพื่อมุ่งเน้นที่ปัญหาที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง
• ระบุวัตถุแต่ละชิ้นในภาพหรือภาพถ่ายและสร้างคำอธิบายที่เป็นข้อความของสิ่งเดียวกัน

ด้วยการใช้เทคนิคอันทรงพลังนี้ การเรียนรู้เชิงลึกจึงประสบความสำเร็จในการขับเคลื่อนแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนจำนวนมาก ต้องการเรียนรู้การเรียนรู้เชิงลึกหรือไม่? ให้เราดูว่าจะเริ่มต้นที่ไหน

คุณเรียนรู้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งได้อย่างไร?

คุณจะเริ่มต้นการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งได้อย่างไร หากคุณมีความรู้ด้านเทคนิคเกี่ยวกับอัลกอริธึม ML ต่างๆ ควบคู่ไปกับความเข้าใจเกี่ยวกับพีชคณิตและสถิติ จะสามารถช่วยให้คุณเรียนรู้การเรียนรู้เชิงลึกได้ อย่างไรก็ตาม มันไม่จำเป็น

วิธีที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากในการออกแบบและพัฒนาโมเดลและโครงการ ML คือการใช้เครื่องมือและไลบรารีของบุคคลที่สามที่มีการเรียนรู้เชิงลึกซึ่งพัฒนาโดยใช้ภาษาโปรแกรม Python ยอดนิยม

ทำไมคุณต้องใช้การเรียนรู้เชิงลึกในภาษาการเขียนโปรแกรม Python มีประโยชน์หลายประการของการใช้ Python ในการเรียนรู้เชิงลึก รวมถึงสิ่งต่อไปนี้:

• ภาษาที่เรียบง่ายและเรียนรู้ได้ง่าย ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถพัฒนาโมเดล ML ที่น่าเชื่อถือและซับซ้อนได้
• ภาษาโปรแกรมที่สมบูรณ์และใช้งานได้ทั่วไป – ที่ล้ำหน้ากว่าภาษา R หรือ MATLAB
• รองรับไลบรารีและเฟรมเวิร์กต่างๆ ที่ออกแบบมาสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น TensorFlow, Theano, Keras และ Scikit
• การใช้ไวยากรณ์การเขียนโปรแกรมอย่างง่ายที่ส่งเสริมการพัฒนาที่เร็วขึ้นและการทดสอบอัลกอริธึม ML อย่างรวดเร็ว
• ในฐานะที่เป็นภาษาโปรแกรมโอเพนซอร์ซ Python มีชุมชนนักพัฒนาและผู้ใช้ที่กำลังเติบโต พร้อมด้วยแหล่งข้อมูลออนไลน์และเอกสารผู้ใช้
• แนะนำสำหรับกรณีการใช้งานที่เกี่ยวข้องกับ AI หลายกรณี รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

กล่าวโดยย่อ โดยใช้ การเรียนรู้เชิงลึกกับ Python คุณสามารถเรียนรู้การพัฒนาและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งสามารถใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์

ทำความเข้าใจการเรียนรู้เชิงลึกใน Python

ในฐานะนักพัฒนา คุณสามารถใช้ความรู้ของคุณใน Python สำหรับโครงการการเรียนรู้เชิงลึก - ด้วยความช่วยเหลือของไลบรารี Keras คุณสามารถใช้ Keras เพื่อสร้างและปรับใช้โครงข่ายประสาทเทียมในระยะเวลาอันรวดเร็ว

ห้องสมุด Keras คืออะไร และมีประโยชน์ต่อการเรียนรู้เชิงลึกอย่างไร Keras เขียนโดยใช้ภาษา Python เป็นหนึ่งในห้องสมุดชั้นนำและ API สำหรับเครือข่ายประสาทเทียมที่ใช้ในการเรียนรู้เชิงลึก นอกเหนือจากอินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้แล้ว Keras ยังให้ประโยชน์หลายประการ ได้แก่:

• ง่ายต่อการเรียนรู้และสร้างโมเดล ML ที่มีประสิทธิภาพ
• รองรับโมเดล ML แบบสแตนด์อโลนจำนวนมาก รวมถึงโครงข่ายประสาทเทียม ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องกับต้นทุน การเริ่มต้น และการทำให้เป็นมาตรฐาน ซึ่งสามารถผสานรวมหรือนำกลับมาใช้ใหม่เพื่อสร้างโมเดลใหม่ได้
• ง่ายต่อการเพิ่มโมดูล คลาส และฟังก์ชันใหม่
• รองรับบนระบบการปรับใช้การผลิตที่หลากหลาย
• การผสานรวมกับเอ็นจิ้นแบ็คเอนด์อย่างราบรื่น รวมถึง TensorFlow, Theano และ PlaidML
• ผสานรวมเป็น Keras API ระดับสูงใน TensorFlow เวอร์ชัน 2.0
• สนับสนุนโดยยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีเช่น Microsoft, Amazon และ Apple

แม้ว่า Keras จะสนับสนุนเอ็นจิ้นแบ็คเอนด์หลายตัว แต่การรองรับหลักหรือค่าเริ่มต้นนั้นมีไว้สำหรับ TensorFlow อันที่จริง Keras API ถูกจัดแพ็คเกจเป็น tf.keras API ใน TensorFlow อย่างไรก็ตาม Keras อนุญาตให้คุณเปลี่ยนเอ็นจิ้นแบ็คเอนด์ของคุณ - เป็น Theano หรือ CNTK - เพียงแค่แก้ไขไฟล์ /.keras/keras.json ในโฟลเดอร์การติดตั้งของคุณ

จะสร้าง Deep Learning ในโครงการ Python โดยใช้ Keras ได้อย่างไร

คุณสามารถสร้างโครงข่ายประสาทเทียมใน การเรียนรู้เชิงลึกด้วย Python และ Keras ได้อย่างง่ายดาย:

1. โหลดชุดข้อมูลของคุณ

ในขั้นตอนแรก คุณต้องกำหนดคลาสและฟังก์ชันสำหรับการโหลดชุดข้อมูล ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ไลบรารี NumPy เพื่อโหลดข้อมูลและคลาส Keras เพื่อกำหนดโมเดล

2. กำหนดโมเดลโครงข่ายประสาท Keras

ขั้นตอนต่อไปคือการกำหนดโมเดลต่อเนื่องสำหรับโครงข่ายประสาทเทียมของคุณ แล้วเพิ่มเลเยอร์หลายชั้นเข้าไป สำหรับสิ่งนี้ กำหนดเลเยอร์อินพุตแรกโดยใช้อาร์กิวเมนต์ input_dim - ตามด้วยเลเยอร์ที่เชื่อมต่อเพิ่มเติมกับคลาส Dense

3. รวบรวม Keras model ที่กำหนดไว้

ต่อไป คุณสามารถคอมไพล์โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้เอ็นจิ้นแบ็คเอนด์ เช่น TensorFlow หรือ Theano ในระหว่างกระบวนการคอมไพล์ ให้ระบุคุณสมบัติเพิ่มเติมบางอย่าง เช่น ฟังก์ชันการสูญเสียและตัวเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อฝึกโมเดลโครงข่ายประสาทเทียม

4. รันโมเดล Keras โดยใช้ data

ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการดำเนินการโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้ข้อมูลที่โหลดของเรา สามารถทำได้โดยใช้เมธอด fit() บนโมเดล

5. ประเมินแบบจำลอง

ขั้นตอนสุดท้ายคือการประเมินและฝึกโมเดลในชุดข้อมูลทั้งหมด พร้อมกับประสิทธิภาพของเครือข่าย คุณสามารถทำได้ด้วยฟังก์ชันประเมิน () บนโมเดล

อ่านเพิ่มเติม: Pandas Vs Numpy: ความแตกต่างระหว่าง Pandas & Numpy

บทสรุป

ด้วยการนำเทคโนโลยี AI และ ML มาใช้ในแอปพลิเคชันและอุตสาหกรรมต่างๆ เพิ่มมากขึ้น ทำให้มีปัญหาการขาดแคลนบุคลากรที่มีทักษะและคุณสมบัติสูง ซึ่งสามารถปรับแต่งและดำเนิน โครงการการเรียนรู้เชิงลึกด้วย การเขียนโปรแกรม Python

สนใจที่จะประกอบอาชีพในอนาคตหรือไม่? upGrad เสนอ หลักสูตรที่เกี่ยวข้องกับ AI และการเรียนรู้เชิงลึกที่หลากหลาย ซึ่งสามารถปรับปรุงโอกาสทางอาชีพโดยรวมของคุณ ตรวจสอบหลักสูตรอนุปริญญาและการรับรองทั้งหมดของเราในด้าน AI และการเรียนรู้ของเครื่อง แล้วเลือกหลักสูตรที่เหมาะสมกับคุณที่สุด

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