ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียมกับ Keras

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

Deep Learning เป็นสาขาที่อยู่ภายใต้ Machine Learning และเกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริธึมในโครงข่ายประสาทเทียม ใช้เป็นหลักในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เพื่อแก้ปัญหาด้วยการเข้ารหัสเพียงไม่กี่บรรทัด ระบบ Deep Learning เป็นโครงข่ายประสาทที่ครอบคลุมซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากการทำงานและโครงสร้างของสมอง การเรียนรู้เชิงลึกเป็นสิ่งสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีข้อมูลจำนวนมากเข้ามาเกี่ยวข้อง

มันสร้างโครงข่ายประสาทเทียมที่กว้างขวาง และด้วยความช่วยเหลือจากข้อมูลจำนวนมาก มันจึงสามารถปรับขนาดได้และในทางกลับกันก็ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน เป็นประโยชน์อย่างยิ่งในกรณีของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ การเรียนรู้เชิงลึกสามารถให้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมผ่านการเรียนรู้ภายใต้การดูแลหรือการเรียนรู้จากข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ

เนื่องจากมีข้อมูลมากมายบนอินเทอร์เน็ตซึ่งสร้างขึ้นทุกวันและส่วนใหญ่ไม่มีโครงสร้าง การเรียนรู้เชิงลึกจึงกลายเป็นเรื่องใหญ่ต่อไปในการแก้ไขและจัดการกับปัญหาประเภทนี้

ในขณะที่ในสถานการณ์ที่ข้อมูลขนาดใหญ่กลายเป็นปัญหาในการประมวลผลและวิเคราะห์ ในทางกลับกัน การเรียนรู้เชิงลึกจะดีขึ้นและดีขึ้นเมื่อได้รับข้อมูลที่มากขึ้น มันสร้างเครือข่ายประสาทที่ใหญ่ขึ้นและดีขึ้นเมื่อมีการเชื่อมต่อข้อมูลมากขึ้นในหลาย ๆ ด้านเพื่อสร้างแบบจำลองที่ใหญ่กว่าและการประมวลผลการคำนวณที่มากขึ้น นอกจากนี้ยังให้ขอบเขตสำหรับอัลกอริธึมที่ดีขึ้นและปรับปรุง ข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ และเทคนิคที่ได้รับการปรับปรุง

Keras คืออะไร?

ณ ตอนนี้ คุณรู้อยู่แล้วว่าโครงข่ายประสาทเทียมมีความสำคัญต่อการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเพียงใด มีเฟรมเวิร์กมากมายที่ใช้สร้างโครงข่ายประสาทเทียม แต่ในขณะเดียวกัน ความซับซ้อนของเฟรมเวิร์กหลายๆ แบบก็กลายเป็นอุปสรรคต่อนักพัฒนา มีข้อเสนอมากมายเพื่อลดความซับซ้อนและปรับปรุง API ระดับสูงซึ่งใช้ในการสร้างแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม แต่ไม่มีอะไรประสบความสำเร็จมากนักเมื่อตรวจสอบอย่างละเอียดถี่ถ้วน หากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Keras โปรดดูบทความเกี่ยวกับ Keras และ Tenseflow

นี่คือช่วงเวลาที่การเข้าสู่กรอบของ Keras ทำให้เกิดความแตกต่างอย่างมากในด้านการเรียนรู้เชิงลึก Keras เขียนด้วยภาษาโปรแกรม Python และเป็นหนึ่งใน API ชั้นนำสำหรับโครงข่ายประสาทเทียมระดับสูง Keras รองรับเอ็นจิ้นการคำนวณแบ็คเอนด์ของโครงข่ายประสาทเทียมจำนวนมาก

นอกจากนี้ยังเป็นการปรับปรุง API การเรียนรู้เชิงลึกระดับต่ำอีกด้วย TensorFlow เป็นโอเพ่นซอร์สสำหรับห้องสมุดปัญญาประดิษฐ์และช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างเครือข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ที่มีหลายชั้น TensorFlow 2.0 ได้นำ Keras เป็น API ระดับสูง สิ่งนี้ทำให้ Keras เป็นผู้ชนะอย่างชัดเจนท่ามกลาง API อื่นๆ ของการเรียนรู้เชิงลึก

หลักการของ Keras

จุดประสงค์หลักของการสร้าง Keras คือการทำให้เป็นมิตรกับผู้ใช้และขยายได้ง่ายในเวลาเดียวกัน มันทำงานร่วมกับ Python และไม่ได้ออกแบบมาสำหรับเครื่องจักร แต่สำหรับมนุษย์

ช่วยลดภาระด้านความรู้ความเข้าใจของนักพัฒนาโดยปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด Keras สามารถสร้างโมเดลใหม่ได้อย่างง่ายดายโดยใช้โมดูลแบบสแตนด์อโลน เช่น โครงร่างการทำให้เป็นมาตรฐาน ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน โครงร่างการเริ่มต้น ตัวเพิ่มประสิทธิภาพ ฟังก์ชันต้นทุน และเลเยอร์ประสาท ฟังก์ชัน คลาส และโมดูลใหม่ ๆ นั้นง่ายต่อการเพิ่ม โมเดลของ Keras ไม่ต้องการไฟล์คอนฟิกูเรชันโมเดลแยกต่างหาก และกำหนดไว้ในโค้ด Python

นายแบบใน Keras

โครงสร้างข้อมูลหลักของ Keras คือโมเดล และส่วนใหญ่มีโมเดลสองประเภทใน Keras คือ Functional API Model Class และ Sequential Model

• Sequential Model: เป็นโมเดลที่มีสแต็กเชิงเส้นของเลเยอร์ซึ่งอธิบายได้ง่ายมาก ในแบบจำลองตามลำดับ โมเดลมีการกำหนดเลเยอร์หนาแน่นสองชั้น สิ่งนี้ทำให้โมเดลลำดับซับซ้อนน้อยลงในแง่ของการเข้ารหัส การเขียนโค้ดเพียงบรรทัดเดียวก็เพียงพอแล้วในการกำหนดแต่ละเลเยอร์ เช่น การทำนายผลลัพธ์ของแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรม การประเมินและการคำนวณตัววัดและความสูญเสีย การฝึกอบรมและการปรับพอดี คำจำกัดความของกระบวนการเรียนรู้และการรวบรวม โมเดลลำดับของ Keras นั้นใช้งานง่าย แต่จำกัดเฉพาะโทโพโลยีแบบจำลองเท่านั้น

• Model Class ที่มี API ที่ใช้งานได้: Keras Model Class พร้อม API ที่มีประโยชน์ส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองที่มีความซับซ้อนสูง ซึ่งรวมถึงโมเดลที่มีเลเยอร์ที่ใช้ร่วมกัน กราฟ acyclic แบบกำกับทิศทาง (DAGs) โมเดลมัลติอินพุทและมัลติเอาต์พุต ฯลฯ Functional API มีความยืดหยุ่นมากกว่าโมเดล Sequential ในการรวมเข้าด้วยกันโดยกำหนดเลเยอร์ก่อน สร้างโมเดล คอมไพล์ และในที่สุด เหมาะสมหรือฝึกอบรมมัน การทำนายและการประเมินมีความคล้ายคลึงกันในแบบจำลองลำดับ

ชุดข้อมูลและแอปพลิเคชัน Keras

มีชุดข้อมูลตัวอย่าง Deep Learning 7 ชุดที่โดยทั่วไปจะพบผ่านคลาส "keras.datasets" ชุดข้อมูลเหล่านั้นรวมถึงราคาที่อยู่อาศัยในบอสตัน ภาพแฟชั่นของ MNIST ตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือของ MNIST หัวข้อข่าวของรอยเตอร์ บทวิจารณ์ภาพยนตร์ IMDB และภาพสีขนาดเล็ก cifar100 & cifar10

มีแอปพลิเคชัน Keras 10 รายการที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับ MobileNetV2TK, NASNet, DenseNet, MobileNet, InceptionResNetV2, InceptionV3, ResNet50, VGG19, VGG16, Xception นักพัฒนามือใหม่สามารถใช้โมเดลแอปพลิเคชันเหล่านี้เพื่อปรับแต่งโมเดลในชุดคลาสต่างๆ แยกคุณลักษณะและคาดการณ์การจัดหมวดหมู่ของรูปภาพได้

ประโยชน์ของ Keras

1. ใช้งานง่าย : สาเหตุหลักประการหนึ่งที่ทำให้ Keras เป็นผู้นำใน API เครือข่ายประสาทเทียมระดับสูงนั้นเป็นเพราะความเป็นมิตรต่อผู้ใช้
2. ความง่ายในการสร้างแบบจำลองและการเรียนรู้ : ประโยชน์อื่นๆ ของ Keras คือความง่ายในการสร้างแบบจำลองและความง่ายในการเรียนรู้ นอกจากนี้ยังให้การสนับสนุนอย่างมากสำหรับการฝึกอบรมแบบกระจายและ GPU หลายตัว
3. การผสานรวมกับ เอ็นจิ้นแบ็คเอนด์อย่างง่ายดาย : สามารถรวมเข้ากับเอ็นจิ้นแบ็คเอนด์อย่างน้อยห้าตัว เช่น PlaidML, MXNet, Theano, CNTK และ TensorFlow
4. ตัวเลือกการนำไปใช้ในวง กว้างและการใช้งานจริงที่หลากหลาย: รองรับตัวเลือกการปรับใช้งานจริงที่หลากหลายและให้ข้อดีของการนำไปใช้ในวงกว้าง
5. ความยืดหยุ่นที่มากขึ้น: นอกจากนี้ยังรวมเข้ากับภาษาการเรียนรู้เชิงลึกระดับล่างได้อย่างง่ายดาย ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถนำสิ่งที่เขาสร้างขึ้นในภาษาพื้นฐานไปใช้ได้อย่างรวดเร็ว ด้วยวิธีนี้ Keras ให้ความยืดหยุ่นอย่างมากแก่ผู้พัฒนาการเรียนรู้ของเครื่อง
6. การนำไปใช้โดยบริษัทขนาดใหญ่ สตาร์ทอัพ และนักวิจัย: Keras ถูกใช้โดยบริษัทขนาดใหญ่หลายแห่ง เช่น Uber, Nvidia, Apple, Amazon, Microsoft, Square, Zocdoc, Instacart, Yelp, Netflix และ Google และอื่นๆ อีกมากมาย นักวิจัยที่ NASA และ CERN ได้นำ Keras เป็นกรอบการทำงานสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก นอกจากนี้ยังพบได้ทั่วไปในสตาร์ทอัพที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึกเป็นแกนหลักของผลิตภัณฑ์
7. ง่ายต่อการเปลี่ยนโมเดลเป็นผลิตภัณฑ์: นักพัฒนาสามารถแปลงโมเดลของเขาเป็นผลิตภัณฑ์ได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจาก Keras รองรับแพลตฟอร์มที่หลากหลายกว่าเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกอื่น ๆ รวมถึง Google Cloud ทำได้ด้วย TensorFlow-Serving ในเบราว์เซอร์ผ่านรันไทม์ JavaScript ที่เร่งด้วย GPU เช่น WebDNN และ Keras.js บน Android ผ่านรันไทม์ Android TensorFlow เช่นแอป Not Hotdog บน iOS ผ่าน CoreML ของ Apple CoreML ของ Apple ยังให้การสนับสนุน Keras อย่างเป็นทางการอีกด้วย

บทสรุป

บทความนี้เกี่ยวกับ Keras ทั้งหมดและวิธีการใช้สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก เราหวังว่าบทความนี้จะช่วยให้กระจ่างเกี่ยวกับหลักการของ Keras แบบจำลองใน Keras และประโยชน์ของการใช้ Keras หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ โปรดดูที่ IIT Madras และการรับรองขั้นสูงของ upGrad ในการเรียนรู้ของเครื่องและคลาวด์