2022'de Sinir Ağı ile Derin Öğrenme İçin Nihai Kılavuz

Keras ile derin öğrenmede çok fazla kodlama yapmanız gerekmez, ancak yakın gelecekte modellerinizi oluşturabilmeniz için yavaş yavaş geçmeniz gereken birkaç adım vardır. Modellemenin akışı, verileri yüklemek, Keras modelini tanımlamak, Keras modelini derlemek, Keras modelini sığdırmak, değerlendirmek, her şeyi birbirine bağlamak ve ondan tahminler yapmaktır.

Ancak bazen, derin öğrenmenin temellerine tam olarak hakim olamadığınız için kafa karıştırıcı bulabilirsiniz. Keras projesiyle yeni derin öğrenmenize başlamadan önce , Keras ile derin öğrenmenin temellerini gözden geçirmenize yardımcı olacak bu nihai kılavuzu gözden geçirdiğinizden emin olun .

Yapay Zeka alanında, derin öğrenme, çeşitli konuşmalarda her zaman yolunu bulan bir moda kelime haline geldi. Makinelere zeka kazandırmak söz konusu olduğunda, Makine Öğrenimi'ni (ML) uzun yıllardan beri kullanıyoruz.

Ancak içinde bulunduğumuz dönem göz önüne alındığında, tahminlerdeki üstünlüğü nedeniyle Keras ile derin öğrenme , eski ve geleneksel ML tekniklerine göre daha çok sevilir ve bilinir hale gelmiştir.

Derin Öğrenme

Makine öğrenimi, Yapay Sinir Ağlarının (YSA) büyük miktarda veri ile eğitildiği bir alt kümeye sahiptir. Bu alt küme, derin öğrenmeden başka bir şey değildir. Derin öğrenme algoritması deneyimlerden öğrendiği için görevi tekrar tekrar gerçekleştirir; Her seferinde, sonucu iyileştirmek için biraz ince ayar yapıyor.

'Derin öğrenme' olarak adlandırılır çünkü sinir ağları, öğrenmeyi sağlayan birçok derin katmana sahiptir. Derin öğrenme, sorunu çözmek için düşünmenin gerekli olduğu herhangi bir sorunu çözebilir.

Okuyun: En İyi Derin Öğrenme Teknikleri

Keras

Derin öğrenmeye başlamak için birçok API, çerçeve ve kitaplık mevcuttur. Ancak Keras ile derin öğrenmenin faydalı olmasının nedeni budur . Keras, uçtan uca bir makine öğrenimi platformu olan ve açık kaynaklı bir TensorFlow'un üstünde çalışan üst düzey bir sinir ağı uygulama programlama arabirimidir (API). Sadece Tensorflow değil, aynı zamanda CNTK, Theano, PlaidML vb.

Yapay zekanın (AI) ve derin öğrenmenin metalaştırılmasına yardımcı olur. Keras'taki kodlama taşınabilirdir, bu, Keras'ı kullanarak Theano'yu arka uç olarak kullanırken bir sinir ağı uygulayabileceğiniz ve ardından arka ucu belirterek Tensorflow'ta çalıştırabileceğiniz anlamına gelir. Ayrıca, kodu değiştirmek için hiç gerekli değil, zorunlu değil.

Derin öğrenmenin Yapay Zeka'da neden önemli bir terim olduğunu merak ediyorsanız veya Keras ile derin öğrenmeye başlamak için motivasyonunuz gecikiyorsa , bu google trendleri, insanların derin öğrenmeye olan ilgisinin son birkaç yıldır dünya çapında nasıl istikrarlı bir şekilde arttığını gösteriyor.

Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarla görme, konuşma tanıma, ilaç tasarımı, biyoinformatik gibi derin öğrenmenin başarıyla uygulandığı birçok alan vardır.

Keras ile Derin Öğrenmeye Başlamak

Daha önce tartışıldığı gibi, derin öğrenmede yapay sinir ağları büyük miktarda veri ile eğitilir. Eğitilirken, görünmeyen verilerle ilgili tahminler ağ tarafından kolayca kullanılabilir. Aşağıda, Keras ile derin öğrenmede gerekli olan bir sinir ağının eğitiminde genellikle kullanılan birkaç önemli terim verilmiştir .

Ayrıca okuyun: Yeni Başlayanlar İçin 15 İlginç Makine Öğrenimi Projesi Fikri

Nöral ağlar

Yapay sinir ağları fikrini doğuran beynimizdeki sinir ağlarıydı. Genellikle, bir sinir ağında üç katman vardır. Bu üç katman; girdi katmanı, çıktı katmanı ve gizli katmandır. Sinir ağının bir örneği aşağıdaki şekilde gösterildiği gibidir.

Yukarıda gösterilen sinir ağı yalnızca bir gizli katmandan oluştuğu için “sığ sinir ağı” olarak adlandırılır. Daha karmaşık mimariler oluşturmak için bu tür mimarilere daha fazla gizli katman eklenir.

Derin Ağlar

Derin bir ağda, eklenen birden çok gizli katman vardır. Ağdaki gizli katman sayısı arttığında, bu tür mimarilerin eğitimi, yalnızca ağın tam olarak eğitilmesi için geçen süre açısından karmaşık hale gelmekle kalmaz, aynı zamanda daha fazla kaynak gerektirir. Aşağıda bir girdi, dört gizli katman ve bir çıktıdan oluşan derin bir ağ verilmiştir.

Ağ Eğitimi

Ağ mimariniz tanımlandıktan sonra, belirli tahmin türleri için eğitime ihtiyacı vardır. Bir ağın eğitim sürecinde, ağ için her bir bağlantı için uygun ağırlıklar bulunur.

Eğitim devam ederken veriler standart yönde yani girdiden çıktı katmanına akar ve birçok gizli katmandan geçer. Veriler her zaman girdiden çıktı katmanına doğru olan bir yönde aktığı için bu ağa İleri Beslemeli Ağ adı verilir. Buradaki veri yayılımına İleri Yayılım denir.

Aktivasyon Fonksiyonu

Bir ve tüm katmanlarda, girdilerin ağırlıklı toplamını hesaplamanız ve bunu bir Aktivasyon işlevine iletmeniz gerekir. Bu etkinleştirme işlevi, ağı doğrusal olmayan hale getirir. Çıktıyı alan ve ayrıklaştıran basit bir matematiksel fonksiyondur. En sık kullanılan aktivasyon fonksiyonlarından birkaçı hiperbolik, sigmoid, tanjant (tanh), Softmax ve ReLU'dur.

Geri yayılım

Geri yayılımda, hataların yayılması, çıktıdan girdi katmanına doğru olan geriye doğrudur. Denetimli öğrenmede geri yayılım bir algoritmadır. Belirli bir hata fonksiyonu için, hata fonksiyonunun gradyanı, her bağlantıda atanan ağırlığa göre hesaplanır.

Ağ aracılığıyla, gradyan hesaplaması bile geriye doğru ilerler. İlk olarak son katman ağırlık gradyanı hesaplanır ve en son olarak ilk katman ağırlık gradyanı hesaplanır.

Her katmanda, bir önceki katman için degradeyi belirlerken, degradenin kısmi hesaplamalarını yeniden kullanır. Bu, “Gradient Descent”den başka bir şey değildir.

Keras ile derin öğrenmede model tanımlama

Modelin derin öğrenmede tanımlanması birkaç özelliğe ayrılabilir:

1. Katman sayısı.
2. Katman türleri.
3. Her katmandaki nöron sayısı.
4. Her katmanın aktivasyon fonksiyonu.
5. Giriş boyutu ve Çıkış boyutu.

Okuyun: Derin Öğrenmede Düzenleme

Alt çizgi

Keras ile derin öğrenmeyi öğrenmek önemlidir çünkü Keras, derin öğrenme modellerini değerlendirmek ve geliştirmek için kullanımı kolay ve güçlü bir açık kaynak ve ücretsiz python kitaplığıdır. Keras ayrıca, TensorFlow ve Theano gibi yaygın olarak kullanılan sayısal hesaplama kitaplıklarını da kapsar; bu, yalnızca birkaç satır programlama koduna ihtiyaç duyarak sinir ağı modellerini eğitmenize ve tanımlamanıza olanak tanır.

Python 2 veya 3'ü kurduktan ve yapılandırdıktan sonra, Keras projesiyle derin öğrenmeye başlamaya hazırsınız. NumPy dahil olmak üzere kurulu ve yapılandırılmış SciPy'yi eklemeniz ve bir TensorFlow veya Theano arka ucuna sahip Keras'ın kurulu ve yapılandırılmış olması yeterlidir.

Derin öğrenme teknikleri, makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saatlik zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında PG Diplomasına göz atın. atamalar, IIIT-B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.