Python ile Derin Öğrenmeye Giriş: Python'da Derin Öğrenmeyi Öğrenin [2022]

Son birkaç yılda, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) gibi teknolojiler geniş çapta benimsendi ve artık sadece "teknoloji moda sözcükleri" değil. Akıllı sohbet robotları, kişiselleştirilmiş ürün önerileri veya kendi kendini süren arabalar gibi çeşitli gerçek yaşam uygulamaları aracılığıyla bu gelişen teknolojilerin muazzam potansiyelini fark etmeye başlıyoruz.

Artan benimsenmesi sayesinde, AI ve ML'nin çalışma ortamlarında potansiyel olarak insanların yerini alabileceği bağlantılı bir dünyadan da bahsediyoruz. Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri, çoğu insana doğal olarak gelen “örneklerle öğrenme” gibi karmaşık görevleri yapmak için bilgisayarları nasıl hazırladı?

Derin öğrenmenin çok önemli bir rol oynadığı yer burasıdır. Derin öğrenme nasıl çalışır ve Python programlama diliyle derin öğrenmede akıllı modelleri nasıl tasarlayabilirsiniz ? Tüm bunları aşağıdaki bölümlerde tartışalım.

Derin Öğrenme Nedir?

Makine öğrenimi ve yapay zekanın bir alt alanı olarak derin öğrenme, etiketli verileri ve çok katmanlı sinir ağlarını kullanarak yüksek doğrulukta veri modelleri tasarlamak ve geliştirmek için kullanılan bir teknolojidir. Bir veri modeli, derin öğrenmeyi kullanarak görevleri doğrudan metin, ses ve görüntülerden kolayca sınıflandırabilir. Örneğin, derin öğrenme, verilerin onlarca (hatta binlerce) katmanlı temsilini kullanabilirken, diğer ML teknikleri yalnızca bir veya iki temsile odaklanabilir. Bu nedenle sığ öğrenme olarak adlandırılırlar.

Katmanlı temsiller derin öğrenmede nasıl çalışır? Birbiri üzerine yığılmış gerçek veri katmanlarından oluşan bir yapıdan oluşan, sinir ağları olarak adlandırılan modeller aracılığıyla. İşte bir derin öğrenme modelinin 4 numaralı bir görüntüyü tanımlamak ve nihai çıktıyı sağlamak için birden çok katmanı nasıl kullandığına dair bir örnek.

Kaynak

Derin Öğrenmeyi Bu Kadar Farklı ve Güçlü Yapan Nedir?

Derin öğrenme, onu diğer ML tekniklerinden veya algoritmalarından ayıran temsili öğrenme adı verilen bir teknik kullanır. Temsil öğrenimi nasıl çalışır? Basit bir dille, bilgisayar sisteminizin ham verileri analiz etmesine ve özellikleri sınıflandırmak veya tespit etmek için kullanılabilen temsilleri otomatik olarak algılamasına olanak tanır. Örneğin, temsili öğrenme, aşağıdakiler gibi karmaşık problemlerde kullanılabilir:

• Arka plan içeriğine bağlı olarak videoları veya resimleri renklendirme.
• Tamamen farklı bir soruna odaklanmak için belirli bir sorun için tasarlanmış eğitimli bir ağ modeli kullanmak.
• Bir resim veya fotoğraftaki tek tek nesneleri belirlemek ve bunların metinsel bir açıklamasını oluşturmak.

Bu güçlü tekniği kullanan derin öğrenme, birçok karmaşık uygulamaya güç sağlamada başarılı olmuştur. Derin öğrenmeyi öğrenmek ister misiniz? Nereden başlayacağımıza bir bakalım.

Derin Öğrenmeyi Nasıl Öğrenirsiniz?

Derin öğrenmeye nasıl başlarsınız? Cebir ve istatistik anlayışının yanı sıra çeşitli ML algoritmaları hakkında teknik bilgiye sahipseniz, derin öğrenmeyi öğrenmenize yardımcı olabilir. Ancak gerekli değildir.

ML modelleri ve projeleri tasarlamanın ve geliştirmenin çok daha hızlı ve verimli bir yolu, popüler Python programlama dili kullanılarak geliştirilen derin öğrenme üçüncü taraf araçlarını ve kitaplıklarını kullanmaktır.

Python programlama dilinde neden derin öğrenmeyi kullanmanız gerekiyor? Derin öğrenmede Python kullanmanın aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok faydası vardır:

• Geliştiricilerinin güvenilir ve gelişmiş ML modelleri geliştirmesini sağlayan basit ve öğrenmesi kolay bir dil.
• Tam ve genel amaçlı programlama dili – bu, R veya MATLAB dillerinden daha gelişmiştir.
• TensorFlow, Theano, Keras ve Scikit gibi makine öğrenimi için tasarlanmış bir dizi kitaplığı ve çerçeveyi destekler.
• ML algoritmalarının daha hızlı geliştirilmesini ve hızlı test edilmesini destekleyen basit bir programlama sözdizimi kullanımı.
• Açık kaynaklı bir programlama dili olarak Python, çevrimiçi kaynaklar ve kullanıcı belgelerinin yanı sıra büyüyen bir geliştirici ve kullanıcı topluluğuna sahiptir.
• Veri analizi, veri görselleştirme, bilgisayarla görme ve doğal dil işleme dahil olmak üzere AI ile ilgili çeşitli kullanım durumları için önerilir.

Kısacası, Python ile derin öğrenmeyi kullanarak , tahmine dayalı modelleme için kullanılabilecek makine öğrenimi modellerini geliştirmeyi ve dağıtmayı hızla öğrenebilirsiniz.

Python'da derin öğrenmeyi anlama

Bir geliştirici olarak, Keras kitaplığının yardımıyla Python'daki bilginizi derin öğrenme projeleri için kullanabilirsiniz. Hızlı bir şekilde bir sinir ağı oluşturmak ve dağıtmak için Keras'ı kullanabilirsiniz.

Keras kütüphanesi nedir ve derin öğrenme için nasıl faydalıdır? Python dili kullanılarak yazılan Keras, derin öğrenmede kullanılan sinir ağları için önde gelen kütüphaneler ve API'ler arasında yer alıyor. Kullanıcı dostu arayüzünün yanı sıra Keras, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli avantajlar sunar:

• Etkili ML modelleri öğrenmesi ve oluşturması kolaydır.
• Yeni modeller oluşturmak için entegre edilebilen veya yeniden kullanılabilen sinir ağları, maliyetle ilgili işlevler, başlatma ve düzenleme dahil olmak üzere birçok bağımsız ML modelini destekler.
• Yeni modüller, sınıflar ve işlevler eklemek daha kolay.
• Bir dizi üretim dağıtım sisteminde desteklenir
• TensorFlow, Theano ve PlaidML dahil olmak üzere arka uç motorlarla sorunsuz entegrasyon
• TensorFlow sürüm 2.0'da üst düzey Keras API'si olarak entegre edilmiştir
• Microsoft, Amazon ve Apple gibi teknoloji devleri tarafından desteklenmektedir.

Keras, birden çok arka uç motorunu desteklese de, birincil veya varsayılan desteği TensorFlow içindir; aslında, Keras API, TensorFlow'da tf.keras API olarak paketlenmiştir. Ancak Keras, kurulum klasörünüzdeki /.keras/keras.json dosyasını düzenleyerek arka uç motorunuzu Theano veya CNTK olarak kolayca değiştirmenize olanak tanır.

Keras Kullanarak Python Projesinde Derin Öğrenme Nasıl Oluşturulur?

Python ve Keras ile derin öğrenmede ne kadar kolay bir sinir ağı oluşturabileceğiniz aşağıda açıklanmıştır:

1. Veri kümenizi yükleyin

İlk adımda, veri kümesini yüklemek için sınıfları ve işlevleri tanımlamanız gerekir. Örneğin, verileri yüklemek için NumPy kitaplığını ve modeli tanımlamak için Keras sınıflarını kullanabilirsiniz.

2. Keras sinir ağı modelini tanımlayın

Sonraki adım, sinir ağınız için sıralı bir model tanımlamak ve ardından buna birden çok katman eklemektir. Bunun için input_dim argümanını kullanarak ilk girdi katmanını tanımlayın – ardından Dense sınıfıyla ek bağlı katmanlar.

3. Tanımlanmış Keras modelini derleyin

Ardından, sinir ağı modelini TensorFlow veya Theano gibi bir arka uç motoru kullanarak derleyebilirsiniz. Derleme işlemi sırasında, sinir ağı modelini eğitmek için kayıp işlevi ve optimize edici gibi bazı ek özellikler belirtin.

4. Verileri kullanarak Keras modelini yürütün

Bu adım, yüklü verilerimizi kullanarak sinir ağı modelinin yürütülmesini içerir. Bu, modeldeki fit() yöntemi kullanılarak yapılabilir.

5. Modeli değerlendirin

Son adım, modeli ağ performansıyla birlikte tüm veri kümesi üzerinde değerlendirmek ve eğitmektir. Bunu, model üzerindeki değerlendirme() işleviyle yapabilirsiniz.

Ayrıca Okuyun: Pandalar ve Numpy: Pandalar ve Numpy Arasındaki Fark

Çözüm

Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin çeşitli uygulamalarda ve endüstrilerde giderek daha fazla benimsenmesiyle, derin öğrenme projelerini Python programlama ile özelleştirebilecek ve uygulayabilecek nitelikli ve kalifiye profesyonellerde ciddi bir eksiklik var .

Gelecekte kariyer yapmakla ilgileniyor musunuz? upGrad, genel kariyer beklentilerinizi iyileştirebilecek çeşitli AI ve derin öğrenme ile ilgili kurslar sunar. Yapay zeka ve makine öğrenimindeki tüm diploma ve sertifika kurslarımıza göz atın ve size en uygun olanı seçin.

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.