Keras ile Derin Öğrenme ve Sinir Ağlarına Giriş

Derin Öğrenme Nedir?

Derin Öğrenme, Makine Öğrenimi kapsamında yer alan ve yapay sinir ağlarında algoritmaların kullanımı ile ilgili bir alandır. Sadece birkaç satır kodlama ile sorunları çözmek için büyük ölçüde tahmine dayalı bir model oluşturmak için kullanılır. Derin Öğrenme sistemi, beynin işlevinden ve yapısından ilham alan kapsamlı bir sinir ağıdır. Derin Öğrenme, özellikle büyük miktarda veri söz konusu olduğunda önemlidir.

Geniş bir sinir ağı oluşturur ve çok sayıda veri yardımıyla ölçeklenebilir hale gelir ve karşılığında performansı artırır. Özellikle yapılandırılmamış veriler veya etiketlenmemiş veriler söz konusu olduğunda faydalıdır. Derin Öğrenme, denetimli öğrenme veya etiketli verilerden öğrenme yoluyla mükemmel sonuçlar verebilir.

İnternette her gün üretilen ve çoğunluğunun yapılandırılmamış olduğu çok sayıda veri bulunduğundan, Derin Öğrenme bu tür sorunları çözmede ve bunlarla uğraşmada bir sonraki büyük şey haline geliyor.

Büyük verilerin işlenmesi ve analiz edilmesinin bir sorun haline geldiği bir durumda, diğer yandan derin öğrenme, kendisine verilen daha fazla veri ile daha iyi hale gelir. Daha büyük modeller ve daha fazla hesaplama işlemi oluşturarak birçok şekilde daha fazla veri bağlandığında daha büyük ve daha iyi bir sinir ağı oluşturur. Ayrıca daha iyi ve geliştirilmiş algoritmalar, yeni içgörüler ve gelişmiş teknikler için kapsam sağlar.

Keras nedir?

Şu andan itibaren, sinir ağlarının derin öğrenmede ne kadar kritik olduğunu zaten biliyorsunuz. Sinir ağları oluşturmak için kullanılan birçok çerçeve vardır. Ancak aynı zamanda, birçok çerçevenin karmaşıklığı geliştiriciler için bir engel haline geliyor. Sinir ağı modelleri oluşturmak için kullanılan üst düzey API'leri basitleştirmek ve geliştirmek için birçok öneride bulunuldu, ancak dikkatli bir şekilde incelendiğinde hiçbir şey çok başarılı olmadı. Keras hakkında daha fazla bilgi edinmek için Keras ve Tenserflow hakkındaki makaleye göz atın.

Bu, Keras çerçevesinin girişinin Derin Öğrenme alanında büyük bir fark yarattığı zamandı. Keras, Python programlama dilinde yazılmıştır ve üst düzey sinir ağları için önde gelen API'lerden biridir. Keras, birçok sinir ağının arka uç hesaplama motorlarını destekler.

Ayrıca, düşük seviyeli derin öğrenme API'lerine göre bir gelişmedir. TensorFlow, yapay zeka kitaplığı için bir açık kaynaktır ve geliştiricilerin birçok katmana sahip büyük ölçekli sinir ağları oluşturmasına olanak tanır. TensorFlow 2.0, Keras'ı üst düzey API'leri olarak benimsemiştir. Bu, Keras'ı diğer tüm derin öğrenme API'leri arasında net bir kazanan yapar.

Keras'ın İlkeleri

Keras'ın yaratılmasındaki temel amaç, onu kullanıcı dostu ve aynı zamanda kolayca genişletilebilir hale getirmekti. Python ile çalıştı ve makineler için değil insanlar için tasarlandı.

En iyi uygulamaları takip ederek geliştiriciler üzerindeki bilişsel yükü azaltır. Düzenlileştirme şemaları, aktivasyon işlevleri, başlatma şemaları, optimize ediciler, maliyet işlevleri ve sinir katmanları gibi bağımsız modülleri kullanarak yeni modeller oluşturmak için Keras'ı kolayca yapabilirsiniz. Yeni İşlevler, sınıflar ve modüller eklemek kolaydır. Keras'ın modelleri ayrı model yapılandırma dosyaları gerektirmez ve Python kodunda tanımlanır.

Keras'taki modeller

Keras'ın temel veri yapısı modeldir ve Keras'ta Fonksiyonel API Model Sınıfı ve Sıralı Model olmak üzere başlıca iki tür model vardır.

• Sıralı Model: Tanımlaması çok basit bir katmanın lineer yığınına sahip bir modeldir. Sıralı bir modelde, model tarafından iki yoğun katman tanımlanır. Bu, sıralı modeli kodlama açısından çok daha az karmaşık hale getirir. Eğitilmiş model çıktı tahmini, Metriklerin ve kayıpların değerlendirilmesi ve hesaplanması, eğitim ve uyum, öğrenme süreci tanımı ve derlemesi gibi her katmanın tanımında yalnızca bir satır kodlama yeterlidir. Keras'ın sıralı Modelinin kullanımı kolaydır, ancak yalnızca model topolojisi ile sınırlıdır.

• İşlevsel API'ye sahip Model Sınıfı: Kullanışlı API'ye sahip Keras Model Sınıfı, temel olarak yüksek düzeyde karmaşıklığa sahip modellerin oluşturulması için kullanılır. Bunlar, paylaşılan katmanları, yönlendirilmiş döngüsel olmayan grafikleri (DAG'ler), çok girişli ve çok çıkışlı modelleri vb. içeren modelleri içerir. İşlevsel API, önce katmanı tanımlayarak, modeli oluşturarak, derleyerek bir Sıralı modelden daha fazla esneklik sağlar. ve sonunda, onu yerleştirmek veya eğitmek. Tahmin ve değerlendirme, Sıralı Modeldekine benzer.

Keras Veri Kümeleri ve Uygulamaları

Genellikle “keras.datasets” sınıfı aracılığıyla bulabileceğiniz 7 Derin Öğrenme örnek veri seti vardır. Bu veri kümeleri arasında Boston Konut fiyatları, MNIST moda görüntüleri, MNIST el yazısı rakamları, Reuters haber teli konuları, IMDB film incelemeleri ve cifar100 ve cifar10 küçük renkli görüntüler yer alıyor.

MobileNetV2TK, NASNet, DenseNet, MobileNet, InceptionResNetV2, InceptionV3, ResNet50, VGG19, VGG16, Xception'a karşı önceden eğitilmiş 10 Keras uygulaması vardır. Bu uygulama modelleri, herhangi bir acemi geliştirici tarafından, modellere farklı bir sınıf kümesinde ince ayar yapmak, özellikleri çıkarmak ve görüntülerin sınıflandırmasını tahmin etmek için kullanılabilir.

Keras'ın Faydaları

1. Kullanıcı Dostu : Keras'ın Yüksek seviyeli sinir ağları API'sinde lider olmasının ana nedenlerinden biri, kullanıcı dostu olmasıdır.
2. Model Oluşturma ve Öğrenme Kolaylığı : Keras'ın diğer faydaları, model oluşturma kolaylığı ve öğrenme kolaylığıdır. Ayrıca dağıtılmış eğitim ve çoklu GPU'lar için güçlü destek sağlar.
3. Arka uç motorlarla Kolay Entegrasyon : PlaidML, MXNet, Theano, CNTK ve TensorFlow gibi en az beş arka uç motorla entegre olabilir.
4. Geniş kapsamlı benimseme ve üretim dağıtım seçenekleri: Çok çeşitli üretim dağıtım seçenekleri için desteğe sahiptir ve geniş benimsemenin avantajlarını sunar.
5. Daha Fazla Esneklik: Ayrıca, geliştiricinin temel dilde oluşturduğu her şeyi hızlı bir şekilde uygulamasını sağlayan daha düşük düzeyde derin öğrenme dilleriyle de kolayca bütünleşir. Bu şekilde Keras, Makine öğrenimi geliştiricisine büyük esneklik sunar.
6. Büyük Şirketler, Yeni Başlayanlar ve Araştırmacılar Tarafından Kabulü: Keras, diğerleri arasında Uber, Nvidia, Apple, Amazon, Microsoft, Square, Zocdoc, Instacart, Yelp, Netflix ve Google gibi birçok büyük şirket tarafından kullanılmaktadır. NASA ve CERN'deki araştırmacılar da Keras'ı derin öğrenme çerçeveleri olarak benimsediler. Ürünlerinin merkezinde derin öğrenmeyi kullanan girişimlerde de yaygındır.
7. Modelleri Ürünlere Dönüştürmesi Kolay: Keras, Google Cloud dahil olmak üzere diğer derin öğrenme çerçevelerinden daha mükemmel bir dizi platformu desteklediğinden, bir geliştirici modellerini hızla ürünlere dönüştürebilir. TensorFlow-Serving ile, tarayıcıda WebDNN ve Keras.js gibi GPU hızlandırmalı JavaScript çalışma zamanları aracılığıyla, Android'de TensorFlow Android çalışma zamanı aracılığıyla, örneğin Apple'ın CoreML'si aracılığıyla iOS'ta Not Hotdog uygulaması ile elde edilir. Apple'ın CoreML'si ayrıca Keras için resmi destek sağlar.

Çözüm

Bu makalenin tamamı Keras ve derin öğrenme için nasıl kullanıldığı hakkındadır. Bu makalenin Keras'ın ilkeleri, Keras'taki modeller ve Keras kullanmanın faydaları hakkında biraz ışık tuttuğunu umuyoruz. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz, IIT Madras ve upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Bulutta Gelişmiş Sertifikasyonuna göz atın.