使用 Python 介绍深度学习：在 Python 中学习深度学习 [2022]

在过去的几年里，人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术已被广泛采用，不再只是“技术流行语”。 通过智能聊天机器人、个性化产品推荐或自动驾驶汽车等各种现实应用，我们开始意识到这些不断发展的技术的巨大潜力。

由于越来越多的采用，我们也在谈论一个互联的世界——人工智能和机器学习有可能在工作环境中取代人类。 AI 和 ML 技术如何让计算机准备好执行“通过示例学习”之类的复杂任务——这对大多数人来说都是自然而然的？

这就是深度学习发挥关键作用的地方。 深度学习是如何工作的——如何使用 Python编程语言设计深度学习中的智能模型？ 让我们在以下部分讨论所有这些。

什么是深度学习？

作为机器学习和人工智能的一个子领域，深度学习是一种用于设计和开发高精度数据模型的技术——使用标记数据和多层神经网络。 通过使用深度学习，数据模型可以轻松地直接从文本、声音和图像中对任务进行分类。 例如，深度学习可以使用数十个（甚至数千个）数据的分层表示，而其他 ML 技术可能只关注一两个表示。 因此，它们被称为浅层学习。

分层表示如何在深度学习中发挥作用？ 通过称为神经网络的模型——由相互堆叠的文字数据层结构组成。 这是一个深度学习模型如何使用多个层来识别数字 4 的图像并提供最终输出的示例。

资源

是什么让深度学习如此与众不同和强大？

深度学习使用一种称为表示学习的技术——将其与其他机器学习技术或算法区分开来。 表征学习是如何工作的？ 简而言之，它允许您的计算机系统分析原始数据并自动检测表示 - 可用于分类或检测特征。 例如，表示学习可以用于复杂的问题，例如：

• 根据背景背景为视频或图像着色。
• 使用专为特定问题设计的训练有素的网络模型来专注于完全不同的问题。
• 识别图像或照片中的单个对象并生成相同的文本描述。

使用这种强大的技术，深度学习已经成功地为许多复杂的应用程序提供动力。 想学习深度学习？ 让我们看看从哪里开始。

你如何学习深度学习？

你如何开始深度学习？ 如果您具备各种 ML 算法的技术知识以及对代数和统计的理解，它可以帮助您学习深度学习。 但是，这不是必需的。

设计和开发 ML 模型和项目的一种更快、更有效的方法是使用深度学习第三方工具和库——使用流行的 Python 编程语言开发。

为什么需要在 Python 编程语言中使用深度学习？ 在深度学习中使用 Python 有很多好处，包括：

• 简单易学的语言，使其开发人员能够开发可靠且复杂的 ML 模型。
• 完整的通用编程语言——比 R 或 MATLAB 语言更先进。
• 支持一系列专为机器学习设计的库和框架，例如 TensorFlow、Theano、Keras 和 Scikit。
• 使用简单的编程语法，促进机器学习算法的更快开发和快速测试。
• 作为一种开源编程语言，Python 拥有不断增长的开发人员和用户社区，以及在线资源和用户文档。
• 推荐用于几个与 AI 相关的用例，包括数据分析、数据可视化、计算机视觉和自然语言处理。

简而言之，通过使用Python 进行深度学习，您可以快速学习开发和部署可用于预测建模的机器学习模型。

了解 Python 中的深度学习

作为开发人员，您可以借助其 Keras 库，将您在 Python 中的知识用于深度学习项目。 您可以使用 Keras 快速创建和部署神经网络。

什么是 Keras 库，它对深度学习有什么好处？ Keras 使用 Python 语言编写，是用于深度学习的神经网络的领先库和 API 之一。 除了用户友好的界面外，Keras 还提供了多项优势，包括：

• 易于学习和构建有效的 ML 模型。
• 支持许多独立的 ML 模型，包括神经网络、与成本相关的函数、初始化和正则化——可以集成或重用以创建新模型。
• 更容易添加新的模块、类和函数。
• 支持一系列生产部署系统
• 与后端引擎无缝集成，包括 TensorFlow、Theano 和 PlaidML
• 在 TensorFlow 2.0 版中集成为高级 Keras API
• 得到微软、亚马逊和苹果等科技巨头的支持。

尽管 Keras 支持多个后端引擎，但它的主要或默认支持是 TensorFlow； 实际上，Keras API 在 TensorFlow 中被打包为 tf.keras API。 但是，Keras 允许您通过简单地编辑安装文件夹中的 /.keras/keras.json 文件轻松地将后端引擎更改为 Theano 或 CNTK。

如何使用 Keras 在 Python 项目中创建深度学习？

以下是使用 Python和 Keras在深度学习中创建神经网络的容易程度：

1. 加载你的数据集

第一步，您需要定义加载数据集的类和函数。 例如，您可以使用 NumPy 库来加载数据和 Keras 类来定义模型。

2.定义Keras神经网络模型

下一步是为您的神经网络定义一个顺序模型，然后向其中添加多个层。 为此，使用 input_dim 参数定义第一个输入层——然后是具有 Dense 类的附加连接层。

3.编译定义好的Keras模型

接下来，您可以使用 TensorFlow 或 Theano 等后端引擎编译神经网络模型。 在编译过程中，指定一些额外的属性，如损失函数和优化器来训练神经网络模型。

4.使用数据执行Keras模型

此步骤涉及使用我们加载的数据执行神经网络模型。 这可以使用模型上的 fit() 方法来完成。

5. 评估模型

最后一步是在完整的数据集上评估和训练模型——以及它的网络性能。 您可以使用模型上的 evaluate() 函数来执行此操作。

另请阅读： Pandas Vs Numpy：Pandas 与 Numpy 之间的区别

结论

随着 AI 和 ML 技术在各种应用和行业中的日益普及，能够使用 Python编程定制和实施深度学习项目的熟练且合格的专业人员严重短缺。

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