使用 Python 介紹深度學習：在 Python 中學習深度學習 [2022]

在過去的幾年裡，人工智能（AI）和機器學習（ML）等技術已被廣泛採用，不再只是“技術流行語”。 通過智能聊天機器人、個性化產品推薦或自動駕駛汽車等各種現實應用，我們開始意識到這些不斷發展的技術的巨大潛力。

由於越來越多的採用，我們也在談論一個互聯的世界——人工智能和機器學習有可能在工作環境中取代人類。 AI 和 ML 技術如何讓計算機準備好執行“通過示例學習”之類的複雜任務——這對大多數人來說都是自然而然的？

這就是深度學習發揮關鍵作用的地方。 深度學習是如何工作的——如何使用 Python編程語言設計深度學習中的智能模型？ 讓我們在以下部分討論所有這些。

什麼是深度學習？

作為機器學習和人工智能的一個子領域，深度學習是一種用於設計和開發高精度數據模型的技術——使用標記數據和多層神經網絡。 通過使用深度學習，數據模型可以輕鬆地直接從文本、聲音和圖像中對任務進行分類。 例如，深度學習可以使用數十個（甚至數千個）數據的分層表示，而其他 ML 技術可能只關註一兩個表示。 因此，它們被稱為淺層學習。

分層表示如何在深度學習中發揮作用？ 通過稱為神經網絡的模型——由相互堆疊的文字數據層結構組成。 這是一個深度學習模型如何使用多個層來識別數字 4 的圖像並提供最終​​輸出的示例。

資源

是什麼讓深度學習如此與眾不同和強大？

深度學習使用一種稱為表示學習的技術——將其與其他機器學習技術或算法區分開來。 表徵學習是如何工作的？ 簡而言之，它允許您的計算機系統分析原始數據並自動檢測表示 - 可用於分類或檢測特徵。 例如，表示學習可以用於復雜的問題，例如：

• 根據背景背景為視頻或圖像著色。
• 使用專為特定問題設計的訓練有素的網絡模型來專注於完全不同的問題。
• 識別圖像或照片中的單個對象並生成相同的文本描述。

使用這種強大的技術，深度學習已經成功地為許多複雜的應用程序提供動力。 想學習深度學習？ 讓我們看看從哪裡開始。

你如何學習深度學習？

你如何開始深度學習？ 如果您具備各種 ML 算法的技術知識以及對代數和統計的理解，它可以幫助您學習深度學習。 但是，這不是必需的。

設計和開發 ML 模型和項目的一種更快、更有效的方法是使用深度學習第三方工具和庫——使用流行的 Python 編程語言開發。

為什麼需要在 Python 編程語言中使用深度學習？ 在深度學習中使用 Python 有很多好處，包括：

• 簡單易學的語言，使其開發人員能夠開發可靠且複雜的 ML 模型。
• 完整的通用編程語言——比 R 或 MATLAB 語言更先進。
• 支持一系列專為機器學習設計的庫和框架，例如 TensorFlow、Theano、Keras 和 Scikit。
• 使用簡單的編程語法，促進機器學習算法的更快開發和快速測試。
• 作為一種開源編程語言，Python 擁有不斷增長的開發人員和用戶社區，以及在線資源和用戶文檔。
• 推薦用於幾個與 AI 相關的用例，包括數據分析、數據可視化、計算機視覺和自然語言處理。

簡而言之，通過使用Python 進行深度學習，您可以快速學習開發和部署可用於預測建模的機器學習模型。

了解 Python 中的深度學習

作為開發人員，您可以藉助其 Keras 庫，將您在 Python 中的知識用於深度學習項目。 您可以使用 Keras 快速創建和部署神經網絡。

什麼是 Keras 庫，它對深度學習有什麼好處？ Keras 使用 Python 語言編寫，是用於深度學習的神經網絡的領先庫和 API 之一。 除了用戶友好的界面外，Keras 還提供了多項優勢，包括：

• 易於學習和構建有效的 ML 模型。
• 支持許多獨立的 ML 模型，包括神經網絡、與成本相關的函數、初始化和正則化——可以集成或重用以創建新模型。
• 更容易添加新的模塊、類和函數。
• 支持一系列生產部署系統
• 與後端引擎無縫集成，包括 TensorFlow、Theano 和 PlaidML
• 在 TensorFlow 2.0 版中集成為高級 Keras API
• 得到微軟、亞馬遜和蘋果等科技巨頭的支持。

儘管 Keras 支持多個後端引擎，但它的主要或默認支持是 TensorFlow； 實際上，Keras API 在 TensorFlow 中被打包為 tf.keras API。 但是，Keras 允許您通過簡單地編輯安裝文件夾中的 /.keras/keras.json 文件輕鬆地將後端引擎更改為 Theano 或 CNTK。

如何使用 Keras 在 Python 項目中創建深度學習？

以下是使用 Python和 Keras在深度學習中創建神經網絡的容易程度：

1. 加載你的數據集

第一步，您需要定義加載數據集的類和函數。 例如，您可以使用 NumPy 庫來加載數據和 Keras 類來定義模型。

2.定義Keras神經網絡模型

下一步是為您的神經網絡定義一個順序模型，然後向其中添加多個層。 為此，使用 input_dim 參數定義第一個輸入層——然後是具有 Dense 類的附加連接層。

3.編譯定義好的Keras模型

接下來，您可以使用 TensorFlow 或 Theano 等後端引擎編譯神經網絡模型。 在編譯過程中，指定一些額外的屬性，如損失函數和優化器來訓練神經網絡模型。

4.使用數據執行Keras模型

此步驟涉及使用我們加載的數據執行神經網絡模型。 這可以使用模型上的 fit() 方法來完成。

5. 評估模型

最後一步是在完整的數據集上評估和訓練模型——以及它的網絡性能。 您可以使用模型上的 evaluate() 函數來執行此操作。

另請閱讀： Pandas Vs Numpy：Pandas 與 Numpy 之間的區別

結論

隨著 AI 和 ML 技術在各種應用程序和行業中的日益普及，能夠使用 Python編程定制和實施深度學習項目的熟練且合格的專業人員嚴重短缺。

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