آموزش یادگیری عمیق در پایتون — فریمورک ها و الگوریتم های Deep Learning
در این مطلب از سایت تک تیپ قصد داریم تا بهترین آموزش یادگیری عمیق در پایتون را معرفی کرده و ویژگی های آن را بیان نماییم.
یادگیری عمیق جزو فناوری های نو بوده که در آن شبکه عصبی به تنهایی تصمیم می گیرد که کدام مشخصه ها اهمیت دارد. این ویژگی یادگیری عمیق توانایی دور زدن مهندسی ویژگی را دارد و باعث سریع شدن فرایند یادگیری ماشین می شود.
اینکه به راحتی می توان مهندسی ویژگی را دور زد، باعث می شود از پیچیده تر شدن داده ها در ادامه یادگیری ماشین پیشگیری نمود.
یادگیری عمیق یک عنصر مهم از علم داده است که شامل آمار و مدل سازی می شود. این برای کسانیکه که وظیفه جمع آوری، آنالیز و تفسیر حجم زیادی از داده ها را بر عهده دارند بسیار مفید است.
علاقه مند به آموزش یادگیری عمیق در پایتون هستید؟ Deep Learning در شرکت هایی که به دنبال ساخت سیستم های هوشمند با حجم وسیعی از داده های بدون ساختار هستند ، پیشرفت های چشمگیری داشته است. Deep Learning روی نظریه شبکه های عصبی مصنوعی کار می کند و اکنون استفاده های زیادی از آن، در ساخت و توسعه برنامه های کاربردی می شود. در این مقاله با اصول یادگیری عمیق با پایتون آشنا می شویم و نحوه عملکرد شبکه های عصبی را می بینیم.
یادگیری عمیق چیست ؟
یادگیری عمیق بخشی از یادگیری ماشینی یا ماشین لرنینگ است که با الگوریتم هایی الهام گرفته شده از ساختار و عملکرد مغز انسان کار می کند. یادگیری عمیق، باعث می شود ماشین همواره در حال یادگیری باشد و بر اساس یادگیری های خود نتیجه گیری نماید. از شبکه های عصبی مصنوعی برای ساخت مدل های هوشمند و حل مسائل پیچیده استفاده می کند و عمدتا از یادگیری عمیق با داده های بدون ساختار استفاده می شود.
برای اینکه بهتر با مبانی یادگیری عمیق آشنا شوید می توانید از آموزش حرفه ای فرادرس که در زیر قرار دادیم استفاده نمایید.
این آموزش ویدیویی که حدود ۵ ساعت و نیم محتوای حرفه ای و کاربردی دارد ، توسط دکتر سعید محققی برای گروه آموزشی فرادرس تولید شده است.
شبکه عصبی چیست؟
در تعریف مفهوم یادگیری عمیق چندین بار با عبارت شبکه عصبی برخورد کردیم زیرا شبکه عصبی جزو مهمترین بخش های یادگیری عمیق به شمار می رود. شبکه عصبی ماشینی است که از مغز انسان الگوبرداری شده و دارای چندین لایه بوده و هر لایه دارای گره می باشد. پیوندهای بین گره ها نشان دهنده جریان اطلاعات از یک سطح به سطح دیگر است. اگر به تصویر زیر نگاه کنید. متوجه خواهید شد که نورون ها با استفاده از وزنه ها به هم متصل می شوند. سپس ورودی( داده های اولیه ) را به نورون وارد کرده و پس از آن، داده ها را پردازش می کند و نتیجه را تولید می کند.
در زیر نمونه ای از یک شبکه عصبی پایه را توضیح می دهیم.
شبکه عصبی پایه دارای سه لایه اصلی است.
- لایه ورودی : این لایه وظیفه دریافت داده های ورودی را دارد.
- لایه پنهان : این لایه ورودی را برای یافتن اطلاعات پنهان پردازش می کند و استخراج ویژگی را انجام می دهد.
- لایه خروجی : این لایه نتیجه دلخواه را ایجاد می کند.
معرفی فریمورک برتر یادگیری عمیق
در دنیای امروز ، سازمان های بیشتری به یادگیری عمیق و هوش مصنوعی (AI) روی می آورند تا فرآیند های تجاری خود را بهبود بخشند و از رقبا پیشی بگیرند.
ظهور یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی سازمان ها را قادر می سازد تا راه حل های هوشمند و شخصی سازی شده را به مشتریان خود عرضه کنند. با این حال، هنوز همه شرکت ها به دلایل مختلف نتوانستند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را در فرآیندهای خود پیاده کنند زیرا نیازمند زمان کافی و برنامه نویسان حرفه ای می باشد. از این رو بود که فریم ورک ها ایجاد شدند تا هم زمان را کاهش دهند و هم یادگیری عمیق را آسان تر نمایند.
فریم ورک ها، رابط ها، کتابخانه ها یا ابزارهایی بوده که عموما اوپن سورس هستند و می توانند به راحتی توسط افرادی که درک کمی از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی دارند، مورد استفاده قرار بگیرند. فریمورک های یادگیری عمیق می توانند به شما در بارگذاری داده ها و آموزش یک مدل یادگیری عمیق کمک کنند .
استفاده از فریمورک قوی یکی از پیش نیاز های شروع آموزش یادگیری عمیق در پایتون می باشد پس بهتر است قبل از شروع یادگیری، بهترین فریم ورک را پیدا کنید.
۱- فریمورک تنسورفلو ( TensorFlow )
تیم Google Brain یک پلتفرم یادگیری عمیق به نام TensorFlow ایجاد کرده است که از زبان هایی مانند پایتون و R پشتیبانی می کند و از نمودارهای جریان داده برای پردازش داده ها بهره می گیرد.
ساخت مدل های یادگیری ماشینی TensorFlow آسان است ، می توان از آن ها برای ایجاد ماشین لرنینگ قوی استفاده کرد و انواع ویژگی ها را برای آن در نظر گرفت.
برای استفاده از این فریم ورک باید ابتدا به صورت مقدماتی پایتون را آموزش دیده باشید تا به راحتی بتوانید از این فریمورک بهره ببرید و کتابخانه های آن را در پروژه های خود استفاده نمایید. در زیر یکی از بهترین آموزش های مقدماتی پایتون را که توسط فرادرس تهیه شده است را قرار می دهیم تا در صورت نیاز از آن استفاده نمایید.
۲- فریمورک کراس ( Keras )
کراس یکی از سریع ترین فریم ورک ها یادگیری عمیق می باشد که توسط Francois Scholett به صورت اوپن سورس عرضه شده است.
Keras از یک API شبکه عصبی سطح بالا که در پایتون نوشته شده است، پشتیبانی می کند. چیزی که Keras را جالب می کند این است که روی TensorFlow، Theano و CNTK نیز اجرا می شود و توسط چندین استارت آپ، لابراتوار و شرکت مانند Microsoft Research، NASA، Netflix و Cern استفاده می شود.
این فریمورک کاربر پسند است زیرا API های آن بسیار ساده است و در صورت خطای کاربر، به صورت آنی، این مورد را به وی گوشزد می نماید. به علت اوپن سورس بودن، هرکسی می تواند ماژول های جدیدی برای این فریم ورک تولید کند.
۳- فریمورک PyTorch
آدام پاسکه ، سام گراس ، سامیت چینتالا و گریگوری چانان نویسندگان PyTorch هستند و عمدتاً توسط آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی فیس بوک (FAIR) توسعه یافته اند. این بر روی یک پلت فرم محاسباتی علمی مبتنی بر Lua برای یادگیری ماشین و الگوریتم های یادگیری عمیق ساخته شده است. PyTorch از کتابخانه های Python ، CUDA و C++ برای پردازش استفاده کرد و برای ساخت مقیاس تولید مدل و انعطاف پذیری کلی طراحی شد. اگر در C++ خوب هستید ، PyTorch ممکن است برای شما جهش زیادی نداشته باشد. PyTorch به طور گسترده در شرکت های بزرگ مانند فیس بوک ، توییتر و گوگل استفاده می شود.
۴- فریمورک Theano
دانشگاه مونترال ، فریمورک Theano را که به زبان پایتون نوشته شده است ، با محوریت NVIDIA CUDA توسعه داده است که به کاربران امکان می دهد آن را با GPS نیز ادغام کنند. کتابخانه Python به کاربران امکان تعریف ، بهینه سازی و ارزیابی عبارات ریاضی را می دهد که شامل آرایه های چند بعدی می شود.
۵- فریمورک Deeplearning4j (DL4J)
یک تیم یادگیری ماشین که شامل نویسندگان آدام گیبسون ، الکس دی بلک ، ویاچسلاو کوکورین ، جاش پترسون است ، این پلت فرم یادگیری عمیق را توسعه داده است. این فریمورک از شبکه های عصبی مختلفی مانند CNN (شبکه عصبی کانولوشنال) ، RNN (شبکه عصبی تکراری) و LSTM (حافظه کوتاه مدت طولانی) پشتیبانی می کند.
از زمانی که Skymind در سال ۲۰۱۷ به بنیاد Eclipse پیوست ، DL4J با Hadoop و Apache Spark یکپارچه شده است. این هوش مصنوعی را برای استفاده در CPU ها و GPU های توزیع شده به کار می گیرند.
۶-فریمورک Caffe
Caffe که در تحقیقات هوش مصنوعی BAIR یا Berklee طراحی شده و توسط Yangqing Jia ساخته شده است ، مخفف Convolutional Architecture برای Fast Feature Embedded است. Caffe به زبان C++ با رابط پایتون نوشته شده است و معمولاً برای تشخیص و طبقه بندی تصاویر استفاده می شود.
سایر ویژگی ها و کاربردهای Caffe :
- در پروژه های تحقیقاتی دانشگاهی ، نمونه های اولیه راه اندازی و کاربردهای صنعتی در مقیاس بزرگ ، گفتار و چند رسانه‌ای استفاده می شود.
- از کتابخانه های هسته محاسباتی مبتنی بر GPU و CPU مانند NVIDIA ، cuDNN و IntelMLK پشتیبانی می کند.
- می تواند بیش از ۶۰ میلیون تصویر در روز را با یک پردازنده گرافیکی NVIDIA K40 اداره کند.
۷- فریمورک Chainer
Chainer که توسط PreferredNetworks با همکاری آی بی ام ، اینتل ، مایکروسافت و انویدیا توسعه یافته است ، به طور کامل به زبان پایتون نوشته شده است. Chainer در کتابخانه های Python Numpy و CuPy اجرا می شود و چندین کتابخانه پیشرفته مانند Chainer MN ، Chainer RL ، Chainer CV و بسیاری دیگر را ارائه می دهد.
سایر ویژگی های Chainer:
- از محاسبات CUDA پشتیبانی می کند
- برای استفاده از GPU فقط چند خط کد لازم دارد
- uns بر روی چندین GPU بدون زحمت
- معماری های مختلف شبکه از جمله شبکه های پیشخور ، شبکه های قراردادی ، شبکه های تکراری و شبکه های بازگشتی را ارائه می دهد.
۸- مایکروسافت CNTK
Microsoft فریمورک CNTK را توسعه داده است ، یک پلتفرم یادگیری عمیق که یک شبکه عصبی را به عنوان مجموعه ای از مراحل محاسباتی با استفاده از یک نمودار مستقیم می سازد. CNTK از رابط هایی مانند Python و C++ پشتیبانی می کند و برای دست خط ، گفتار و تشخیص چهره استفاده می شود.
الگوریتم های یادگیری عمیق چگونه کار می کنند؟
برای شروع آموزش یادگیری عمیق در پایتون باید با روش کار الگوریتم های آن اشنا شوید . در حالی که الگوریتم های یادگیری عمیق دارای بازنمایی های خود آموز بوده ، اما به شبکه های عصبی مصنوعی وابسته هستند که نحوه محاسبه اطلاعات توسط مغز را منعکس می کند. در طول فرآیند یادگیری ، الگوریتم ها از عناصر ناشناخته در توزیع ورودی برای استخراج ویژگی ها ، گروه بندی اشیاء و کشف الگوهای داده مفید استفاده می کنند. مشابه ماشین های یادگیری برای خودآموزی ، این امر در سطوح مختلف با استفاده از الگوریتم ها برای ساخت مدل ها اتفاق می افتد.
مدل های یادگیری عمیق از چندین الگوریتم استفاده می کنند. در حالی که هیچ شبکه ای کامل در نظر گرفته نمی شود ، برخی از الگوریتم ها برای کارهای خاص مناسب تر هستند. برای انتخاب درست ، خوب است که درک روشنی از همه الگوریتم های اولیه داشته باشید.
انواع الگوریتم های مورد استفاده در یادگیری عمیق
در اینجا لیستی از ۱۰ الگوریتم محبوب یادگیری عمیق آورده شده است:
- شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)
- شبکه های حافظه کوتاه مدت (LSTM)
- شبکه های عصبی مکرر (RNN)
- شبکه های متخاصم مولد (GAN)
- شبکه های تابع پایه شعاعی (RBFN)
- پرسپترون های چندلایه (MLP)
- نقشه های خود سازماندهی (SOM)
- شبکه های باور عمیق (DBN)
- ماشین های محدود بولتزمن (RBM)
- رمزگذارهای خودکار
الگوریتم های یادگیری عمیق تقریباً با هر داده ای کار می کنند و برای حل مسائل پیچیده به قدرت محاسباتی و اطلاعات زیادی نیاز دارند.
آموزش یادگیری عمیق در پایتون با فریمورک Keras
حال که به صورت کامل با یادگیری عمیق آشنا شدید زمان آن رسیده که به صورت عملی آن را یاد بگیرید به همین دلیل در ادامه مطلب آموزش یادگیری عمیق در پایتون با فریمورک Keras را قرار داده ایم.
برای شروع یادگیری نیازی به آشنایی با کد نویسی نخواهید داشت اما در ادامه باید آن را یاد بگیرید تا بتوانید بدون مشکل از یادگیری عمیق در پایتون استفاده کنید. به ترتیب باید مراحل زیر را انجام دهیم :
- بارگذاری داده ها
- مدل کراس را تعریف کنید
- مدل کراس را مونتاژ کنید
- مدل فیت کراس
- مدل کراس را ارزیابی کنید
- همه را به هم گره بزنید
- پیش بینی کنید
پیش از شروع آموزش باید:
- پایتون ۲ یا ۳ را نصب و پیکربندی کرده باشید.
- SciPy را نصب و پیکربندی کرده باشید (از جمله NumPy)
- Keras و Backend (Theano یا TensorFlow) را نصب و پیکربندی کرده باشید.
ادامه این آموزش در لینک زیر از فرادرس به صورت ویدیویی قرار داده شده است که می توانید از آن استفاده نمایید. در آموزش زیر از دو فریمورک تنسورفلو و کراس استفاده شده است و این دو فریمرک را به صورت حرفه ای با تمام جزئیات آموزش داده است. همچنین تکنیک های مفید استفاده از این دو فریمورک را در ادامه آموزش بیان نموده است.
