Как начать работу с Keras

Тренировка нейронной сети с помощью Keras

Нейронная сеть — программная модель, основанная на структуре человеческой нервной системы. Элементы, которые называются нейронами, соединяются между собой с помощью алгоритмов, передают друг другу данные и изменяются в зависимости от того, что получили на вход. В результате информация интерпретируется тем или иным образом.

С Keras удобно работать: она серьезно упрощает создание и настройку моделей. Ее функции и инструменты имеют понятные названия, поэтому код легко читается — по взгляду на него разработчик может понять, что он делает, даже если не слишком хорошо знаком с Keras. Библиотека устроена таким образом, что для решения частых задач нужно выполнить минимальное количество действий — это снимает с разработчика лишнюю нагрузку.

Рассмотрим работу Keras с движком TensorFlow на примере базовых операций: загрузки набора данных, построения модели, добавления параметров, компиляции, тренировки и оценки. С их помощью мы создадим собственный классификатор рукописных цифр на основе набора данных MNIST.

Чтение изображений немного отличается от чтения меток. Первые 16 байт содержат уже известные метаданные. Их можно пропустить и переходить сразу к чтению изображений. Каждое из них представлено в виде массива 28*28 из байтов без знака. Все что требуется — читать по одному изображению за раз и сохранять их в массив.

Обучение называется глубоким, потому что со временем нейронная сеть покрывает все большее количество уровней. Подобный процесс состоит из двух фаз – обучения и формирования выводов. Первый рассматривается как способ маркировки больших объемов данных и определение их характеристик, которые в последующем сравниваются и запоминаются системой. Это необходимо для того, чтобы сделать правильные выводы, когда система повторно сталкивается с подобными данными.

Глубокое обучение (от англ. Deep learning) – это совокупность методов машинного обучения, позволяющая обучать модель и предсказывать результат по набору входных данных. Технология основана на искусственных нейронных сетях. Они получают алгоритмы обучения и объемы данных, которые постоянно растут для повышения эффективности обучения. Чем больше данных – тем эффективнее процесс.

В старых версиях движок можно было выбирать, сейчас таких возможностей меньше. Но Keras тем не менее полностью сочетается с популярной библиотекой TensorFlow, программисту не нужно придумывать что-то новое, чтобы заставить ее работать как надо. Keras хорошо оптимизирована под TensorFlow, а это облегчает работу программы. Это важно, потому что машинное обучение — очень ресурсоемкое направление, для расчетов нужно много вычислительных мощностей.

С помощью обучения с учителем можно тренировать системы изучать лежащие в основе правила и шаблоны за счет предоставления примеров с большим количеством спама. Когда такой детектор натренирован, ему можно дать новое письмо, чтобы он попытался предсказать, является ли оно спамом.

Что такое глубокое обучение

Keras – это библиотека для Python, позволяющая легко и быстро создавать нейронные сети. Она совместима с TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit и MXNet. Первые две платформы наиболее используемы для разработки алгоритмов глубокого обучения, но довольно сложны в освоении. Keras же, напротив, представляет собой отличный вариант для тех, кто только начинает изучение нейронных сетей.

Обучение с учителем — один из видов машинного обучения. Его идея заключается в том, что систему сначала учат понимать прошлые данные, предлагая много примеров конкретной проблемы и желаемый вывод. Затем, когда система «натренирована», ей можно давать новые входные данные для предсказания выводов.

Keras с версии 2.3 — это надстройка над библиотекой TensorFlow, которая нужна для машинного обучения. TensorFlow выполняет все низкоуровневые вычисления и преобразования и служит своеобразным движком, математическим ядром. Keras же управляет моделями, по которым проходят вычисления.

Самостоятельные расчеты по такой модели невозможны, а создавать слои вручную — долгий процесс. В современных сетях могут использоваться десятки слоев и тысячи нейронов, и их будет сложно описать самостоятельно. Поэтому для работы с нейронными сетями и глубоким обучением применяют различные инструменты, позволяющие делать это в несколько строчек. Один из таких инструментов — Keras, который быстро создает, визуализирует и запускает сети с заданными параметрами.

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, использующая статистические методы, чтобы предоставить компьютерным системам способность «учиться». То есть постепенно улучшать производительность в конкретной задаче, с помощью данных без явного программирования. Хороший пример — то, насколько эффективно (или не очень) Gmail распознает спам или насколько совершеннее стали системы распознавания голоса с приходом Siri, Alex и Google Home.

Нейроны внутри нейронной сети организованы в слои. Слои — это способ создать структуру, где каждый содержит 1 или большее количество нейронов. В нейронной сети обычно 3 или больше слоев. Также всегда определяются 2 специальных слоя, которые выполняют роль ввода и вывода.

Обучение с учителем

Каждый нейрон «активируется» в первую очередь за счет вычисления взвешенной суммы вводных данных и последующего результата с помощью результирующей функции. Когда нейрон активируется, он в свою очередь активирует остальные, которые выполняют похожие вычисления, вызывая цепную реакцию между всеми нейронами всех слоев.

MNIST — это огромная база данных рукописных цифр, которая используется как бенчмарк и точка знакомства с машинным обучением и системами обработки изображений. Она идеально подходит, чтобы сосредоточиться именно на процессе обучения нейронной сети. MNIST — очень чистая база данных, а это роскошь в мире машинного обучения.

Невозможно говорить о машинном обучении с учителем, не затронув модели обучения с учителем. Это как говорить о программировании, не касаясь языков программирования или структур данных. Модели обучения — это те самые структуры, что поддаются тренировке. Их вес (или структура) меняется по мере того, как они формируют понимание того, что нужно предсказывать. Есть несколько видов моделей обучения, например:

Keras имеет узкую специализацию. Это инструмент для специалистов по машинному обучению, которые работают с языком Python: именно его чаще всего используют благодаря удобству математических вычислений. Keras применяют разработчики, которые создают, настраивают и тестируют системы машинного обучения и искусственного интеллекта, в первую очередь нейронные сети.

Появление глубокого обучения привело к значительным достижениям в области компьютерного зрения. Благодаря этому мы можем классифицировать изображения, находить в них объекты и отмечать их заголовками. Для этого глубокие нейронные сети со многими скрытыми слоями могут последовательно изучать более сложные функции из исходного входного изображения:

Keras работает с моделями — схемами, по которым распространяется и преобразуется информация. Машинное обучение — по сути, обработка информации с помощью запрограммированной сети, где на основе определенных данных делаются те или иные выводы. Структура сети называется моделью. Часто ее представляют в виде графа, схемы или таблицы.