Apprendimento approfondito con Keras - Introduzione

Deep Learning è diventata negli ultimi giorni una parola d'ordine nel campo dell'Intelligenza Artificiale (AI). Per molti anni abbiamo utilizzato l'apprendimento automatico (ML) per impartire intelligenza alle macchine. Negli ultimi giorni, il deep learning è diventato più popolare grazie alla sua supremazia nelle previsioni rispetto alle tradizionali tecniche di ML.

Deep Learning significa essenzialmente addestrare una rete neurale artificiale (ANN) con un'enorme quantità di dati. Nell'apprendimento profondo, la rete impara da sola e quindi richiede dati enormi per l'apprendimento. Mentre l'apprendimento automatico tradizionale è essenzialmente un insieme di algoritmi che analizzano i dati e apprendono da essi. Hanno quindi utilizzato questo apprendimento per prendere decisioni intelligenti.

Ora, arrivando a Keras, è un'API per reti neurali di alto livello che viene eseguita su TensorFlow, una piattaforma di machine learning open source end-to-end. Usando Keras, definisci facilmente complesse architetture ANN per sperimentare sui tuoi big data. Keras supporta anche la GPU, che diventa essenziale per l'elaborazione di enormi quantità di dati e lo sviluppo di modelli di machine learning.

In questo tutorial imparerai l'uso di Keras nella creazione di reti neurali profonde. Daremo un'occhiata agli esempi pratici per l'insegnamento. Il problema in questione è riconoscere le cifre scritte a mano utilizzando una rete neurale addestrata con il deep learning.

Solo per renderti più entusiasta del deep learning, di seguito è riportato uno screenshot delle tendenze di Google sul deep learning qui -

Come puoi vedere dal diagramma, l'interesse per il deep learning è in costante crescita negli ultimi anni. Ci sono molte aree come la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale, la bioinformatica, la progettazione di farmaci e così via, in cui l'apprendimento profondo è stato applicato con successo. Questo tutorial ti consentirà di iniziare rapidamente il deep learning.

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