Deep Learning avec Keras - Introduction

Le Deep Learning est devenu un mot à la mode ces derniers jours dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA). Pendant de nombreuses années, nous avons utilisé le Machine Learning (ML) pour transmettre de l'intelligence aux machines. Ces derniers jours, l'apprentissage en profondeur est devenu plus populaire en raison de sa suprématie dans les prédictions par rapport aux techniques de ML traditionnelles.

Le Deep Learning signifie essentiellement former un réseau neuronal artificiel (ANN) avec une énorme quantité de données. En apprentissage profond, le réseau apprend par lui-même et nécessite donc d'énormes données pour apprendre. Alors que l'apprentissage automatique traditionnel est essentiellement un ensemble d'algorithmes qui analysent les données et en tirent des leçons. Ils ont ensuite utilisé cet apprentissage pour prendre des décisions intelligentes.

Désormais, pour Keras, il s'agit d'une API de réseaux neuronaux de haut niveau qui s'exécute sur TensorFlow - une plate-forme d'apprentissage automatique open source de bout en bout. Grâce à Keras, vous définissez facilement des architectures ANN complexes pour expérimenter vos Big Data. Keras prend également en charge le GPU, qui devient essentiel pour traiter d'énormes quantités de données et développer des modèles d'apprentissage automatique.

Dans ce didacticiel, vous apprendrez à utiliser Keras pour créer des réseaux de neurones profonds. Nous examinerons les exemples pratiques d'enseignement. Le problème à résoudre est de reconnaître les chiffres manuscrits à l'aide d'un réseau neuronal formé par l'apprentissage en profondeur.

Juste pour vous enthousiasmer davantage dans l'apprentissage en profondeur, voici une capture d'écran des tendances de Google en matière d'apprentissage en profondeur ici -

Comme vous pouvez le voir sur le diagramme, l'intérêt pour l'apprentissage en profondeur ne cesse de croître au cours des dernières années. Il existe de nombreux domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la bioinformatique, la conception de médicaments, etc., dans lesquels l'apprentissage en profondeur a été appliqué avec succès. Ce didacticiel vous permettra de démarrer rapidement l'apprentissage en profondeur.

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