آموزش برنامه‌نویسی یادگیری عمیق با پایتون؛ از صفر تا اولین شبکه عصبی با TensorFlow و Keras

یادگیری عمیق (Deep Learning) را می‌توان پیشرفته‌ترین شاخه‌ی یادگیری ماشین دانست؛ شاخه‌ای که با الهام از ساختار مغز انسان، به کامپیوترها توانایی درک، تحلیل و تصمیم‌گیری هوشمندانه می‌دهد. در این مطلب، به آموزش یادگیری عمیق با پایتون می‌پردازیم و در ادامه نیز یک نمونه شبکه عصبی واقعی را با استفاده از TensorFlow و Keras بررسی خواهیم کرد. برای شروع یادگیری عملی، می‌توانید از آموزش اسکرچ جونیور و دوره‌های تخصصی آکادمی چابک استفاده کنید.

یادگیری عمیق (Deep Learning) با پایتون چیست؟

یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی چندلایه شبیه به سلول‌های مغز انسان برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند. برای تسلط بیشتر روی پردازش داده‌ها و آماده‌سازی ورودی‌های شبکه‌های عصبی، می‌توانید از آموزش NumPy در پایتون استفاده کنید.

هر شبکه شامل سه بخش اصلی است:

1. لایه ورودی (Input Layer): داده‌ها وارد مدل می‌شوند.
2. لایه‌های پنهان (Hidden Layers): در این بخش ویژگی‌ها استخراج می‌شوند.
3. لایه خروجی (Output Layer): نتیجه نهایی مانند پیش‌بینی یا طبقه‌بندی ارائه می‌شود.

چه پیش‌نیازهایی برای شروع یادگیری عمیق با Python لازم است؟

قبل از شروع آموزش یادگیری عمیق با پایتون، بهتر است با موارد زیر آشنا باشید:

• مبانی برنامه‌نویسی پایتون
• مفاهیم اولیه ریاضی، آمار و جبر خطی
• آشنایی با کتابخانه‌های NumPy و Matplotlib
• درک مقدماتی از یادگیری ماشین

محیط‌های مناسب توسعه این حوزه شامل موارد زیر می‌شوند:

• Google Colab (رایگان و بدون نیاز به نصب)
• Jupyter Notebook
• Anaconda Environment

نصب پیش‌نیازها و آماده‌سازی محیط توسعه

برای شروع آموزش برنامه نویسی یادگیری عمیق با پایتون، دستورات زیر را اجرا کنید:

pip install tensorflow

pip install keras

و سپس کتابخانه‌های اصلی را فراخوانی نمایید:

import numpy as np

import tensorflow as tf

from tensorflow import keras

چگونه می‌توان با پایتون اولین مدل یادگیری عمیق خود را ساخت؟ برای مدیریت بهتر داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها قبل از آموزش مدل، می‌توانید از دوره پایگاه داده برای نوجوانان بهره ببرید.

بیایید با یک مثال ساده از مجموعه داده‌ی MNIST (اعداد دست‌نویس) اولین مدل خود را بسازیم.

1. آماده‌سازی داده‌ها

در اولین مرحله داده‌های ورودی (تصاویر و برچسب‌ها) بارگذاری و برای آموزش مدل نرمال‌سازی می‌شوند تا پردازش بهینه‌تری انجام گیرد.

from tensorflow import keras

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()

train_images = train_images / 255.0

test_images = test_images / 255.0

2. تعریف معماری شبکه عصبی

در گام دوم از پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با Python، ساختار مدل با تعریف لایه‌های ورودی، پنهان و خروجی مشخص می‌شود تا شبکه بتواند داده‌ها را طبقه‌بندی کند.

model = keras.Sequential([

keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),

keras.layers.Dense(128, activation=’relu’),

keras.layers.Dense(10, activation=’softmax’)

])

3. کامپایل مدل

نوبت به مشخص کردن الگوریتم بهینه‌سازی، تابع خطا و معیار ارزیابی، مدل برای فرآیند آموزش می‌رسد.

model.compile(optimizer=’adam’,

loss=’sparse_categorical_crossentropy’,

metrics=[‘accuracy’])

دوره‌های آموزشی آکادمی چابک

با تخفیف‌های ویژه آکادمی چابک، یادگیری را شروع کنید!

مشاهده دوره‌ها

4. آموزش مدل

اکنون مدل با داده‌های آموزشی تمرین می‌کند تا پارامترهای داخلی خود را تنظیم کرده و دقت پیش‌بینی را بهبود دهد.

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_split=0.2)

5. ارزیابی و پیش‌بینی

در آخر مدل روی داده‌های تست ارزیابی شده و دقت نهایی محاسبه می‌شود تا عملکرد آن سنجیده شود.

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)

print(“Test accuracy:”, test_acc)

این مثال، اولین گام در آموزش یادگیری عمیق Deep Learning by Python است.

تفاوت TensorFlow و Keras در یادگیری عمیق با پایتون چیست؟

TensorFlow و Keras هر دو از فریم‌ورک‌های مهم این حوزه‌اند و برای حرفه‌ای شدن در یادگیری عمیق باید تفاوت آن‌ها را بشناسید:

چه پروژه‌های عملی و کاربردی می‌توان با یادگیری عمیق در پایتون انجام داد؟

پس از درک مفاهیم پایه، می‌توانید پروژه‌های زیر را اجرا کنید:

• تشخیص دست‌نوشته‌ها (MNIST Dataset)
• طبقه‌بندی تصاویر حیوانات با CNN
• تحلیل احساسات متون با RNN
• شناسایی چهره با OpenCV و Keras
• پیش‌بینی قیمت سهام با LSTM

برای مثال، یکی از پروژه‌های عملی یادگیری عمیق با پایتون، تشخیص تصویر با استفاده از شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) است که در ادامه نمونه‌ای از پیاده‌سازی آن را مشاهده می‌کنید. همچنین برای کاربردهای دیگر، می‌توانید ساخت وب سرور با پایتون و این کار با پایتون در ترموکس را تمرین کنید.

نمونه‌ای از شبکه عصبی کانولوشنی (CNN)

اگر قصد دارید وارد حوزه‌ی بینایی ماشین شوید، مدل‌های CNN از بهترین گزینه‌ها هستند. این مدل‌ها با الهام از نحوه‌ی عملکرد چشم انسان، تصاویر را به‌صورت لایه‌به‌لایه تحلیل می‌کنند و برای مثال عملی یادگیری عمیق با پایتون انتخابی ایده‌آل به شمار می‌آیند.

model = keras.Sequential([

keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation=’relu’, input_shape=(224, 224, 3)),

keras.layers.MaxPooling2D(2,2),

keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation=’relu’),

keras.layers.MaxPooling2D(2,2),

keras.layers.Flatten(),

keras.layers.Dense(128, activation=’relu’),

keras.layers.Dense(2, activation=’softmax’)

])

این مدل نمونه‌ای از یادگیری عمیق با TensorFlow و Keras برای دسته‌بندی تصاویر است.

بهینه‌سازی مدل یادگیری عمیق در پایتون

برای افزایش دقت مدل‌ها، باید از تکنیک‌های بهینه‌سازی استفاده کنید:

• استفاده از GPU یا TPU برای آموزش سریع‌تر
• Dropout Layer جهت جلوگیری از Overfitting
• Data Augmentation برای تنوع داده‌ها
• Early Stopping جهت توقف بهینه آموزش
• تنظیم Learning Rate برای کنترل روند یادگیری

آموزش Deep Learning پایتون برای مبتدیان در چابک

آموزش یادگیری عمیق با پایتون به نوعی آینده‌ی سیستم‌های آموزشی را رقم می‌زند؛ زیرا در حوزه‌هایی تأثیر می‌گذارد که تا چند سال پیش فقط در حد تصور بودند. این فناوری، مرز میان تخیل و واقعیت را هر روز کم‌رنگ‌تر می‌کند.

برای ورود مؤثر به این حوزه، لازم است از دوره‌هایی استفاده کنید که به‌روز و ساختارمند باشند و شما را گام‌به‌گام با مفاهیم و پروژه‌های واقعی آشنا کنند. یکی از این منابع، دوره‌ی آموزش یادگیری عمیق با پایتون آکادِمی چابک است که تاکنون بسیاری از علاقه‌مندان را برای ورود به موقعیت‌های شغلی حوزه‌ی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آماده کرده است.

منبع:

elitedatascience.com