یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس

یادگیری عمیق یکی از زیرشاخه‌های یادگیری ماشین است که به کامپیوترها امکان می‌دهد تا با استفاده از شبکه‌های عصبی پیچیده، از داده‌ها یاد بگیرند و تصمیم‌گیری کنند. برای توسعه مدل‌های یادگیری عمیق فریم‌ورک‌های زیادی وجو دارد که در اینجا با استفاده از دو کتابخانه محبوب و قدرتمند تنسورفلو (TensorFlow) و کراس (Keras)، به اصول اولیه یادگیری عمیق خواهیم پرداخت.

تنسورفلو چیست؟

تنسورفلو یا تنسرفلو  یک کتابخانه متن‌باز است که توسط گوگل توسعه یافته و برای محاسبات عددی و یادگیری ماشین به کار می‌رود. این کتابخانه به دلیل انعطاف‌پذیری بالا و قابلیت اجرا روی پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و واحدهای پردازشی (CPU) بسیار محبوب است. تنسورفلو امکان پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق را فراهم می‌کند.

کراس چیست؟

کراس یک API سطح بالا برای ایجاد و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق است که به راحتی بر روی تنسورفلو اجرا می‌شود. کراس فرآیند ایجاد و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق را ساده‌تر کرده و از این رو برای مبتدیان و همچنین متخصصان، ابزار بسیار مناسبی است.

چرا Keras (کراس) را انتخاب کنیم؟

شروع کار با تنسورفلو و کراس

1. نصب تنسورفلو و کراس: ابتدا، شما باید کتابخانه‌های تنسورفلو و کراس را نصب کنید. برای این کار می‌توانید از دستور زیر در محیط Python خود استفاده کنید:

   pip install tensorflow keras

    

2. ایجاد یک مدل ساده با کراس: پس از نصب، می‌توانید یک مدل ساده شبکه عصبی را با استفاده از کراس ایجاد کنید. به عنوان مثال، برای ایجاد یک مدل پایه با لایه‌های Dense (تماماً متصل) می‌توانید از کد زیر استفاده کنید:

3. from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.keras.layers import Dense
   
   model = Sequential([
       Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
       Dense(10, activation='softmax')
   ])
   
   model.compile(optimizer='adam', 
                 loss='sparse_categorical_crossentropy', 
                 metrics=['accuracy'])
   

    

4. آموزش مدل: برای آموزش مدل با داده‌های آموزشی، می‌توانید از تابع fit استفاده کنید. این تابع مدل را با داده‌های ورودی و برچسب‌ها (labels) آموزش می‌دهد:

   model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

    

نمونه کد بالا پیاده سازی یک شبکه تمام-متصل خیلی ساده در یادگیری عمیق با استفاده از تنسورفلو و کراس را نشان میدهد، همان طور که مشخص است حجم کد کم و کد نوشته شده بسیار ساده است. این ابزارها به دلیل سادگی و قدرت بالا بسیار محبوب شده اند. شما می‌توانید اولین گام‌های خود را در این حوزه با آموزش‌های تخصصی هوش مصنوعی کلاس‌ویژن بردارید و با ادامه یادگیری و تمرین، به یک متخصص یادگیری عمیق تبدیل شوید.

میتوانید همین حالا با دوره‌ی جامع و تعاملی دیپ‌لرنینگ با تنسورفلو و کراس کلاس‌ویژن شروع کنید:

دوره کامل یادگیری عمیق با TensorFlow/Keras: شامل آموزش‌های آنلاین، محتوای ضبط‌شده و جلسات رفع اشکال