Вы удивитесь, но создание нейросети больше не требует глубоких знаний программирования. Библиотека нейросетей Keras помогает разработчикам по всему миру воплощать идеи в жизнь — от распознавания лиц до анализа текстов. С ее помощью уже реализовано более 200 000 проектов по всему миру.
Узнайте, как начать путь в мире AI и создать свою первую модель машинного обучения за несколько часов.
Что такое Keras
Keras — это открытая нейросетевая библиотека, написанная на языке Python, или по-другому — API (Application Programming Interface). API — это набор правил и протоколов, который позволяет разным программам взаимодействовать друг с другом. А в нашем случае работать на основе JAX, TensorFlow или PyTorch.
Keras была создана Франсуа Шолле, инженером Google, с целью упростить процесс разработки нейросетей. Он ставил перед собой цель максимально упростить процесс создания нейросетей и сделать его доступным даже для тех, кто не ничего не понимает в программировании. В основе Keras заложено несколько важных принципов, которые сегодня считаются ее уникальными особенностями:
- Ориентированность на пользователя. Библиотека предоставляет простой и согласованный API, минимизируя количество действий, которые нужно выполнить для решения стандартных задач. А если есть проблемы, всегда можно обратиться за помощью в группу Keras в Google. Вы также можете отправлять сообщения об ошибках и запросы на добавление функций в сообщество разработчиков GitHub.
- Модульность. Все компоненты Keras, нейронные слои, функции активации, оптимизаторы и другие элементы, легко комбинируются и настраиваются. Эта особенность позволяет создавать уникальные модели и упрощает настройку нейронных сетей под конкретные задачи.
- Расширяемость. Пользователи могут легко добавлять новые классы и функции. Это делает библиотеку отличным инструментом для научных исследований и экспериментов в области искусственного интеллекта.
Библиотека поддерживает международный язык программирования Python. Поэтому разработчики и энтузиасты нейросетей со всего мира могут работать с ней, используя понятный и компактный код, без необходимости углубляться в сложные технические детали. А Keras помогает им воплощать идеи в жизнь с помощью программных классификаторов для различных типов данных.
Для чего нужен Keras
Keras нужен для того, чтобы создавать нейросети — сложные системы, которые имитируют работу человеческого мозга и помогают решать самые разные задачи. В Keras каждый нейрон выполняет свою задачу, а все вместе они образуют мощную модель для обработки данных.
Представьте, что у вас есть универсальный конструктор, с помощью которого можно собрать модель для предсказания погоды, распознавания лиц, перевода текста или даже создания музыки. Keras — это именно такой конструктор, но для нейросетей. Вот что можно сделать вместе с этим API:
- Распознавать изображения. Например, вы хотите создать приложение, которое определяет породу собаки по фотографии. С помощью Keras можно обучить нейроны сети запоминать особенности разных пород и точно определять их.
- Анализировать текст. Например, вы пишете программу, которая определяет тональность отзывов: положительный, нейтральный или отрицательный. Keras создаст модель, которая будет обрабатывать тексты, сможет выделять ключевые слова и понимать, что хотел сказать автор. Пример такой нейросети – Smodin.
- Создавать голосовые помощники. Голосовые ассистенты, такие как Siri или Google Assistant, работают благодаря нейросетям. Keras помогает обрабатывать голосовые команды и учит машину понимать человеческую речь.
- Делать прогнозы. Хотите предсказать, сколько человек посетит ваш магазин на следующей неделе? Keras поможет создать модель, которая учтет прошлые данные и предложит точный прогноз.
- Создавать объекты искусства. Нейросети могут писать картины, музыку и даже стихи. С помощью Keras можно разработать алгоритм, который создаст любой объект или произведение искусства на основе ваших предпочтений.
Нужно отметить, что Keras — это не только инструмент для обучения нейросетей, но и мощное средство для решения реальных задач в разных сферах. Например, Google Photos использует Keras для распознавания лиц на фотографиях. А в медицине эта нейросетевая библиотека активно применяется для диагностики заболеваний. С ее помощью анализируют медицинские изображения и выявляют аномалии.
Что такое модель
В Keras модель представляет собой структуру, которая описывает, как нейронная сеть обрабатывает и преобразует входные данные для решения конкретной задачи. Проще говоря, модель определяет, какие операции и в каком порядке будут выполняться, чтобы получить желаемый результат.
Создание модели похоже на сборку конструктора из отдельных блоков — слоев нейронной сети, где каждый слой выполняет определенную функцию.
В Keras пользователям доступно два основных способа создания моделей:
Последовательный (Sequential Model). Подходит для простых задач, где данные проходят через слои последовательно, один за другим. В такой модели каждый слой имеет один входной тензор и один выходной тензор.
Функциональный API (Functional API). Используется для более сложных моделей с разветвленными или объединяющимися путями обработки данных. Это позволяет создавать архитектуры нейронных сетей с произвольной структурой для задач, требующих более гибкого подхода. Функциональный API может работать с моделями с нелинейной топологией, общими слоями и даже несколькими входами или выходами. Основная идея заключается в том, что модель глубокого обучения обычно представляет собой ориентированный ациклический граф (DAG) из слоев. Таким образом, функциональный API — это способ создания графов из слоев.
Для повышения производительности моделей в Keras можно использовать GPU — графические процессоры для ускорения вычислений.
Как работает глубокое обучение
Глубокое обучение — это направление в области искусственного интеллекта, которое позволяет компьютерам самостоятельно обучаться на основе большого количества данных.
Представьте себе процесс, в котором машина анализирует тысячи изображений кошек и собак, чтобы научиться отличать их друг от друга. Сначала она распознает простые особенности, такие как линии и цвета, затем переходит к более сложным, например, формам ушей или хвоста. Чем больше слоев анализа, тем глубже понимание. Отсюда и название — глубокое обучение. Этот метод используется при создании нейросетей для самых разных целей: от распознавания речи и лиц до управления беспилотными автомобилями.
Как установить Keras
Чтобы начать работать с библиотекой, нужно установить ее на свой компьютер.
Подготовка среды
- Установите Python. Скачайте последнюю версию с официального сайта и следуйте инструкциям.
- Убедитесь, что у вас установлен менеджер пакетов pip. Проверьте это командой: pip –version. Если pip отсутствует, установите его, следуя инструкции.
Создание виртуального окружения
Для работы с Keras создайте виртуальное окружение, чтобы изолировать зависимости проекта. Для этого откройте командную строку или терминал и выполните следующие действия:
- Перейдите в папку вашего проекта, используя команду cd путь/к/проекту.
- Создайте виртуальное окружение с помощью команды python -m venv myenv.
- Активируйте окружение. Для Windows выполните команду myenv\Scripts\activate. Для macOS и Linux — source myenv/bin/activate.
Теперь вы находитесь в виртуальном окружении, и все пакеты, которые вы будете устанавливать, изолированы от других проектов.
Установка Keras и TensorFlow
- Убедитесь, что виртуальное окружение активно. В командной строке должно отображаться (myenv) перед путем.
- Установите библиотеки командой: pip install tensorflow keras.
Проверка установки
Запустите Python командой: python. Проверьте работу библиотек, введя в консоли Python следующие строки:
Если ошибок нет, установка завершена успешно, и вы можете начинать работать с Keras.
Как начать работать с Keras
Библиотека позволяет строить нейронные сети с минимальными усилиями. Поэтому для начала можно создать самую простую модель, которая будет классифицировать изображения. Например, из датасета MNIST. Это один из самых популярных наборов данных, содержащий изображения рукописных цифр. Алгоритм действий выглядит так:
- Импорт библиотек. Для построения модели используются не только данные Keras, но и дополнительные библиотеки. Например, numpy для работы с данными и keras.datasets для загрузки набора данных.
- Создание модели. Модель создается с помощью последовательного добавления слоев. Работа начинается с преобразования изображений в одномерный массив, затем добавляется скрытый слой и выходной слой.
- Компиляция и обучение. Модель настраивается с помощью компиляции, где выбираются оптимизатор и функция потерь. После этого модель обучается на тренировочных данных.
- Оценка. После обучения важно проверить, насколько хорошо модель справляется с задачей, используя тестовые данные.
Этот код — простейший пример того, как можно начать работать с Keras. В будущем вы сможете создавать более сложные модели, добавлять дополнительные слои и функции для улучшения точности.
Обучение нейросети Keras
Когда модель нейросети создана, ее нужно обучить. Обучение — это процесс, в котором модель «учится» на примерах и корректирует свои внутренние параметры для минимизации ошибок. Вот как это происходит:
- Подготовка данных. Чтобы нейросеть могла учиться, нужно предоставить ей примеры. Они называются датасетами или данными для обучения. Если вы хотите обучить модель распознавать цифры, вы передаете ей изображения с цифрами и их правильные метки.
- Функция потерь. Каждый раз, когда модель делает ошибку, ее нужно наказать, чтобы она исправила ошибку. Это делается с помощью функции потерь. Она измеряет, насколько сильно ответы модели отличаются от реальных данных.
- Оптимизатор. Оптимизатор помогает минимизировать ошибки и находит способ улучшить модель. Он постепенно изменяет параметры модели, чтобы уменьшить значение функции потерь.
- Процесс обучения. Когда все готово, начинается сам процесс обучения. Модель прогоняет данные через себя несколько раз, каждый раз исправляя ошибки. Этот процесс называется эпохой. Чем больше эпох, тем лучше модель может научиться на данных.
- Оценка модели. После обучения нужно проверить, насколько хорошо модель усвоила материал. Для этого используют тестовые датасеты, которые модель не видела в процессе обучения. Тестовые данные помогают понять, насколько модель будет хороша в реальных условиях.
Этот 5-ступенчатый процесс — основа работы с Keras. Он позволяет обучать модели, которые смогут точно выполнять поставленные задачи.
Заключение
Keras открывает пользователям широкие возможности в мире искусственного интеллекта и глубокого обучения. Благодаря своей простоте и гибкости, нейросетевая библиотека подходит не только для профессионалов, но и для новичков. Немного погрузившись в документацию и скачав нужные программы, вы сможете создать и обучить свою собственную нейросеть. Если есть идеи и желание, попробуйте Keras уже сегодня.
Более 10 лет пишу тексты. 5 из них — про казино, букмекерские конторы. Делаю проклы под нутру с отличным конвертом. Знаю, как и где найти любую, даже самую редкую информацию. Знаю русский и украинский язык. Есть опыт работы с Telegram, Instagram, VK, Facebook и другими социальными сетями. Работала в разных медиа про арбитраж трафика, а также с iGaming партнерками
