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Nta l'ultimi anni, e rete neurali anu crisciutu in pupularità postu chì anu dimustratu per esse estremamente bè in una larga gamma di attività.
Hè statu dimustratu per esse una grande scelta per a ricunniscenza di l'imaghjini è di l'audio, u trattamentu di a lingua naturale, è ancu di ghjucà à ghjochi cumplicati cum'è Go è scacchi.
In questu post, vi guidaraghju in tuttu u prucessu di furmazione di una rete neurale. Mencionaraghju è spiegheraghju tutti i passi per furmà una rete neurale.
Mentre andaraghju nantu à i passi chì vogliu aghjunghje un esempiu simplice per assicurà chì ci hè ancu un esempiu praticu.
Allora, venite, è imparemu à trattà e rete neurali
Cuminciamu sèmplice è dumandate ciò chì sò Redes neuronali in primu locu
Chì sò esattamente e rete neurali?
E rete neurali sò un software di computer chì simula l'operazione di u cervellu umanu. Puderanu amparà da vasti volumi di dati è mudelli spot chì a ghjente pò truvà difficiuli di detect.
E rete neurali anu crisciutu in pupularità in l'ultimi anni per via di a so versatilità in i travaglii cum'è a ricunniscenza di l'imaghjini è di l'audio, u processu di lingua naturale è u modellu predittivu.
In generale, e rete neurali sò un strumentu forte per una larga gamma di applicazioni è anu a pussibilità di trasfurmà a manera di avvicinà una larga gamma di impieghi.
Perchè duvemu sapè di elli?
A capiscitura di e rete neurali hè critica perchè anu purtatu à scuperte in una varietà di campi, cumpresa a visione di l'informatica, u ricunniscenza di parlà è u processu di lingua naturale.
E rete neurali, per esempiu, sò in u core di i recenti sviluppi in vitture auto-guida, servizii di traduzzione automatica, è ancu diagnostichi medichi.
Capisce u funziunamentu di e rete neurali è cumu cuncepimentu ci aiuta à custruisce applicazioni novi è inventive. È, forsi, pò purtà à scuperte ancu più grande in u futuru.
Una nota nantu à u Tutorial
Cumu l'aghju dettu sopra, vogliu spiegà i passi di furmazione di una rete neurale dandu un esempiu. Per fà questu, duvemu parlà di u dataset MNIST. Hè una scelta populari per i principianti chì volenu principià cù e rete neurali.
MNIST hè un acronimu chì significa Istitutu Naziunale Modificatu di Standards è Tecnulugia. Hè un inseme di dati scritti à manu chì hè cumunimenti utilizatu per a furmazione è a prova di mudelli di apprendimentu di macchina, in particulare e rete neurali.
A cullizzioni cuntene 70,000 foto in scala di grigi di numeri scritti a manu chì varienu da 0 à 9.
U dataset MNIST hè un benchmark populari per classificazione di l'imaghjini compiti. Hè spessu usatu per l'insignamentu è l'apprendimentu postu chì hè compactu è faciule da trattà, mentre chì pone ancu una sfida difficiuli per l'algoritmi di apprendimentu automaticu per risponde.
U dataset MNIST hè supportatu da parechji frameworks è biblioteche d'apprendimentu di macchina, cumprese TensorFlow, Keras è PyTorch.
Avà sapemu di u dataset MNIST, cuminciamu cù i nostri passi di furmazione di una rete neurale.
Passi basi per furmà una rete neurale
Impurtate Biblioteche Necessarii
Quandu si principia à furmà una rete neurale, hè criticu per avè l'arnesi necessarii per cuncepisce è furmà u mudellu. U passu iniziale in a creazione di una rete neurale hè di impurtà e biblioteche richieste cum'è TensorFlow, Keras è NumPy.
Queste biblioteche servenu cum'è blocchi per u sviluppu di a rete neurale è furniscenu capacità cruciali. A cumminazzioni di sti biblioteche permette a creazione di disinni di rete neurale sofisticati è furmazione veloce.
Per principià u nostru esempiu; impurtaremu e librerie richieste, chì includenu TensorFlow, Keras è NumPy. TensorFlow hè un framework di apprendimentu di machine open-source, Keras hè una API di rete neurale d'altu livellu, è NumPy hè una biblioteca Python di computazione numerica.
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
Caricà u Dataset
U dataset deve esse caricatu avà. U dataset hè l'inseme di dati nantu à quale a rete neurale serà furmatu. Questu pò esse qualsiasi tipu di dati, cumprese foto, audio è testu.
Hè criticu per dividisce u dataset in duie parte: una per a furmazione di a rete neurale è l'altra per a valutazione di a correttezza di u mudellu furmatu. Diversi biblioteche, cumprese TensorFlow, Keras è PyTorch, ponu esse aduprate per impurtà u dataset.
Per u nostru esempiu, usemu ancu Keras per carricà u dataset MNIST. Ci sò 60,000 10,000 ritratti di furmazione è XNUMX XNUMX imaghjini di teste in u dataset.
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
Preprocessà i Dati
A preprocessazione di dati hè una tappa impurtante in a furmazione di una rete neurale. Implica a preparazione è a pulizia di e dati prima di esse alimentati in a rete neurale.
A scala di i valori di pixel, a normalizazione di e dati è a cunversione di l'etichette in una codificazione calda sò esempi di prucedure di preprocessing. Questi prucessi aiutanu a rete neurale à amparà più efficace è precisamente.
A preprocessazione di e dati pò ancu aiutà à minimizzà l'overfitting è à migliurà u rendiment di a rete neurale.
Avete bisognu di preprocessà e dati prima di furmà a rete neurale. Questu include cambià l'etichette à una codificazione calda è scala i valori di pixel per esse trà 0 è 1.
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels, 10)
test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels, 10)
Definisce u mudellu
U prucessu di definisce u mudellu di a rete neurale implica stabilisce a so architettura, cum'è u numeru di strati, u numeru di neuroni per capa, e funzioni di attivazione è u tipu di rete (feedforward, recurrente, o convolutional).
U disignu di a rete neurale chì utilizate hè determinatu da u tipu di prublema chì pruvate di risolve. Un disignu di rete neurale ben definitu pò aiutà à l'apprendimentu di a rete neurale rendendu più efficiente è precisa.
Hè ora di discrìviri u mudellu di a rete neurale à questu puntu. Aduprate un mudellu simplice cù dui strati nascosti, ognunu cù 128 neuroni, è una capa di output softmax, chì hà 10 neuroni, per questu esempiu.
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
Cumpilà u mudellu
A funzione di perdita, ottimisatore è metrica deve esse specificata durante a compilazione di u mudellu di a rete neurale. L'abilità di a rete neurale di previsione currettamente l'output hè misurata da a funzione di perdita.
Per aumentà a precisione di a rete neurale durante a furmazione, l'ottimisatore modifica i so pesi. L'efficacità di a rete neurale durante a furmazione hè misurata cù metrica. U mudellu deve esse creatu prima chì a rete neurale pò esse furmatu.
In u nostru esempiu, duvemu avà avà custruisce u mudellu.
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Train u mudellu
Passà u dataset preparatu attraversu a rete neurale mentre mudificà i pesi di a rete per minimizzà a funzione di perdita hè cunnisciutu com'è furmazione di a rete neurale.
U dataset di validazione hè utilizatu per pruvà a rete neurale durante a furmazione per seguità a so efficacità è prevene l'overfitting. U prucessu di furmazione pò piglià un pocu di tempu, per quessa, hè impurtante per assicurà chì a rete neurale hè addestrata in modu appropritatu per prevene un underfitting.
Utilizendu i dati di furmazione, pudemu avà furmà u mudellu. Per fà questu, avemu da definisce a dimensione di batch (u nùmeru di mostri processati prima chì u mudellu hè aghjurnatu) è u nùmeru di epoche (u nùmeru di ripetizioni in tuttu u dataset).
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32)
Evaluazione di u mudellu
A prova di u rendiment di a rete neurale nantu à u set di dati di prova hè u prucessu di valutà. In questa tappa, a rete neurale addestrata hè aduprata per processà u dataset di prova, è a precisione hè evaluata.
Quantu effittivamenti una rete neurale pò previsione u risultatu ghjustu da dati novi, micca pruvati hè una misura di a so precisione. L'analisi di u mudellu pò aiutà à determinà quantu funziona a rete neurale è ancu suggerisce modi per rende ancu megliu.
Pudemu infine valutà u rendiment di u mudellu utilizendu i dati di teste dopu a furmazione.
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
Eccu tuttu! Avemu furmatu una rete neurale per detectà numeri in u dataset MNIST.
Da a preparazione di e dati à a valutazione di l'efficacità di u mudellu furmatu, a furmazione di una rete neurale implica parechji prucessi. Queste struzzioni aiutanu i principianti in a custruzzione efficace è a furmazione di e rete neurali.
I principianti chì volenu usà e rete neurali per affruntà diversi prublemi ponu fà per seguità ste struzzioni.
Visualizà l'esempiu
Pruvemu di visualizà ciò chì avemu fattu cù questu esempiu per capisce megliu.
U pacchettu Matplotlib hè utilizatu in questu snippet di codice per tracciate una selezzione aleatoria di foto da u dataset di furmazione. Prima, impurtate u modulu "pyplot" di Matplotlib è alias cum'è "plt". Allora, cù una dimensione tutale di 10 per 10 inch, facemu una figura cù 5 fila è 5 culonni di subplots.
Dopu, usemu un loop for per iterà nantu à i subplots, affissendu una foto da u dataset di furmazione nantu à ognunu. Per vede l'imaghjini, a funzione "imshow" hè aduprata, cù l'opzione "cmap" impostata à "grigiu" per vede e foto in scala di grigi. U titulu di ogni subtrama hè ancu stabilitu à l'etichetta di l'imaghjini assuciati in a cullizzioni.
Infine, usemu a funzione "mostra" per vede l'imaghjini tracciati in a figura. Questa funzione ci permette di valutà visualmente una mostra di foto da u set di dati, chì pò aiutà à a nostra capiscitura di e dati è l'identificazione di qualsiasi prublemi pussibuli.
import matplotlib.pyplot as plt
# Plot a random sample of images
fig, axes = plt.subplots(nrows=5, ncols=5, figsize=(10,10))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
ax.imshow(train_images[i], cmap='gray')
ax.set_title(f"Label: {train_labels[i].argmax()}")
ax.axis('off')
plt.show()
Modelli di Rete Neurale impurtanti
- Reti neurali feedforward (FFNN): Un tipu simplice di rete neurale in quale l'infurmazioni viaghja solu in un modu, da a capa di input à a capa di output via una o più strati nascosti.
- Reti neurali cunvoluzionali (CNN): Una rete neurale chì hè comunmente utilizata in a rilevazione è u processu di l'imaghjini. I CNN sò destinati à ricunnosce è estrae e funzioni da i ritratti automaticamente.
- Reti neurali ricorrenti (RNN): Una rete neurale chì hè comunmente utilizata in a rilevazione è u processu di l'imaghjini. I CNN sò destinati à ricunnosce è estrae e funzioni da i ritratti automaticamente.
- Reti di Memoria à Cortu Tempu (LSTM): Una forma di RNN creata per superà u prublema di i gradienti chì spariscenu in RNN standard. Dipendenze à longu andà in dati sequenziali ponu esse megliu catturati cù LSTM.
- Autoencoders: Rete neurale di apprendimentu senza supervisione in quale a reta hè insegnata à riproduce i so dati di input à a so capa di output. A cumpressione di dati, a rilevazione di anomalie è u denoising di l'imaghjini ponu esse realizati cù autocodificatori.
- Reti Generative Adversarial (GAN): Una rete neurale generativa hè una forma di rete neurale chì hè insegnata à pruduce novi dati chì sò paragunabili à un dataset di furmazione. I GAN sò custituiti da duie rete: una rete di generatori chì crea dati freschi è una rete di discriminatori chì valuta a qualità di e dati creati.
Wrap-Up, chì deve esse i vostri prossimi passi?
Esplora parechje risorse in linea è corsi per amparà di più nantu à a furmazione di una rete neurale. U travagliu nantu à prughjetti o esempii hè un metudu per acquistà una megliu comprensione di e rete neurali.
Cumincià cù esempi faciuli cum'è prublemi di classificazione binaria o compiti di classificazione di l'imaghjini, è poi andate à travaglii più difficiuli cum'è trasfurmazioni di lingua naturale o appruvamentu rinforzu.
U travagliu nantu à i prughjetti vi aiuta à ottene una sperienza vera è à migliurà e vostre cumpetenze di furmazione di rete neurale.
Pudete ancu unisce à l'apprendimentu automaticu in linea è à i gruppi è i fori di rete neurale per interagisce cù altri studienti è prufessiunali, sparte u vostru travagliu, è riceve cumenti è aiutu.
LSRS MONRAD-KROHN
⁶ĵAveria piaciutu di vede u prugramma python per a minimizazione di l'errore. Nodi di selezzione speciale per i cambiamenti di pesu à u prossimu stratu