Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 <ul><li><a>Что это такое</a></li>

2 <li><a>Глубокое обучение - это…</a><ul><li><a>Машинное обучение</a></li>

3 <li><a>Нейронная сеть</a><ul><li><a>Многослойные сети</a></li>

4 </ul></li>

5 <li><a>Библиотеки и их роль в обучении</a></li>

6 <li><a>Для чего используется Keras</a></li>

7 </ul></li>

8 <li><a>Преимущества Keras</a></li>

9 <li><a>Начало работы с библиотекой</a><ul><li><a>Установка</a></li>

10 <li><a>Набор помеченных данных и загрузка слоев</a></li>

11 <li><a>Использование методов</a></li>

12 </ul></li>

13 <li><a>Как быстрее освоить</a></li>

14 </ul><p>Python - популярный язык разработки, который используется не только для создания программных приложений, но и в сфере<strong>машинного обучения</strong>. В частности, он подходит для разработки и настройки искусственного интеллекта. Для этого Python использует специальные библиотеки.</p>

15 <p>Одним из наиболее популярных является Keras. Далее предстоит изучить ее более подробно. Необходимо понять, что собой представляет библиотека the Keras, зачем и когда используется, какие особенности имеет. Эта информация пригодится преимущественно тем, кто уже занимался разработкой приложений на the Python.</p>

16 <h2>Что это такое</h2>

17 <p>The Keras - библиотека открытого типа. Она написана на языке the Python, обеспечивает возможность взаимодействия пользователя с искусственными нейронными сетями. В ранних ее версиях поддерживала различные нейросетевые библиотеки:</p>

18 <ul><li>Theano;</li>

19 <li>Deeplearning4j;</li>

20 <li>TensorFlow;</li>

21 <li>Microsoft Cognitive Toolkit.</li>

22 </ul><p>Сейчас the Keras имеет поддержку только TensorFlow. Соответствующие изменения действуют с версии 2.3, вышедшей в 2019 году.</p>

23 <p>Keras library ориентирована на оперативную работу с сетями глубинного обучения. Спроектирована так, чтобы гарантировать компактность, расширяемость и модульность. Появилась библиотека в качестве части исследовательского проекта ONEIROS. В качестве основного автора и ведущего разработчика выступил один из инженеров Google - Франсуа Шолле. Он выделил свой продукт в отдельную настройку. Ее концепции предписывают библиотеке статус интерфейса, а не сквозной системы машинного обучения.</p>

24 <h2>Глубокое обучение - это…</h2>

25 <p>Перед более детальным рассмотрением изучаемого инструмента предварительно необходимо разобраться с несколькими ключевыми понятиями. Они являются неотъемлемой частью Keras.</p>

26 <p>Первое - это глубокое обучение (или deep learning). Оно имеет отношение к нейронным сетям с несколькими открытыми слоями. Они смогут изучать более абстрактные представления входной информации.</p>

27 <p>Глубоким обучения называется метод машинного обучения. Он дает возможность предсказать результаты по некоторому набору входных данных. Пример - распознавание объектов.</p>

28 <h3>Машинное обучение</h3>

29 <p>Машинное обучение (ML) - это процедура использования математических моделей данных, помогающих устройству обучаться без непосредственной инструкции. Выступает в качестве одной из форм искусственного интеллекта.</p>

30 <p>ML при помощи алгоритмов выявляет закономерности информации. На их основе создается некая модель данных для дальнейшего прогнозирования. Чем больше информации прошло через получившийся инструмент и чем дольше он используется, тем более точным получится итоговый результат.</p>

31 <p>Характерная черта machine learning - это не прямое решение поставленной задачи, а обучение за счет применения решений массива схожих задач. Для работы ML используются средства:</p>

32 <ul><li>теории графов;</li>

33 <li>методов оптимизации;</li>

34 <li>работы с информацией, представленной в цифровом формате;</li>

35 <li>математического анализа и статистики;</li>

36 <li>численных методов;</li>

37 <li>теории вероятностей.</li>

38 </ul><p>Обратите внимание - существуют два типа ML: по прецедентам (индуктивное) и дедуктивное. В первом случае модель строится на основании выявленных эмпирических закономерностей данных, во втором - на формализации экспертных знаний и их дальнейшем переносе на устройство в качестве базы.</p>

39 <h3>Нейронная сеть</h3>

40 <p>Нейронная сеть - программная модель, которая базируется на структуре человеческой нервной системы. Элементы (нейроны) будут соединяться между собой через алгоритмы и передавать друг другу данные. Они изменяются в зависимости от того, что получили на вход. Результат - интерпретация информации тем или иным способом.</p>

41 <p>Перед началом работы с нейронной сетью ее обучают: на вход подаются различные данные, а программе указывают, какие выводы требуется сделать на их основании. Результатом становится установление соответствия между конкретными характеристиками информации и их вывода.</p>

42 <h4><em>Многослойные сети</em></h4>

43 <p>Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Network, CNN) - это многослойные нейронные сети. Они включают в себя иногда до 17 и более слоев. В таких сетях предполагается, что входные данные представлены изображениями.</p>

44 <p>Выше - пример типичной архитектуры CNN. На каждом уровне (слое) располагается определенное количество нейронов. Каждый слой способен выполнять различные функции.</p>

45 <p>Пример:</p>

46 <ol><li>Первый слой получает данные на вход. Он обрабатывает их установленным способом и отправляет на второй слой.</li>

47 <li>На втором уровне будут получены не исходные данные, а результат ранее проведенных вычислений. Обычно им выступает числовой набор значение, которые отображают характеристики входной информации.</li>

48 <li>Процесс повторяется на третьем и последующем слое. Происходит это до непосредственного выхода.</li>

49 </ol><p>Выходные данные convolutional neural network - это некая вероятность, высчитанная через нейронную сеть. Она указывает на шанс того, что на изображении расположен тот или иной объект.</p>

50 <h3>Библиотеки и их роль в обучении</h3>

51 <p>Керас - это библиотека, написанная на языке Питон. Она упрощает обучение convolutional neural network. Это - незаменимый инструмент, без которого работа с нейросетями становится невозможной.</p>

52 <p>Самостоятельные расчеты по упомянутым ранее моделям невозможны, создание слоев вручную отнимает много времени. Современные сети могут поддерживать десятки слоев и тысячи нейронов, описать их самостоятельно не получится. Для работы с нейронными сетями и глубоким обучением активно применяются инструменты the Keras и ему подобные.</p>

53 <p>За счет библиотек не придется вручную описывать свойства каждого нейрона, а затем создавать сотню таких компонентов в цикле, повторяя для каждого слоя. Вместо этого достаточно один раз записать инициализацию через Керас. Код займет несколько строчек, которые описывают свойства целевой модели:</p>

54 <ul><li>глубину;</li>

55 <li>механику расчетов;</li>

56 <li>плотность;</li>

57 <li>другие параметры.</li>

58 </ul><p>После этого модель (the model) может быть обучена и собрана.</p>

59 <h3>Для чего используется Keras</h3>

60 <p>Керас используется для:</p>

61 <ol><li>Комфортного построения различных моделей. Они используются системой для дальнейшего обучения нейросетей.</li>

62 <li>Настройки параметров слоев в моделях. Они обеспечивают точность.</li>

63 <li>Обработки ввода и вывода данных.</li>

64 <li>Преобразования входной информации, поступающей в выбранную модель для обучения через the Keras.</li>

65 <li>Максимально удобной и комфортной подборки наборов данных (data sets) для дальнейшего использования в нейросетях.</li>

66 <li>Виртуализации моделей.</li>

67 <li>Подготовки модели к работе. Сюда можно отнести определение имеющихся функций ошибок и оптимизаторов.</li>

68 <li>Обучения и тестирования.</li>

69 <li>Сборки, а также первичного запуска программы машинного обучения.</li>

70 </ol><p>Все это можно сделать при помощи иных инструментов, исключая the Keras для the Python. В этом случае соответствующие операции отнимут намного больше времени и ресурсов. The Keras представляет собой программный интерфейс, значительно упрощающий перечисленные действия. Некоторые разработчики и инженеры называют его API.</p>

71 <p>The Keras - это один из возможных инструментов, помогающих работать с нейросетям. Соответствующий "интерфейс" имеет следующие преимущества:</p>

72 <ol><li>Удобство для пользователя. The Keras - это проект, который был создан специально для пользователей. В своей работе от использует особые методы: предлагает простой и согласованный API, минимизирующий пользовательское вмешательство для решения наиболее распространенных задач. При появлении ошибок клиент сможет в любой момент обратиться в поддержку для обратной связи.</li>

73 <li>Модульность. The Keras для the Python - это последовательные и автономные, полностью сконфигурированные модели. Они подключаются без дополнительных ограничений. Пример - нейронные слои, оптимизаторы, функции активации, схемы инициализации. Все это можно модульно сочетать для формирования networks model.</li>

74 <li>Расширяемость. Здесь легко и просто добавляются новые классы, функции, а также модули. Все это делает the Keras достойным средством организации различных исследований.</li>

75 <li>Поддержка работы с the Python. Все models import на языке разработки Python. Их исходный код будет компактным и читабельным.</li>

76 </ol><p>Основным недостатком the Keras является поддержка всего одной нейронной сети. Это функциональный и удобный интерфейс, который легко освоить, особенно тем, кто уже знаком с Питоном.</p>

77 <h2>Начало работы с библиотекой</h2>

78 <p>В the Keras поддерживает описание моделей несколькими способами:</p>

79 <ol><li>Последовательно. В этом случае нужно написать несколько команд, каждая из которых будет добавлять новый параметр к модели. Example - сначала описывается плотность, затем - формула для расчетов и иные параметры.</li>

80 <li>Через функциональный API. Создается объект, которому присваиваются характеристики, описанные и рассчитанные заблаговременно через другие функции.</li>

81 </ol><p>Пользоваться можно обоими вариантами - они одинаково удобные и точные. Окончательное решение принимается в зависимости от предпочтений конкретного разработчика.</p>

82 <h3>Установка</h3>

83 <p>Обучение (learn) через the Keras начинается с установки программного обеспечения. Главное, чтобы был установлен движок. Рекомендуется пользоваться TensorFlow, так как он поддерживается последними версиями библиотеки.</p>

84 <p>Дополнительно при работе с the Keras могут потребоваться такие инструменты как:</p>

85 <ul><li>cuDNN - используется при расчетах с использованием GPU;</li>

86 <li>HDF5 и h5py - позволяет сохранять модели from Keras на диск;</li>

87 <li>pydot, graphviz - используются средствами виртуализации для построения модельных графов.</li>

88 </ul><p> Установка библиотеки может проводиться так:</p>

89 <p>Альтернативный вариант - это установка из репозитория GitHub. Сначала делается клон:</p>

90 <p>После этого нужно перейти в папку, где расположена библиотека. Потребуется воспользоваться командой:</p>

91 <p>Теперь все готово к дальнейшей работе. Далее будут приведены несколько наглядных примеров с базовыми операциями. Все это поможет быстрее освоить the Keras.</p>

92 <h3>Набор помеченных данных и загрузка слоев</h3>

93 <p>The Keras - это функциональный инструмент. В нем много помеченных наборов данных, которые поддерживают импорт. В приведенном примере необходимо воспользоваться MNIST. Он загружается при помощи такой команды:</p>

94 <p>Вот так выглядит процесс создания слоев:</p>

95 <p>Последние две команды - это использование сверточной нейронной сети для классификатора.</p>

96 <h3>Использование методов</h3>

97 <p>Для унитарной кодировки y_train и y_test будет использоваться метод np_utils.to_categorical. Вот так выглядит изменение размерности:</p>

98 <p>Чтобы добавить импортированные слои, используется стандартный метод add():</p>

99 <p>Для непосредственного обучения библиотека Keras использует метод compile. Вот так он реализован на наглядном примере:</p>

100 <p>Для тренировки используется метод fit:</p>

101 <p>При обработке запроса на экране появится такой результат:</p>

102 <p>Следующим этапом тренировки является проверка результатов на новых данных. Допускается использование методов evaluate(), predict_classes. Примеры в Keras будут строиться на основании такого изображения:</p>

103 <p>Сначала эту картинку необходимо конвертировать в желаемый формат набора - MNIS. После осуществляется попытка распознавания изображения:</p>

104 <p>Остается сохранить модель. Это поможет воспользоваться полученными результатами обучения в будущем. Для данной операции используется команда:</p>

105 <p>Рассмотренный пример - это процедура создания простого классификатора рукописных цифр. The Keras - отличное решение для тех, кто только начинает работать с нейросетями.</p>

106 <h2>Как быстрее освоить</h2>

107 <p>Нейросети и инструменты для работы с ними - это не всегда легко. Чтобы получить наиболее глубокие знания о соответствующем направлении рекомендуется обучиться на дистанционных компьютерных курсах. Пример - от образовательного центра OTUS.</p>

108 <p>На таких курсах пользователя с нуля научат не только разбираться в выбранном IT-направлении, но и более профессионально работать с различными инструментами, фреймворками и библиотеками. Дистанционные курсы совместимы с работой и семьей, они предлагают разнообразие направлений и специализаций. Освоить новую IT-профессию или инструмент разработки можно в срок до 12 месяцев. Процедура обучения сопровождается кураторством, интересными домашними заданиями и богатой практикой. В конце пользователь получит электронный сертификат установленного образца. Им он сможет подтвердить полученный спектр знаний и навыков.</p>

109 <p>P. S. <a>Большой выбор курсов по машинному обучению</a> есть и в Otus. В наличии варианты как для продвинутых, так и для начинающих пользователей.</p>

110