PYTHON Tutorial

Djupinlärning

Djupinlärning är en delmängd av maskininlärning som använder artificiella neurala nätverk för att lösa komplexa problem. Nedan följer en guide med praktiska steg för att komma igång med djupinlärning:

Förstå neurala nätverk

Neurala nätverk är datamodeller som härmar den mänskliga hjärnans struktur och funktion. De består av noder (neuroner) som är sammankopplade och "tränas" med data för att lära sig och utföra uppgifter.

Bli bekant med djupinlärningsramverk

Djupinlärningsramverk ger verktyg och funktioner för att bygga, träna och distribuera neurala nätverk. Populära ramverk inkluderar:

  • TensorFlow
  • PyTorch
  • Keras

Utforska olika typer av neurala nätverk

Det finns olika typer av neurala nätverk för olika uppgifter:

  • Konvolutionella neurala nätverk (CNN): Används för bildbehandling och igenkänning
  • Rekursiva neurala nätverk (RNN): Används för bearbetning av sekventiella data som text eller tidssekvenser

Importera nödvändiga bibliotek

Python är ett populärt språk för djupinlärning. För att komma igång, importera följande bibliotek:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D

Bygg ett enkelt neuralt nätverk

Här är ett Python-exempel på hur man bygger ett enkelt neuralt nätverk för att förutsäga om en bild innehåller en katt eller hund:

# Bygg det neurala nätverket
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# Kompilera nätverket
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Träna nätverket
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# Utvärdera nätverket
model.evaluate(x_test, y_test)

Ytterligare resurser: