¿Cómo podemos implementar el aprendizaje profundo en Python? ¿Es el aprendizaje profundo un concepto importante en la ciencia de datos?

Deep Learning es solo una clase de procedimientos y algoritmos computacionales. Han surgido de los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático. El aprendizaje profundo se ha convertido en un elemento destacado en los últimos tiempos en el circuito de investigación debido a su aplicación exitosa en una gran cantidad de tareas involucradas y computacionalmente intensivas en entornos de dimensiones superiores. Se ha utilizado ampliamente en tareas de modelado de lenguaje y visión por computadora. Probablemente quora usarlo en sus sistemas de recomendación. Los modelos de aprendizaje profundo han sido apreciados por su capacidad de generalizar bien en entornos más nuevos. El aprendizaje profundo se usa en la actualidad en casi todas las tareas principales, desde el etiquetado de fotos de Facebook hasta el sistema de recomendación de aplicaciones en la tienda de aplicaciones.

En el aspecto de implementación, hay una gran cantidad de bibliotecas de código abierto en python presentes hoy. Tienen una fuerte comunidad de desarrolladores y documentaciones extensas.

Algunos incluyen:

1. Keras: es probablemente el marco más fácil y simple para el aprendizaje profundo. Es ampliamente utilizado para la creación de prototipos y para la implementación de modelos a escala industrial. Construir sobre theano y tensorflow.
2. Caffè: se utiliza para tareas de visión y está altamente optimizado para las mismas. Por lo tanto, es muy popular en la comunidad de investigación para el mismo
3. Tensorflow: diseñado por Google, definitivamente uno para el futuro. Está funcionando y es ideal para tareas escalables y distribuidas, ya que la estructura de datos subyacente está sincronizada con la arquitectura db en spark, etc.
4. Pytorch: – crea gráficos computacionales dinámicos que lo hacen bueno para tareas de lenguaje. Otro exitoso para estas tareas es el chainer

Hay muchas bibliotecas importantes de aprendizaje profundo para que puedas comenzar y crear cosas interesantes.

Se está utilizando en ciencia de datos, ya que ha demostrado que es útil resolver problemas complejos con alta precisión.

Aquí se han compartido algunos buenos enlaces para comenzar. Puedes echarle un vistazo.

https://www.quora.com/How-can-we …

El aprendizaje profundo es un aspecto importante de la ciencia de datos, ya que puede usarse para predecir problemas complejos a partir de datos estructurados y no estructurados estadísticamente. El aprendizaje profundo matemáticamente consiste principalmente en matriz, vector y cálculo, por lo que su implementación es escribir bibliotecas para ellos. Puede encontrar escribir bibliotecas de aprendizaje profundo en Python desde cero en este github, aunque algunos comentarios están en japonés.

oreilly-japan / deep-learning-from-scratch

Hay muchos marcos de aprendizaje profundo que se pueden usar en Python.

• Keras Keras Documentation
• TensorFlow TensorFlow
• Chainer Un marco flexible para redes neuronales
• Caffe Caffe | Marco de aprendizaje profundo
• Soneto Deepmind / Soneto

Hola,

Para obtener tutoriales prácticos en profundidad sobre la implementación del aprendizaje profundo con NN en Python utilizando el flujo de tensor, visite la siguiente serie de tutoriales. El chico es asombroso en la enseñanza.

Gracias y Saludos,

Chinmay Swami