20.3. Créer des réseaux de neurones avec Keras et TensorFlow : principes fondamentaux des réseaux de neurones artificiels
Les réseaux de neurones artificiels (ANN) sont l'un des piliers de l'apprentissage automatique, inspiré de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont constitués d’unités de traitement appelées neurones artificiels, organisées en couches et reliées entre elles. Ces réseaux sont capables d'apprendre des modèles complexes à partir de données et ont été appliqués avec succès dans plusieurs domaines, tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les jeux. Dans ce chapitre, nous explorerons les principes fondamentaux des réseaux de neurones et comment les créer à l'aide de deux outils puissants : Keras et TensorFlow.
Que sont les réseaux de neurones artificiels ?
Un réseau neuronal artificiel est un modèle informatique qui tente de simuler le processus d'apprentissage du cerveau humain. Un ANN typique est composé de trois types de couches : la couche d'entrée, qui reçoit les données ; les couches cachées, qui traitent les données ; et la couche de sortie, qui fournit le résultat du traitement. Chaque neurone d'une couche est connecté à plusieurs neurones de la couche suivante via des poids synaptiques, qui sont ajustés lors de l'entraînement du réseau.
Présentation de TensorFlow et Keras
TensorFlow est une puissante bibliothèque Open Source pour le calcul numérique, développée par l'équipe Google Brain. Il est largement utilisé pour créer et entraîner des modèles d’apprentissage automatique, notamment des réseaux de neurones profonds. Keras, quant à lui, est une API de haut niveau permettant de créer et de former des modèles d'apprentissage automatique qui s'exécutent sur TensorFlow. Il a été conçu pour permettre une expérimentation rapide et facile avec les réseaux de neurones et est connu pour sa simplicité et sa facilité d'utilisation.
Créer un réseau neuronal avec Keras
Avec Keras, la construction d'un réseau neuronal commence par la création d'un modèle séquentiel. Il s'agit d'un type de modèle composé d'une pile linéaire de couches. Vous pouvez créer un modèle séquentiel et y ajouter des calques comme suit :
à partir de keras.models, importation séquentielle
à partir de keras.layers importer Dense
modèle = Séquentiel()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
Dans l'exemple ci-dessus, la première couche, ou couche d'entrée, s'attend à recevoir des données comportant 100 dimensions. Chaque Dense est une couche entièrement connectée et la première possède 64 neurones avec fonction d'activation ReLU. La deuxième couche est la couche de sortie et comporte 10 neurones, correspondant au nombre de classes que nous voulons prédire, avec la fonction d'activation softmax, couramment utilisée pour la classification multi-classes.
Compiler le modèle
Après avoir défini l'architecture du modèle, l'étape suivante consiste à la compiler. Lors de la compilation, vous devez spécifier la fonction de perte et l'optimiseur qui seront utilisés pour entraîner le modèle. En option, vous pouvez également définir des métriques pour évaluer les performances du modèle pendant l'entraînement.
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimiseur='sgd',
métriques=['précision'])
Dans cet exemple, nous utilisons l'entropie croisée catégorielle comme fonction de perte, qui convient aux problèmes de classification multi-classes, et l'optimiseur SGD (Stochastic Gradient Descent) pour ajuster les poids.
Formation du modèle
Une fois le modèle compilé, vous pouvez l'entraîner à l'aide de la méthode fit. Vous devrez fournir les données d'entrée et les étiquettes correspondantes, et définir le nombre d'époques (itérations sur l'ensemble de données complet) et la taille du lot.
model.fit (x_train, y_train, époques = 5, batch_size = 32)
La formation du modèle peut prendre un certain temps en fonction de la complexité du réseau, de la taille de l'ensemble de données et de la puissance de traitement disponible.
Évaluer et utiliser le modèle
Après l'entraînement, vous pouvez évaluer les performances du modèle sur un ensemble de données de test à l'aide de la méthode evaluate. Pour faire des prédictions avec le modèle, vous utilisez la méthode predict.
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
classes = model.predict(x_test, batch_size=128)
Il est important de se rappeler que pour que le modèle fasse de bonnes prédictions, les données d'entrée doivent être prétraitées de la même manière que l'étaient les données d'entraînement.
Optimisation et ajustements
La création d'un réseau neuronal efficace nécessite souvent des ajustements et des optimisations. Cela peut inclure l'expérimentation de différentes architectures de réseau, fonctions d'activation, optimiseurs, initialisations de poids et techniques de régularisation. Keras offre une grande flexibilité pour expérimenter ces aspects rapidement et facilement.
Conclusion
Créer des réseaux de neuronesL'utilisation de Keras et TensorFlow est une tâche simplifiée grâce aux abstractions de haut niveau fournies par ces bibliothèques. En maîtrisant les principes fondamentaux des ANN et en apprenant à manipuler ces outils, vous serez bien équipé pour concevoir et mettre en œuvre de puissants modèles d'apprentissage automatique afin de résoudre un large éventail de problèmes complexes.
Ce chapitre a fourni un aperçu de la façon de commencer à créer vos propres réseaux de neurones. N'oubliez pas que la pratique rend parfait et que l'expérimentation est la clé pour trouver le meilleur modèle pour votre problème spécifique.
