Créer des réseaux de neurones avec Keras et TensorFlow : introduction à TensorFlow et Keras

Les progrès de l'intelligence artificielle ces dernières années ont été remarquables, et une grande partie de ces progrès est due au développement de réseaux neuronaux profonds (apprentissage profond). Au cœur de ces technologies se trouvent de puissantes bibliothèques qui facilitent la création et la formation de modèles complexes. TensorFlow et Keras sont deux des bibliothèques les plus populaires et les plus robustes pour ces tâches. Ce texte couvrira les concepts fondamentaux et pratiques sur la façon de construire des réseaux de neurones à l'aide de ces outils.

Qu'est-ce que TensorFlow ?

TensorFlow est une bibliothèque de logiciels open source pour le calcul numérique, développée par l'équipe Google Brain. Il est largement utilisé pour la recherche et la production dans divers domaines de l’intelligence artificielle, principalement dans les réseaux de neurones profonds. La bibliothèque est connue pour sa flexibilité et sa capacité à faire évoluer le traitement de grands ensembles de données, et peut fonctionner à la fois sur des processeurs et des GPU, ainsi que sur des appareils mobiles.

Qu'est-ce que Keras ?

Keras, quant à lui, est une API de haut niveau pour les réseaux de neurones, écrite en Python et capable de fonctionner sur TensorFlow, CNTK ou Theano. Il est conçu pour permettre une expérimentation rapide avec des réseaux de neurones profonds et se concentre sur la convivialité, la modularité et l'extensibilité. Keras est idéal pour les utilisateurs qui souhaitent créer rapidement des prototypes, rechercher et développer facilement.

Intégration Keras et TensorFlow

Depuis la version 2.0 de TensorFlow, Keras a été intégré en tant qu'API officielle de haut niveau de TensorFlow, ce qui signifie que lorsque vous utilisez TensorFlow 2.x, vous pouvez accéder directement à toutes les fonctionnalités de Keras. Cela simplifie le processus de création de modèle, car vous pouvez tirer parti de la simplicité de Keras avec la robustesse et les performances de TensorFlow.

Créer un réseau neuronal avec Keras et TensorFlow

La création d'un réseau neuronal avec Keras et TensorFlow est un processus qui comporte plusieurs étapes. Tout d’abord, vous devez définir l’architecture du modèle, notamment le nombre de couches, le nombre de neurones dans chaque couche et les fonctions d’activation. Ensuite, vous compilez le modèle en spécifiant la fonction de perte et l'optimiseur. Ensuite, le modèle est entraîné avec les données d'entrée, et enfin il est évalué et ajusté si nécessaire.

Définir l'architecture du modèle

Avec Keras, vous pouvez définir l'architecture de votre modèle de manière séquentielle ou fonctionnelle. L'API séquentielle est plus simple et convient lorsque vous disposez d'une pile linéaire de couches. L'API fonctionnelle offre plus de flexibilité, vous permettant de créer des modèles avec des architectures plus complexes, telles que plusieurs entrées ou sorties.

Compiler le modèle

Après avoir défini l'architecture du modèle, vous devez la compiler. Cela se fait à l'aide de la méthode compile() du modèle, où vous spécifiez la fonction de perte (ou fonction de coût), l'optimiseur et éventuellement des métriques pour évaluer les performances de votre modèle pendant l'entraînement. Il existe plusieurs fonctions de perte et optimiseurs disponibles, et le choix dépend du type de problème que vous essayez de résoudre.

Formation du modèle

La formation du modèle est effectuée à l'aide de la méthode fit(), qui reçoit les données d'entrée et les étiquettes correspondantes. Pendant l'entraînement, le modèle ajuste ses poids et ses biais pour minimiser la fonction de perte. Vous pouvez définir le nombre d'époques d'entraînement et la taille du lot. De plus, vous pouvez utiliser des rappels pour surveiller l'entraînement et effectuer des actions telles que l'enregistrement du modèle ou la modification du taux d'apprentissage.

Évaluer et ajuster le modèle

Après l'entraînement, vous pouvez évaluer les performances de votre modèle avec un ensemble de données de test à l'aide de la méthode evaluate(). Si les performances ne sont pas satisfaisantes, vous pouvez ajuster l'architecture du modèle, la fonction de perte, l'optimiseur ou les hyperparamètres d'entraînement. Le processus de mise au point est itératif et peut impliquer plusieurs cycles de formation et d'évaluation.

Conclusion

En résumé, TensorFlow et Keras fournissent un ensemble d'outils puissants pour créer et entraîner des réseaux de neurones. En maîtrisant ces bibliothèques, vous serez bien équipé pour résoudre un large éventail de problèmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. N'oubliez pas que la pratique rend parfait, alors mettez-vous au travail et commencez à expérimenter avec vos propres modèles.