Keras et TensorFlow dans R

introduction

Choisir entre R et Python a toujours été un sujet discutable. Le monde de l'apprentissage automatique a été divisé sur la préférence d'une langue par rapport à l'autre. Mais avec l'explosion du Deep Learning, équilibre déplacé vers Python, étant donné qu'il avait une énorme liste de bibliothèques et de cadres d'apprentissage en profondeur qui manquaient à R (jusqu'au moment).

Personnellement, je suis passé de r à python simplement parce que je voulais plonger dans l'espace d'apprentissage en profondeur, mais avec un R, c'était presque impossible. Mais plus maintenant!

Avec le lancement de Keras en R, ce combat revient au centre. Python se estaba convirtiendo lentamente en el lenguaje de facto para los modelos de l'apprentissage en profondeurL'apprentissage en profondeur, Une sous-discipline de l’intelligence artificielle, s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour analyser et traiter de grands volumes de données. Cette technique permet aux machines d’apprendre des motifs et d’effectuer des tâches complexes, comme la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur. Sa capacité à s’améliorer continuellement au fur et à mesure que de nouvelles données lui sont fournies en fait un outil clé dans diverses industries, de la santé.... Mais avec la sortie de la librairie Keras en R avec tensorflow (Compatibilité CPU et GPU) dans le backend à partir de maintenant, R est susceptible de se battre à nouveau contre Python pour le podium, même dans l'espace Deep Learning.

Ensuite, veremos cómo instalar Keras con Tensorflow en R y construir nuestro primer modelo de neuronal rougeLes réseaux de neurones sont des modèles computationnels inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ils utilisent des structures appelées neurones artificiels pour traiter et apprendre des données. Ces réseaux sont fondamentaux dans le domaine de l’intelligence artificielle, permettant des avancées significatives dans des tâches telles que la reconnaissance d’images, Traitement du langage naturel et prédiction de séries temporelles, entre autres. Leur capacité à apprendre des motifs complexes en fait des outils puissants.. en el conjunto de datos MNIST clásico en RStudio.

Table des matières

1. Installation de Keras avec tensorflow sur le backend.
2. Différents types de modèles pouvant être construits dans R à l'aide de Keras
3. Classification des chiffres manuscrits du MNIST à l'aide d'un MLP dans R
4. Comparaison de la sortie MNIST avec un code identique en Python
5. Remarques finales

1. Installation de Keras avec tensorflow sur le backend.

Les étapes pour installer Keras dans RStudio sont très simples. Suivez simplement les étapes ci-dessous et ce serait bien si vous créiez votre premier modèle de réseau de neurones dans R.

install.packages("devtools")

devtools::install_github("rstudio/keras")

L'étape ci-dessus chargera la bibliothèque keras à partir du référentiel GitHub. Il est maintenant temps de charger keras dans R et d'installer tensorflow.

library(keras)

Par défaut, RStudio charge la version CPU de tensorflow. Utilisez la commande suivante pour télécharger la version CPU de tensorflow.

install_tensorflow()

Pour installer la version mono-utilisateur prise en charge par GPU de tensorflow / système de bureau, utilisez la commande suivante.

install_tensorflow(gpu=TRUE)

Pour une installation multi-utilisateurs, regarde ça guide d'installation.

Maintenant que nous avons keras et tensorflow installés dans RStudio, commençons et construisons notre premier réseau de neurones en R pour résoudre l'ensemble de données MNIST.

2. Différents types de modèles pouvant être construits dans R en utilisant keras

Vous trouverez ci-dessous la liste des modèles pouvant être construits dans R à l'aide de Keras.

1. Perceptrons multicouches
2. Réseaux de neurones complexes
3. Réseaux de neurones récurrents
4. Modèles Skip-Gram
5. Utilisez des modèles déjà formés comme VGG16, RESNET, etc.
6. Optimisez les modèles déjà formés.

Commençons par créer un modèle MLP très simple en utilisant juste une couche cachée pour essayer de catégoriser les chiffres manuscrits.

3. Classification des chiffres manuscrits MNIST via MLP dans R

#loading keras library
library(keras)

#loading the keras inbuilt mnist datasetUn "dataset" o conjunto de datos es una colección estructurada de información, que puede ser utilizada para análisis estadísticos, machine learning o investigación. Los datasets pueden incluir variables numéricas, categóricas o textuales, y su calidad es crucial para obtener resultados fiables. Su uso se extiende a diversas disciplinas, como la medicina, la economía y la ciencia social, facilitando la toma de decisiones informadas y el desarrollo de modelos predictivos....
data<-dataset_mnist()

#separating train and test file
train_x<-data$train$x
train_y<-data$train$y
test_x<-data$test$x
test_y<-data$test$y

rm(data)

# converting a 2D array into a 1D array for feeding into the MLP and normalising the matrix
train_x <- array(train_x, dim = c(dim(train_x)[1], prod(dim(train_x)[-1]))) / 255
test_x <- array(test_x, dim = c(dim(test_x)[1], prod(dim(test_x)[-1]))) / 255

#converting the target variableEn estadística y matemáticas, una "variable" es un símbolo que representa un valor que puede cambiar o variar. Existen diferentes tipos de variables, como las cualitativas, que describen características no numéricas, y las cuantitativas, que representan cantidades numéricas. Las variables son fundamentales en experimentos y estudios, ya que permiten analizar relaciones y patrones entre diferentes elementos, facilitando la comprensión de fenómenos complejos.... to once hot encoded vectors using keras inbuilt function
train_y<-to_categorical(train_y,10)
test_y<-to_categorical(test_y,10)

#defining a keras sequential model
model <- keras_model_sequential()

#defining the model with 1 input layer[784 neurons], 1 hidden layer[784 neurons] with dropoutEl "dropout" se refiere a la deserción escolar, un fenómeno que afecta a muchos estudiantes a nivel global. Este término describe la situación en la que un alumno abandona sus estudios antes de completar su educación formal. Las causas del dropout son diversas, incluyendo factores económicos, sociales y emocionales. La reducción de la tasa de deserción es un objetivo importante para los sistemas educativos, ya que un mayor nivel educativo... rate 0.4 and 1 output layer[10 neurons]
#i.e number of digits from 0 to 9

model %>%
layer_dense(units = 784, input_shape = 784) %>%
layer_dropout(rate=0.4)%>%
layer_activation(activation = 'relu') %>%
layer_dense(units = 10) %>%
layer_activation(activation = 'softmax')

#compiling the defined model with metric = accuracy and optimiser as adam.
model %>% compile(
loss="categorical_crossentropy",
optimizer="adam",
metrics = c('accuracy')
)

#fitting the model on the training dataset
model %>% fit(train_x, train_y, epochs = 100, batch_size = 128)

#Evaluating model on the cross validation dataset
loss_and_metrics <- model %>% evaluate(test_x, test_y, batch_size = 128)

El código anterior tenía una precisión de entraînementLa formation est un processus systématique conçu pour améliorer les compétences, connaissances ou aptitudes physiques. Il est appliqué dans divers domaines, Comme le sport, Éducation et développement professionnel. Un programme d’entraînement efficace comprend la planification des objectifs, Pratique régulière et évaluation des progrès. L’adaptation aux besoins individuels et la motivation sont des facteurs clés pour obtenir des résultats réussis et durables dans toutes les disciplines.... de 99,14 et une précision de validation de 96,89. Le code a fonctionné sur mon processeur i5 et a pris environ 13.5 secondes pour une seule époque, tandis que, sur un GPU TITANx, la précision de validation était 98.44 avec un temps moyen de 2 secondes.

4. MLP utilisant dur – R contre Python

Par souci de comparaison, de plus, j'ai implémenté le problème MNIST ci-dessus en python. Il ne devrait y avoir aucune différence puisque keras dans R crée une instance conda et exécute keras dessus. Mais reste, vous pouvez trouver le code python identique ci-dessous.

#importing the required libraries for the MLP model
import keras
from keras.models import Sequential
import numpy as np

#loading the MNIST dataset from keras
from keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

#reshaping the x_train, y_train, x_test and y_test to conform to MLP input and output dimensions
x_train=np.reshape(x_train,(x_train.shape[0],-1))/255
x_test=np.reshape(x_test,(x_test.shape[0],-1))/255

import pandas as pd
y_train=pd.get_dummies(y_train)
y_test=pd.get_dummies(y_test)

#performing one-hot encoding on target variables for train and test
y_train=np.array(y_train)
y_test=np.array(y_test)

#defining model with one input layer[784 neurons], 1 hidden layer[784 neurons] with dropout rate 0.4 and 1 output layer [10 #neurons]
model=Sequential()

from keras.layers import Dense

model.add(Dense(784, input_dim=784, activation='relu'))
keras.layers.core.Dropout(rate=0.4)
model.add(Dense(10,input_dim=784,activation='softmax'))

# compiling model using adam optimiser and accuracy as metric
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=['accuracy'])
# fitting model and performing validation

model.fit(x_train,y_train,epochs=50,batch_size=128,validation_data=(x_test,y_test))

Le modèle précédent atteignait une précision de validation de 98,42 sur le même GPU. Ensuite, comme nous l'avions supposé au départ, les résultats sont égaux.

5. Remarques finales

S'il s'agissait de votre premier modèle d'apprentissage profond dans R, J'espère que tu as aimé. Avec un code très simple, a été en mesure de catégoriser les chiffres manuscrits avec une précision de 98%. Cela devrait être une motivation suffisante pour commencer un apprentissage en profondeur..

Si vous avez déjà travaillé sur la bibliothèque d'apprentissage profond Keras en Python, Vous constaterez que la syntaxe et la structure de la bibliothèque keras dans R est très similaire à Python. En réalité, Le package keras dans R crée un environnement conda et installe tout ce qui est essentiel pour exécuter keras dans cet environnement. Mais maintenant, je suis plus enthousiaste à l'idée de voir les scientifiques des données créer des modèles d'apprentissage en profondeur réels dans R. Comment dit-on, la concurrence ne doit jamais s'arrêter. J'aimerais également entendre vos réflexions sur ce nouveau développement pour R. N'hésitez pas à commenter.

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