Keras

1. 1. केरस: शुरुआती के लिए एक विस्तृत गाइड

केरस (Keras) एक उच्च-स्तरीय तंत्रिका नेटवर्क मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है, जिसे विशेष रूप से डीप लर्निंग के क्षेत्र में तेजी से प्रोटोटाइप बनाने और प्रयोग करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह टेन्सरफ्लो (TensorFlow), थियानो (Theano) और सीएनटीके (CNTK) जैसे बैकएंड के साथ काम करने में सक्षम है, जिससे यह लचीला और शक्तिशाली बन जाता है। यह लेख शुरुआती लोगों के लिए केरस का एक विस्तृत परिचय है, जिसमें इसकी अवधारणाओं, स्थापना, बुनियादी उपयोग और कुछ उन्नत तकनीकों को शामिल किया गया है।

केरस का परिचय

केरस का विकास 2015 में फ्रांकोइस चोलेट (François Chollet) द्वारा शुरू किया गया था, जो गूगल (Google) में डीप लर्निंग टीम के प्रमुख हैं। इसका मुख्य लक्ष्य डीप लर्निंग के साथ काम करने की प्रक्रिया को सरल बनाना था, ताकि शोधकर्ता और डेवलपर जटिल मॉडलों को आसानी से बना और प्रशिक्षित कर सकें।

केरस के मुख्य सिद्धांत हैं:

• **उपयोगकर्ता-मित्रता:** केरस का इंटरफ़ेस सरल और सहज है, जो इसे शुरुआती लोगों के लिए आसान बनाता है।
• **मॉड्यूलरिटी:** केरस में सब कुछ मॉड्यूल के रूप में व्यवस्थित है, जिससे आप विभिन्न प्रकार के लेयर्स (Layers) और कार्यों को जोड़कर अपने स्वयं के मॉडल बना सकते हैं।
• **एक्सटेंसिबिलिटी:** केरस को आसानी से बढ़ाया जा सकता है, जिससे आप अपने कस्टम लेयर्स, एक्टिवेशन फंक्शन (Activation Functions) और ऑप्टिमाइज़र (Optimizers) जोड़ सकते हैं।
• **बहुमुखी प्रतिभा:** केरस विभिन्न प्रकार के डीप लर्निंग कार्यों के लिए उपयुक्त है, जैसे कि इमेज रिकॉग्निशन (Image Recognition), नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (Natural Language Processing) और टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग (Time Series Forecasting)।

केरस की स्थापना

केरस का उपयोग शुरू करने से पहले, आपको इसे अपने सिस्टम पर स्थापित करना होगा। केरस को स्थापित करने के कई तरीके हैं, जिनमें से सबसे आम तरीका पिप (pip) का उपयोग करना है।

1. **पिप के साथ स्थापना:**

   अपने टर्मिनल या कमांड प्रॉम्प्ट में निम्नलिखित कमांड चलाएं:

   ```bash
   pip install keras
   ```

   यह केरस और इसकी निर्भरताएँ स्थापित करेगा।

2. **टेन्सरफ्लो के साथ स्थापना:**

   केरस को टेन्सरफ्लो के साथ स्थापित करने के लिए, निम्नलिखित कमांड चलाएं:

   ```bash
   pip install tensorflow
   ```
   टेन्सरफ्लो के स्थापित होने के बाद, केरस स्वचालित रूप से स्थापित हो जाएगा।

3. **अन्य बैकएंड के साथ स्थापना:**

   यदि आप थियानो या सीएनटीके जैसे अन्य बैकएंड का उपयोग करना चाहते हैं, तो आपको उन्हें अलग से स्थापित करना होगा और फिर केरस को कॉन्फ़िगर करना होगा।

स्थापना के बाद, आप केरस को अपने पायथन (Python) कोड में इम्पोर्ट (Import) कर सकते हैं:

```python import keras ```

केरस के मूल घटक

केरस में कई मूल घटक हैं जिन्हें आपको समझने की आवश्यकता है:

• **मॉडल (Model):** एक मॉडल एक डीप लर्निंग नेटवर्क का प्रतिनिधित्व करता है। यह लेयर्स का एक ग्राफ होता है जो इनपुट डेटा को आउटपुट में बदलता है।
• **लेयर (Layer):** एक लेयर मॉडल का एक मूलभूत निर्माण खंड है। यह एक विशिष्ट प्रकार का गणना करता है, जैसे कि मैट्रिक्स गुणा, एक्टिवेशन फंक्शन या पूलिंग। कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (Convolutional Neural Network) में कनवल्शनल लेयर एक उदाहरण है।
• **एक्टिवेशन फंक्शन (Activation Function):** एक एक्टिवेशन फंक्शन लेयर के आउटपुट पर लागू होता है और नेटवर्क में गैर-रैखिकता (Non-linearity) जोड़ता है। कुछ सामान्य एक्टिवेशन फंक्शन में सिग्मॉइड (Sigmoid), ReLU (ReLU) और tanh (tanh) शामिल हैं।
• **ऑप्टिमाइज़र (Optimizer):** एक ऑप्टिमाइज़र मॉडल के वज़न को समायोजित करने के लिए उपयोग किया जाता है ताकि हानि फ़ंक्शन (Loss Function) को कम किया जा सके। कुछ सामान्य ऑप्टिमाइज़र में SGD (SGD), Adam (Adam) और RMSprop (RMSprop) शामिल हैं।
• **हानि फ़ंक्शन (Loss Function):** एक हानि फ़ंक्शन मॉडल की भविष्यवाणियों और वास्तविक मूल्यों के बीच अंतर को मापता है। प्रशिक्षण के दौरान, ऑप्टिमाइज़र हानि फ़ंक्शन को कम करने का प्रयास करता है। क्रॉस-एंट्रॉपी (Cross-Entropy) एक सामान्य हानि फ़ंक्शन है।
• **मैट्रिक्स (Metrics):** मेट्रिक्स मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। कुछ सामान्य मेट्रिक्स में एक्यूरेसी (Accuracy), प्रिसिजन (Precision) और रिकॉल (Recall) शामिल हैं।

एक सरल मॉडल का निर्माण

आइए एक सरल मॉडल बनाने का उदाहरण देखें जो MNIST डेटासेट (MNIST dataset) पर अंकों को वर्गीकृत करता है।

```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense

1. मॉडल बनाएं

model = Sequential()

1. एक डेंस लेयर जोड़ें जिसमें 128 न्यूरॉन्स हों और ReLU एक्टिवेशन फंक्शन हो

model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)))

1. एक और डेंस लेयर जोड़ें जिसमें 10 न्यूरॉन्स हों और सॉफ्टमैक्स एक्टिवेशन फंक्शन हो

model.add(Dense(10, activation='softmax'))

1. मॉडल को संकलित करें

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

1. मॉडल का सारांश प्रिंट करें

model.summary() ```

इस कोड में:

• `Sequential` मॉडल एक रैखिक स्टैक (Stack) के रूप में लेयर्स को जोड़ने का एक तरीका है।
• `Dense` लेयर एक पूरी तरह से कनेक्टेड लेयर है, जिसका अर्थ है कि प्रत्येक न्यूरॉन पिछली लेयर के प्रत्येक न्यूरॉन से जुड़ा हुआ है।
• `input_shape` पैरामीटर इनपुट डेटा के आकार को निर्दिष्ट करता है। MNIST डेटासेट में, प्रत्येक छवि 28x28 पिक्सेल की होती है, इसलिए इनपुट आकार 784 (28 * 28) होगा।
• `activation` पैरामीटर एक्टिवेशन फंक्शन को निर्दिष्ट करता है।
• `compile` विधि मॉडल को प्रशिक्षण के लिए तैयार करती है। `loss` पैरामीटर हानि फ़ंक्शन को निर्दिष्ट करता है, `optimizer` पैरामीटर ऑप्टिमाइज़र को निर्दिष्ट करता है, और `metrics` पैरामीटर मेट्रिक्स की सूची को निर्दिष्ट करता है जिनका उपयोग मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए किया जाएगा।
• `summary` विधि मॉडल की संरचना और पैरामीटर की संख्या को प्रिंट करती है।

डेटा लोड करना और मॉडल को प्रशिक्षित करना

अब, आइए MNIST डेटासेट को लोड करें और मॉडल को प्रशिक्षित करें।

```python from keras.datasets import mnist

1. MNIST डेटासेट लोड करें

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

1. डेटा को प्रीप्रोसेस करें

x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype('float32') / 255 x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype('float32') / 255

1. लेबलों को वन-हॉट एन्कोड करें

y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)

1. मॉडल को प्रशिक्षित करें

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

1. मॉडल का मूल्यांकन करें

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test) print('Test accuracy:', accuracy) ```

इस कोड में:

• `mnist.load_data()` फ़ंक्शन MNIST डेटासेट को लोड करता है।
• `reshape` विधि छवियों को एक वेक्टर में बदल देती है।
• `astype('float32') / 255` कोड पिक्सेल मानों को 0 और 1 के बीच स्केल करता है।
• `keras.utils.to_categorical()` फ़ंक्शन लेबलों को वन-हॉट एन्कोड करता है।
• `fit` विधि मॉडल को प्रशिक्षण डेटा पर प्रशिक्षित करती है। `epochs` पैरामीटर प्रशिक्षण डेटा पर पुनरावृत्तियों की संख्या को निर्दिष्ट करता है, और `batch_size` पैरामीटर प्रत्येक पुनरावृत्ति में उपयोग किए जाने वाले नमूनों की संख्या को निर्दिष्ट करता है।
• `evaluate` विधि परीक्षण डेटा पर मॉडल का मूल्यांकन करती है और हानि और सटीकता लौटाती है।

केरस में उन्नत तकनीकें

केरस कई उन्नत तकनीकों का समर्थन करता है जो आपको अधिक जटिल और शक्तिशाली मॉडल बनाने में मदद कर सकती हैं। इनमें शामिल हैं:

• **कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN):** CNN इमेज रिकॉग्निशन और अन्य छवि प्रसंस्करण कार्यों के लिए विशेष रूप से प्रभावी हैं। इमेज सेगमेंटेशन (Image Segmentation) के लिए CNN का उपयोग किया जा सकता है।
• **रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क (RNN):** RNN सीक्वेंशियल डेटा (Sequential Data) के लिए विशेष रूप से प्रभावी हैं, जैसे कि टेक्स्ट और टाइम सीरीज़ डेटा। लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (Long Short-Term Memory) RNN का एक प्रकार है जो लंबी दूरी की निर्भरता को संभालने में सक्षम है।
• **जेनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क (GAN):** GAN नए डेटा उत्पन्न करने के लिए उपयोग किए जाते हैं जो प्रशिक्षण डेटा के समान होते हैं। डीपफेक (Deepfake) तकनीक GAN का उपयोग करके बनाई जाती है।
• **ट्रांसफर लर्निंग (Transfer Learning):** ट्रांसफर लर्निंग एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके एक नए कार्य को प्रशिक्षित करने की प्रक्रिया है। यह प्रशिक्षण समय को कम कर सकता है और मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बना सकता है। फाइन-ट्यूनिंग (Fine-tuning) ट्रांसफर लर्निंग का एक सामान्य तरीका है।
• **ऑटोएन्कोडर (Autoencoder):** ऑटोएन्कोडर डेटा को संपीड़ित करने और पुनर्निर्माण करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। डायमेंशनैलिटी रिडक्शन (Dimensionality Reduction) के लिए ऑटोएन्कोडर का उपयोग किया जा सकता है।

बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में केरस का उपयोग

हालांकि केरस मुख्य रूप से मशीन लर्निंग के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन इसका उपयोग बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में भी किया जा सकता है। केरस का उपयोग करके, आप ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और भविष्य के मूल्य आंदोलनों की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल बना सकते हैं। तकनीकी संकेतक (Technical Indicators) जैसे मूविंग एवरेज (Moving Average) और RSI (Relative Strength Index) का उपयोग करके डेटा को मॉडल में डाला जा सकता है। पैटर्न रिकॉग्निशन (Pattern Recognition) के लिए भी केरस का उपयोग किया जा सकता है। हालांकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में जोखिम शामिल है, और केरस का उपयोग करके भी लाभ की कोई गारंटी नहीं है। जोखिम प्रबंधन (Risk Management) और पूंजी आवंटन (Capital Allocation) महत्वपूर्ण रणनीतियाँ हैं। बैकटेस्टिंग (Backtesting) का उपयोग मॉडल को मान्य करने के लिए किया जाना चाहिए। वॉल्यूम विश्लेषण (Volume Analysis) भी महत्वपूर्ण है। चार्ट पैटर्न (Chart Patterns) की पहचान के लिए केरस का उपयोग किया जा सकता है। कैंडलस्टिक पैटर्न (Candlestick Patterns) का विश्लेषण करने के लिए भी इसका उपयोग किया जा सकता है। फंडामेंटल एनालिसिस (Fundamental Analysis) के डेटा को भी मॉडल में शामिल किया जा सकता है। मोंटे कार्लो सिमुलेशन (Monte Carlo Simulation) का उपयोग जोखिम का आकलन करने के लिए किया जा सकता है। टाइम सीरीज एनालिसिस (Time Series Analysis) बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग के लिए महत्वपूर्ण है।

निष्कर्ष

केरस एक शक्तिशाली और उपयोगकर्ता-मित्रतापूर्ण मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जो डीप लर्निंग के साथ काम करने की प्रक्रिया को सरल बनाती है। यह शुरुआती और अनुभवी दोनों उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त है। इस लेख में, हमने केरस की मूल अवधारणाओं, स्थापना, बुनियादी उपयोग और कुछ उन्नत तकनीकों को शामिल किया है। उम्मीद है कि यह लेख आपको केरस के साथ शुरुआत करने में मदद करेगा।

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