Wie baut man ein Deep-Learning-Modell in 15 Minuten auf?
Das geht sogar noch schneller … (unter 5 Minuten!)
Vorraussetzung: ein Google Account und damit ein Zugang zu Google Drive (https://drive.google.com
). Damit haben wir Cloudspeicher, der für das Modell verwendet werden kann.
Schritt 1 (2 min): Auswahl eines Beispiels beim Seedbank Projekt
. Das Beispiel sollte dem ähneln, was wir später “eigentlich” machen möchten (falls wir das schon wissen). Zur Abwechslung vom allseits bekannten MNIST (optische Ziffernerkennung) könnten wir z.B. das neuere Fashion MNIST
(optische Erkennung von Kleidungsstücken) nehmen.
Schritt 2 (20 sec): Klicken auf “Run Seed in Colab”. dadurch wird das ausgewählte Beispiel in unserem Colab
-Bereich geöffnet (und gleichzeitig in unserem Google Drive gespeichert). Colab ist eine Umgebung mit Jupyter Notebooks und TPUs, in der man Machine Learning Modelle in der Cloud trainieren und nutzen kann.
Die jetzt folgenden finalen 4 Schritte werden alle initiiert durch jeweils einen Klick im Colab/Jupyter Notebook, das sich in Schritt 2 geöffnet hat.
Schritt 3 (1 min): Download der Fashion MNIST Daten
Schritt 4 (10 sec): Modelldefinition (Convolutional Network in Keras, basierend auf Tensorflow)
Schritt 5 (1 min): Training auf einer TPU
Schritt 6 (20 sec): Überprüfung des trainierten Netzwerks anhand von Beispielen:
Was haben wir in diesen knapp 5 Minuten erreicht?
Wir haben ein funktionierendes Netzwerkmodell “aufgebaut” (durch Copy & Paste) und mit einem nichttrivialen Datensatz trainiert und getestet.
Basierend darauf können wir jetzt selbständig mit diesem Netzwerkmodel experimentieren, z.B. durch
Verändern der Lernrate (voreingestellt 1e-3)
Auswechseln des Optimierers (voreingestellt: Adam)
Verändern der Netzwerkarchitektur (voreingestellt: CNN mit 3 Convolutional Layern und 2 fully connected Layern sowie Dropout und Batchnormalisierung)
Auswechseln des Datensatzes (was i.A. eine Anpassung der Eingabe- und Ausgabeschicht des Netzwerkmodells erfordert, um z.B. eine veränderte Bildgröße und/oder eine andere Klassenanzahl zu berücksichtigen)
und bemerkenswerterweise funktioniert das alles auch mit einem drei Jahre alten Discounter-Laptop, da wir alles in der Cloud rechnen und speichern.
Einfacher war der Zugang zu Deep Learning vermutlich nie. Carpe Diem!