Das Was ist was von Keras und TensorFlow

Wenn Sie die Tech-Szene aufmerksam (oder auch nur aus der Ferne) verfolgt haben, müssen Sie den Begriff „Deep Learning“ gehört haben. Über den Begriff wird viel geredet – und das zu Recht.

Deep Learning hat die künstliche Intelligenz revolutioniert, indem es uns geholfen hat, Maschinen und Systeme zu bauen, von denen in der Vergangenheit nur geträumt wurde. Im Grunde genommen ist Deep Learning ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der tiefe künstliche neuronale Netze verwendet (wenn Sie an dieser Stelle verwirrt sind, was neuronale Netze sind, lesen Sie unseren Artikel darüber), um die Probleme von zu lösen Maschinelles Lernen.

Ein tiefes neuronales Netzwerk ist einfach ein neuronales Netzwerk mit vielen Schichten, die übereinander gestapelt sind – je mehr Schichten, desto tiefer das Netzwerk. Der wachsende Bedarf an Deep Learning und folglich das Training von Deep Neural Networks führte zu einer Reihe von Bibliotheken und Frameworks, die sich Deep Learning widmen.

In diesem Blogbeitrag werden wir über zwei solcher Deep-Learning-Frameworks sprechen. Am Ende dieses Blogposts werden Sie ein viel klareres Verständnis dafür haben, was Keras ist, was TensorFlow ist, wie sich die beiden unterscheiden und ob sich die beiden in irgendeiner Hinsicht ähneln?

Aber vorher sollten wir die beiden kurz besprechen, damit Sie wissen, worauf Sie sich einlassen. Tensorflow ist die am häufigsten verwendete Bibliothek, die bei der Entwicklung von Deep-Learning-Modellen verwendet wird. Die Community von TensorFlow ist extrem groß und unterstützend, insbesondere weil es sich um eine Open-Source-Plattform handelt. Die Anzahl der Commits und Forks im GitHub-Repository von TensorFlow reicht aus, um die weit verbreitete Popularität des Frameworks zu verstehen. Es ist jedoch nicht so einfach, damit zu arbeiten.

Keras hingegen ist eine High-Level-API, die auf TensorFlow aufbaut. Es ist äußerst benutzerfreundlich und vergleichsweise einfacher als TensorFlow.

Die Lektüre des obigen Abschnitts könnte einige Fragen aufwerfen:

• Wenn Keras auf TF aufbaut, was ist dann der Unterschied zwischen den beiden?
• Wenn Keras benutzerfreundlicher ist, warum sollte ich dann jemals TF zum Erstellen von Deep-Learning-Modellen verwenden?

In diesem Artikel führen wir Sie durch die Feinheiten beider Frameworks und helfen Ihnen bei der Beantwortung der Fragen.

In diesem Artikel sprechen wir über zwei der vielen Bibliotheken und Frameworks – TensorFlow und Keras.

Was ist TensorFlow?

TensorFlow ist Googles Geschenk an die Entwickler, die sich mit maschinellem Lernen befassen. Es macht die Leistungsfähigkeit von Deep Learning für die Menschen zugänglich, die es verfolgen. Google hat sowohl ein Anfänger- als auch ein Fortgeschrittenen - Tutorial, das Sie gleichzeitig in ML und TF einführt, um ein Problem mit mehreren Funktionen zu lösen – die Zeichenerkennung. Wenn Sie in noch mehr technische Aspekte eintauchen möchten, empfehlen wir Ihnen außerdem, sich unsere Kurse zu denselben Themen anzusehen!

TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek, die auf GitHub verfügbar ist . Sie ist eine der bekannteren Bibliotheken, wenn es um den Umgang mit Deep Neural Networks geht. Der Hauptgrund für die Popularität von TensorFlow ist die einfache Erstellung und Bereitstellung von Anwendungen mit TensorFlow. Die im GitHub-Repository bereitgestellten Beispielprojekte sind nicht nur leistungsstark, sondern auch anfängerfreundlich geschrieben.
Wofür wird TensorFlow also verwendet?

TensorFlow zeichnet sich durch numerische Berechnungen aus, die für Deep Learning von entscheidender Bedeutung sind. Es bietet APIs in den meisten wichtigen Sprachen und Umgebungen, die für Deep-Learning-Projekte benötigt werden: Python, C, C++, Rust, Haskell, Go, Java, Android, IoS, Mac OS, Windows, Linux und Raspberry Pi.

Darüber hinaus wurde TensorFlow unter Berücksichtigung der Einschränkungen der Verarbeitungsleistung entwickelt. Dies bedeutet, dass wir diese Bibliothek auf allen Arten von Computern ausführen können, unabhängig von ihrer Rechenleistung. Es kann sogar auf einem Smartphone ausgeführt werden (ja, sogar dieses überteuerte Ding, das Sie mit einem angebissenen Apfel darauf halten).

5 Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache für Unternehmen im Jahr 2018

TensorFlow ist derzeit in Version 1.3 und läuft auf fast allen wichtigen Plattformen, die heute verwendet werden, von Mobiltelefonen über Desktops, eingebettete Geräte, spezialisierte Workstations bis hin zu verteilten Serverclustern in der Cloud oder vor Ort. Diese Verbreitung, Offenheit und große Community haben TensorFlow in Unternehmen eingeführt, um reale Anwendungen wie die Analyse von Bildern, die Generierung von Daten, die Verarbeitung natürlicher Sprache, intelligente Chatbots, Robotik und mehr zu lösen.

Interessanterweise wird TensorFlow von einer Vielzahl von Programmierern verwendet, um unter anderem Sprachübersetzungen und sogar die Früherkennung von Hautkrebs zu implementieren . Es verändert wirklich die Art und Weise, wie Entwickler mit maschineller Lerntechnologie interagieren.

TensorFlow- Anwendungen

Wenn es um Deep Learning geht, hat TensorFlow viel mehr an Dynamik gewonnen als seine Konkurrenten – Caffe, Theano, Torch und andere bekannte Frameworks. TensorFlow wird umfassend in der Spracherkennung, textbasierten Anwendungen wie Google Translate, Bilderkennung und Videoerkennung eingesetzt.

Interessanterweise entwickelt die NASA mit TensorFlow und Deep Learning ein Vorhersagemodell für erdnahe Objekte. Laut den Leuten von der NASA kann TensorFlow helfen, ein mehrschichtiges Modell zu entwerfen, das in der Lage sein wird, das Potenzial von NEOs zu erkennen und zu klassifizieren. TensorFlow wird von einigen der größten Datenunternehmen der Welt verwendet – wie Airbnb, Airbus, Dropbox, Snapchat und Uber.
Einige der Hauptanwendungen von TensorFlow sind:

• • Tensorflow wurde erfolgreich in DeepDream implementiert – die automatisierte Bildbeschriftungssoftware – verwendet TensorFlow.
  • Googles RankBrain , unterstützt von TensorFlow, verarbeitet jede Minute eine beträchtliche Anzahl von Abfragen und hat die traditionelle statische, algorithmusbasierte Suche effektiv ersetzt.
  • Wenn Sie die Allo-Anwendung verwendet haben, müssen Sie eine ähnliche Funktion wie Googles Posteingang gesehen haben – Sie können mit einigen benutzerdefinierten Optionen auf die letzte Nachricht antworten. Alles dank maschinellem Lernen mit TensorFlow. Eine weitere Funktion analysiert die an Sie gesendeten Bilder, um eine relevante Antwort vorzuschlagen.

Was ist Keras?

Keras ist eine High-Level-Bibliothek, die auf Theano oder TensorFlow aufbaut. Es bietet eine API vom Typ scikit-learn (in Python geschrieben) zum Erstellen von neuronalen Netzwerken. Entwickler können Keras verwenden, um schnell neuronale Netze aufzubauen, ohne sich um die mathematischen Aspekte der Tensoralgebra, numerische Techniken und Optimierungsmethoden kümmern zu müssen.

Die Schlüsselidee hinter der Entwicklung von Keras ist es, Experimente durch schnelles Prototyping zu erleichtern. Die Fähigkeit, mit der geringstmöglichen Verzögerung von einer Idee zum Ergebnis zu gelangen, ist der Schlüssel zu guter Forschung.

Dies bietet sowohl Wissenschaftlern als auch Anfängern einen großen Vorteil, da sie direkt in Deep Learning eintauchen können, ohne sich mit Low-Level-Berechnungen die Hände schmutzig zu machen. Die steigende Nachfrage nach Deep Learning hat zu einer steigenden Nachfrage nach Personen geführt, die sich mit Deep Learning auskennen.

Jedes Unternehmen versucht, Deep Learning auf die eine oder andere Weise zu integrieren, und Keras bietet eine sehr einfach zu bedienende und intuitiv genug zu verstehende API, die Ihnen im Wesentlichen dabei hilft, Deep Learning-Anwendungen mit geringstem Aufwand zu testen und zu erstellen. Das ist gut, weil die Deep-Learning-Forschung derzeit ein so heißes Thema ist und Wissenschaftler ein Werkzeug brauchen, um ihre Ideen auszuprobieren, ohne Zeit mit der Zusammenstellung eines neuronalen Netzwerkmodells zu verschwenden.

Hervorstechende Merkmale von Keras

• • Keras ist eine High-Level-Schnittstelle und verwendet Theano oder Tensorflow für sein Backend.
  • Läuft flüssig auf CPU und GPU.
  • Keras unterstützt fast alle Modelle eines neuronalen Netzwerks – vollständig verbunden, Faltung, Pooling, rekurrent, Einbettung usw. Darüber hinaus können diese Modelle kombiniert werden, um komplexere Modelle zu erstellen.
  • Keras ist von Natur aus modular, unglaublich ausdrucksstark, flexibel und für innovative Forschung geeignet.
  • Keras ist ein vollständig auf Python basierendes Framework, das das Debuggen und Erkunden erleichtert.

Keras vs. TensorFlow: Wie unterscheiden sie sich?

Keras ist eine in Python geschriebene Bibliothek für neuronale Netze, die von Natur aus auf hohem Niveau ist – was die Verwendung extrem einfach und intuitiv macht. Es fungiert als Wrapper für Low-Level-Bibliotheken wie TensorFlow oder Theano High-Level-Bibliothek für neuronale Netze, geschrieben in Python, das als Wrapper für TensorFlow oder Theano fungiert. Insofern macht der Vergleich wenig Sinn, da Keras selbst TensorFlow für das Backend nutzt.
Aber wenn wir müssen, müssen wir.

Keras ist sehr einfach zu verstehen und zu implementieren – die Verwendung von Keras ähnelt dem Umgang mit Legosteinen. Es wurde entwickelt, um Entwicklern bei der Durchführung von Schnelltests, POCs und Experimenten zu helfen, bevor es in den vollen Maßstab geht. Mit Keras können Sie TensorFlow im Backend verwenden, ohne dass Sie es lernen müssen.

Keras wurde mit dem Ziel entwickelt, es Menschen zu ermöglichen, ihre eigenen Skripte zu schreiben, ohne das Backend im Detail lernen zu müssen. Schließlich würden sich die meisten Benutzer nicht um die Performance von Skripten und die Details der Algorithmen kümmern.

Wenn es um Anwendungen für maschinelles Lernen geht, gibt es jedoch keine Einheitslösung – der eigentliche Unterschied zwischen Keras und TensorFlow besteht darin, dass Keras nicht funktioniert, wenn Sie Änderungen auf niedriger Ebene an Ihrem Modell vornehmen müssen. Dafür brauchen Sie TensorFlow. Obwohl es schwer zu verstehen ist, werden Sie Ihre Modelle in kürzester Zeit erstellen, sobald Sie sich mit der Syntax vertraut gemacht haben.

Wie alles läuft also alles auf Ihre Anforderungen hinaus. Wenn Sie an Deep Neural Networks herumtüfteln oder einfach nur einen Prototyp bauen wollen – Keras ist Ihre Berufung. Wenn Sie jedoch gerne tief eintauchen und die Kontrolle über die Funktionen auf niedriger Ebene erlangen möchten, sollten Sie sich etwas Zeit nehmen, um TensorFlow zu erkunden.
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Abschluss…
Die Welt bewegt sich schnell in Richtung Automatisierung, wobei Deep Learning die Kontrolle über alles übernimmt. Es lässt sich nicht leugnen, dass die Nutzung von Deep Neural Networks in den kommenden Tagen weiter zunehmen wird und damit auch der Bedarf an qualifizierten Mitarbeitern. Wenn Sie also glauben, dass Deep Learning Ihre Berufung ist, beginnen Sie so schnell wie möglich damit, entweder Keras oder TensorFlow zu erkunden!

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