Le quoi de Keras et de TensorFlow

Si vous avez suivi la scène technologique de près (ou même à distance, d'ailleurs), vous devez avoir entendu le terme « Deep Learning ». C'est un terme dont on parle beaucoup - et à juste titre.

L'apprentissage en profondeur a révolutionné l'intelligence artificielle en nous aidant à construire des machines et des systèmes dont on ne faisait que rêver dans le passé. En réalité, Deep Learning est une sous-secte de Machine Learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels profonds (à ce stade, si vous êtes confus par ce que sont les réseaux de neurones, consultez notre article sur le même) pour résoudre les problèmes de Apprentissage automatique.

Un réseau de neurones profond n'est qu'un réseau de neurones avec de nombreuses couches empilées les unes sur les autres - plus le nombre de couches est élevé, plus le réseau est profond. Le besoin croissant de Deep Learning et, par conséquent, la formation des réseaux de neurones profonds ont donné lieu à un certain nombre de bibliothèques et de frameworks dédiés au Deep Learning.

Dans cet article de blog, nous allons parler de deux de ces cadres d'apprentissage en profondeur. À la fin de cet article de blog, vous aurez une compréhension beaucoup plus claire de ce qu'est Keras, qu'est-ce que TensorFlow, en quoi les deux diffèrent et sont-ils similaires à tous égards ?

Mais avant cela, nous devrions discuter brièvement des deux, afin que vous sachiez ce qui vous attend. Tensorflow est la bibliothèque la plus utilisée dans le développement de modèles de Deep Learning. La communauté de TensorFlow est extrêmement vaste et solidaire, notamment parce qu'il s'agit d'une plate-forme open source. Le nombre de commits et de forks sur le référentiel GitHub de TensorFlow est suffisant pour vous permettre de comprendre la popularité généralisée du framework. Cependant, il n'est pas si facile de travailler avec.

Keras, à l'autre extrémité, est une API de haut niveau qui repose sur TensorFlow. Il est extrêmement convivial et relativement plus simple que TensorFlow.

La lecture de la section ci-dessus peut soulever quelques questions :

• Si Keras est construit sur TF, quelle est la différence entre les deux alors ?
• Si Keras est plus convivial, pourquoi devrais-je utiliser TF pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur ?

À travers cet article, nous allons vous guider à travers les subtilités des deux frameworks et vous aider à répondre aux questions.

Dans cet article, nous parlerons de deux des nombreuses bibliothèques et frameworks - TensorFlow et Keras.

Qu'est-ce que TensorFlow ?

TensorFlow est le cadeau de Google aux développeurs impliqués dans l'apprentissage automatique. Il rend la puissance du Deep Learning accessible aux personnes à la poursuite. Google propose un didacticiel pour débutants et avancés qui vous présente à la fois le ML et le TF pour résoudre un problème à plusieurs fonctionnalités : la reconnaissance de caractères. De plus, si vous souhaitez vous plonger dans des aspects encore plus techniques, nous vous suggérons de consulter nos cours sur le même !

TensorFlow est une bibliothèque open source disponible sur GitHub . C'est l'une des bibliothèques les plus célèbres en matière de réseaux de neurones profonds. La principale raison de la popularité de TensorFlow est la facilité de création et de déploiement d'applications à l'aide de TensorFlow. Les exemples de projets fournis dans le référentiel GitHub sont non seulement puissants, mais également écrits de manière conviviale pour les débutants.
Alors, à quoi sert TensorFlow ?

TensorFlow excelle dans le calcul numérique, qui est essentiel pour l'apprentissage en profondeur. Il fournit des API dans la plupart des principaux langages et environnements nécessaires aux projets d'apprentissage en profondeur : Python, C, C++, Rust, Haskell, Go, Java, Android, IoS, Mac OS, Windows, Linux et Raspberry Pi.

De plus, TensorFlow a été créé en gardant à l'esprit les limitations de puissance de traitement. Cela implique que nous pouvons exécuter cette bibliothèque sur tous les types d'ordinateurs, quelle que soit leur puissance de traitement. Il peut même être exécuté sur un smartphone (oui, même cette chose hors de prix que vous tenez avec une pomme mordue dessus).

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TensorFlow est actuellement en v1.3 et fonctionne sur presque toutes les principales plates-formes utilisées aujourd'hui, des mobiles aux ordinateurs de bureau, aux appareils embarqués, aux postes de travail spécialisés, aux clusters distribués de serveurs sur le cloud ou sur site. Cette omniprésence, cette ouverture et cette grande communauté ont poussé TensorFlow dans l'entreprise pour résoudre des applications du monde réel telles que l'analyse d'images, la génération de données, le traitement du langage naturel, les chatbots intelligents, la robotique, etc.

Fait intéressant, TensorFlow est utilisé par un large éventail de codeurs pour mettre en œuvre la traduction linguistique et même la détection précoce du cancer de la peau, entre autres cas. Cela change vraiment la façon dont les développeurs interagissent avec la technologie d'apprentissage automatique.

Applications TensorFlow

En ce qui concerne le Deep Learning, TensorFlow a pris beaucoup plus d'élan que ses concurrents - Caffe, Theano, Torch et d'autres frameworks bien connus. TensorFlow est largement utilisé dans la reconnaissance vocale, les applications textuelles telles que Google Translate, la reconnaissance d'images et la détection vidéo.

Fait intéressant, la NASA développe un modèle prédictif d'objets proches de la Terre avec TensorFlow et Deep Learning. Selon les gens de la NASA, TensorFlow peut aider à concevoir un modèle multicouche qui sera capable de reconnaître et de classer le potentiel des NEO. TensorFlow est utilisé par certaines des plus grandes sociétés de données au monde, comme Airbnb, Airbus, Dropbox, Snapchat et Uber.
Certaines des principales applications de TensorFlow sont :

• • Tensorflow a été implémenté avec succès dans DeepDream - le logiciel de sous-titrage automatisé d'images - utilise TensorFlow.
  • RankBrain de Google , soutenu par TensorFlow, gère un nombre important de requêtes chaque minute et a effectivement remplacé la recherche traditionnelle basée sur un algorithme statique.
  • Si vous avez utilisé l'application Allo, vous avez dû voir une fonctionnalité similaire à la boîte de réception de Google : vous pouvez répondre au dernier message à partir de quelques options personnalisées. Tout cela grâce au Machine Learning avec TensorFlow. Une autre fonctionnalité analyse les images qui vous sont envoyées afin de vous proposer une réponse pertinente.

Qu'est-ce que Keras ?

Keras est une bibliothèque de haut niveau construite sur Theano ou TensorFlow. Il fournit une API de type scikit-learn (écrite en Python) pour la construction de réseaux de neurones. Les développeurs peuvent utiliser Keras pour créer rapidement des réseaux de neurones sans se soucier des aspects mathématiques de l'algèbre tensorielle, des techniques numériques et des méthodes d'optimisation.

L'idée clé derrière le développement de Keras est de faciliter les expérimentations par un prototypage rapide. La capacité de passer d'une idée à un résultat dans les plus brefs délais est la clé d'une bonne recherche.

Cela offre un énorme avantage aux scientifiques et aux développeurs débutants, car ils peuvent plonger directement dans Deep Learning sans se salir les mains avec des calculs de bas niveau. L'augmentation de la demande de Deep Learning a entraîné une augmentation de la demande de personnes qualifiées en Deep Learning.

Chaque organisation essaie d'intégrer le Deep Learning d'une manière ou d'une autre, et Keras propose une API très facile à utiliser et suffisamment intuitive pour comprendre, qui vous aide essentiellement à tester et à créer des applications de Deep Learning avec le moins d'efforts considérables. C'est une bonne chose car la recherche sur l'apprentissage en profondeur est un sujet brûlant en ce moment et les scientifiques ont besoin d'un outil pour tester leurs idées sans perdre de temps à créer un modèle de réseau de neurones.

Caractéristiques saillantes de Keras

• • Keras est une interface de haut niveau et utilise Theano ou Tensorflow pour son backend.
  • Il fonctionne sans problème à la fois sur le CPU et sur le GPU.
  • Keras prend en charge presque tous les modèles d'un réseau de neurones - entièrement connectés, convolutifs, mutualisés, récurrents, intégrés, etc. De plus, ces modèles peuvent être combinés pour créer des modèles plus complexes.
  • Keras, étant de nature modulaire, est incroyablement expressif, flexible et apte à la recherche innovante.
  • Keras est un framework entièrement basé sur Python, ce qui facilite le débogage et l'exploration.

Keras vs TensorFlow : comment se comparent-ils ?

Keras est une bibliothèque de réseaux de neurones écrite en Python de haut niveau, ce qui la rend extrêmement simple et intuitive à utiliser. Il fonctionne comme un wrapper pour les bibliothèques de bas niveau comme TensorFlow ou la bibliothèque de réseaux de neurones de haut niveau Theano, écrite en Python qui fonctionne comme un wrapper pour TensorFlow ou Theano. En ce sens, la comparaison n'a pas beaucoup de sens car Keras lui-même utilise TensorFlow pour le back-end.
Mais, s'il le faut, il le faut.

Keras est très simple à comprendre et à mettre en œuvre - utiliser Keras, c'est un peu comme traiter avec des blocs Lego. Il a été conçu pour aider les développeurs à effectuer des tests rapides, des POC et des expériences avant de passer à grande échelle. Keras vous permet d'utiliser TensorFlow dans le backend, éliminant ainsi le besoin de l'apprendre.

Keras a été développé dans le but de permettre aux utilisateurs d'écrire leurs propres scripts sans avoir à apprendre le backend en détail. Après tout, la plupart des utilisateurs ne se soucieraient pas des performances des scripts et des détails des algorithmes.

Cependant, une taille unique ne convient pas à tous lorsqu'il s'agit d'applications d'apprentissage automatique - la vraie différence entre Keras et TensorFlow est que Keras ne fonctionnera pas si vous devez apporter des modifications de bas niveau à votre modèle. Pour cela, vous avez besoin de TensorFlow. Bien que difficile à comprendre, une fois que vous maîtriserez la syntaxe, vous construirez vos modèles en un rien de temps.

Donc, comme tout, tout se résume à vos besoins à portée de main. Si vous cherchez à jouer avec les réseaux de neurones profonds ou si vous voulez simplement construire un prototype, Keras est votre vocation. Cependant, si vous êtes celui qui aime plonger profondément et contrôler les fonctionnalités de bas niveau, vous devriez passer un peu de temps à explorer TensorFlow.
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Emballer…
Le monde évolue rapidement vers l'automatisation avec Deep Learning prenant le contrôle de tout. Il est indéniable que dans les jours à venir, l'utilisation des réseaux de neurones profonds ne fera que croître, et avec cela, le besoin de personnes qualifiées augmentera également. Donc, si vous pensez que Deep Learning est votre vocation, commencez par explorer Keras ou TensorFlow dès que possible !

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