Il What's What di Keras e TensorFlow

Se hai seguito la scena tecnologica da vicino (o anche da remoto, se è per questo), devi aver sentito il termine "Apprendimento profondo". È un termine molto discusso – e giustamente.

Il deep learning ha rivoluzionato l'intelligenza artificiale aiutandoci a costruire macchine e sistemi che solo in passato si sognavano. In sostanza, il Deep Learning è una sottosezione del Machine Learning che utilizza reti neurali artificiali profonde (a questo punto, se sei confuso da cosa sono le reti neurali, dai un'occhiata al nostro articolo sullo stesso) per affrontare i problemi di Apprendimento automatico.

Una rete neurale profonda è solo una rete neurale con molti livelli impilati uno sopra l'altro: maggiore è il numero di livelli, più profonda è la rete. La crescente necessità di Deep Learning e, di conseguenza, la formazione di Deep Neural Networks ha dato origine a una serie di librerie e framework dedicati al Deep Learning.

In questo post del blog parleremo di due di questi framework di Deep Learning. Entro la fine di questo post sul blog, avrai una comprensione molto più chiara di cos'è Keras, cos'è TensorFlow, come differiscono i due e sono simili in ogni aspetto?

Ma prima, dovremmo discutere brevemente dei due, in modo che tu sappia cosa ti aspetta. Tensorflow è la libreria più utilizzata utilizzata nello sviluppo di modelli di Deep Learning. La comunità di TensorFlow è estremamente vasta e di supporto, soprattutto perché è una piattaforma open source. Il numero di commit e fork sul repository GitHub di TensorFlow è sufficiente per farti capire la diffusa popolarità del framework. Tuttavia, non è così facile lavorarci.

Keras, dall'altra parte, è un'API di alto livello basata su TensorFlow. È estremamente facile da usare e relativamente più semplice di TensorFlow.

La lettura della sezione precedente potrebbe sollevare alcune domande:

• Se Keras è costruito su TF, qual è la differenza tra i due?
• Se Keras è più user-friendly, perché dovrei mai usare TF per creare modelli di deep learning?

Attraverso questo articolo, ti guidiamo attraverso le complessità di entrambi i framework e ti aiutiamo a rispondere alle domande.

In questo articolo parleremo di due delle numerose librerie e framework: TensorFlow e Keras.

Cos'è TensorFlow?

TensorFlow è il regalo di Google agli sviluppatori coinvolti nel Machine Learning. Rende il potere del Deep Learning accessibile alle persone che cercano. Google ha un principiante e un tutorial avanzato che ti introduce sia a ML che a TF contemporaneamente per risolvere un problema multifunzionale: il riconoscimento dei caratteri. Inoltre, se vuoi approfondire aspetti ancora più tecnici, ti suggeriamo di dare un'occhiata ai nostri corsi sullo stesso!

TensorFlow è una libreria open source disponibile su GitHub . È una delle librerie più famose quando si tratta di gestire reti neurali profonde. Il motivo principale alla base della popolarità di TensorFlow è l'assoluta facilità di creazione e distribuzione di applicazioni utilizzando TensorFlow. I progetti di esempio forniti nel repository GitHub non sono solo potenti ma anche scritti in modo semplice per i principianti.
Quindi, a cosa serve TensorFlow?

TensorFlow eccelle nel calcolo numerico, che è fondamentale per il deep learning. Fornisce API nella maggior parte dei principali linguaggi e ambienti necessari per progetti di deep learning: Python, C, C++, Rust, Haskell, Go, Java, Android, IoS, Mac OS, Windows, Linux e Raspberry Pi.

Inoltre, TensorFlow è stato creato tenendo presenti i limiti della potenza di elaborazione. Ciò implica che possiamo eseguire questa libreria su tutti i tipi di computer, indipendentemente dai loro poteri di elaborazione. Può anche essere eseguito su uno smartphone (sì, anche quella cosa troppo costosa che hai in mano con una mela morsicata).

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TensorFlow è attualmente in v1.3 e funziona su quasi tutte le principali piattaforme utilizzate oggi, dai dispositivi mobili ai desktop, ai dispositivi embedded, alle workstation specializzate, ai cluster distribuiti di server sul cloud o on-premise. Questa pervasività, apertura e una vasta comunità hanno spinto TensorFlow nell'azienda per la risoluzione di applicazioni del mondo reale come l'analisi di immagini, la generazione di dati, l'elaborazione del linguaggio naturale, i chatbot intelligenti, la robotica e altro ancora.

È interessante notare che TensorFlow viene utilizzato da un'ampia gamma di programmatori per implementare la traduzione linguistica e persino la diagnosi precoce del cancro della pelle, tra gli altri casi. Sta davvero cambiando il modo in cui gli sviluppatori interagiscono con la tecnologia di apprendimento automatico.

Applicazioni TensorFlow

Quando si tratta di Deep Learning, TensorFlow ha guadagnato molto più slancio rispetto ai suoi concorrenti: Caffe, Theano, Torch e altri noti framework. TensorFlow è ampiamente utilizzato nel riconoscimento vocale, nelle applicazioni testuali come Google Translate, nel riconoscimento delle immagini e nel rilevamento video.

È interessante notare che la NASA sta sviluppando un modello predittivo di Near Earth Objects con TensorFlow e Deep Learning. Secondo le persone della NASA, TensorFlow può aiutare a progettare un modello multistrato in grado di riconoscere e classificare il potenziale dei NEO. TensorFlow è utilizzato da alcune delle più grandi società di dati al mondo, come Airbnb, Airbus, Dropbox, Snapchat e Uber.
Alcune delle principali applicazioni di TensorFlow sono:

• • Tensorflow è stato implementato con successo in DeepDream , il software automatizzato per la didascalia delle immagini, che utilizza TensorFlow.
  • RankBrain di Google , supportato da TensorFlow, gestisce un numero considerevole di query ogni minuto e ha effettivamente sostituito la tradizionale ricerca statica basata su algoritmi.
  • Se hai utilizzato l'applicazione Allo, devi aver visto una funzione simile alla Posta in arrivo di Google: puoi rispondere all'ultimo messaggio da alcune opzioni personalizzate. Tutto grazie a Machine Learning con TensorFlow. Un'altra funzione analizza le immagini inviate per suggerire una risposta pertinente.

Cos'è Keras?

Keras è una libreria di alto livello costruita su Theano o TensorFlow. Fornisce un'API di tipo scikit-learn (scritta in Python) per la creazione di reti neurali. Gli sviluppatori possono utilizzare Keras per costruire rapidamente reti neurali senza preoccuparsi degli aspetti matematici dell'algebra tensoriale, delle tecniche numeriche e dei metodi di ottimizzazione.

L'idea chiave alla base dello sviluppo di Keras è facilitare le sperimentazioni mediante la prototipazione rapida. La capacità di passare da un'idea al risultato con il minor ritardo possibile è la chiave per una buona ricerca.

Ciò offre un enorme vantaggio sia agli scienziati che agli sviluppatori principianti perché possono immergersi direttamente nel Deep Learning senza sporcarsi le mani con calcoli di basso livello. L'aumento della domanda di Deep Learning ha portato all'aumento della domanda di persone esperte in Deep Learning.

Ogni organizzazione sta cercando di incorporare il Deep Learning in un modo o nell'altro e Keras offre un'API molto facile da usare e abbastanza intuitiva da comprendere che essenzialmente ti aiuta a testare e creare applicazioni di Deep Learning con il minimo sforzo. Questo è positivo perché la ricerca sul Deep Learning è un argomento così caldo in questo momento e gli scienziati hanno bisogno di uno strumento per provare le loro idee senza perdere tempo a mettere insieme un modello di rete neurale.

Caratteristiche salienti di Keras

• • Keras è un'interfaccia di alto livello e utilizza Theano o Tensorflow per il suo back-end.
  • Funziona senza problemi sia su CPU che GPU.
  • Keras supporta quasi tutti i modelli di una rete neurale: completamente connesso, convoluzionale, pooling, ricorrente, embedding, ecc. Inoltre, questi modelli possono essere combinati per costruire modelli più complessi.
  • Keras, essendo di natura modulare, è incredibilmente espressivo, flessibile e adatto alla ricerca innovativa.
  • Keras è un framework completamente basato su Python, che semplifica il debug e l'esplorazione.

Keras vs TensorFlow: come si confrontano?

Keras è una libreria di reti neurali scritta in Python di natura di alto livello, il che la rende estremamente semplice e intuitiva da usare. Funziona come un wrapper per librerie di basso livello come la libreria di reti neurali di alto livello TensorFlow o Theano, scritta in Python che funziona come un wrapper per TensorFlow o Theano. In questo senso, il confronto non ha molto senso perché Keras stesso utilizza TensorFlow per il back-end.
Ma, se dobbiamo, dobbiamo.

Keras è molto semplice da capire e da implementare: usare Keras è molto simile a gestire i blocchi Lego. È stato creato per aiutare gli sviluppatori a eseguire test rapidi, POC ed esperimenti prima di andare su vasta scala. Keras ti consente di utilizzare TensorFlow nel back-end, eliminando la necessità di impararlo.

Keras è stato sviluppato con l'obiettivo di consentire alle persone di scrivere i propri script senza dover imparare il backend in dettaglio. Dopotutto, la maggior parte degli utenti non si preoccuperebbe delle prestazioni degli script e dei dettagli degli algoritmi.

Tuttavia, una dimensione non va bene per tutti quando si tratta di applicazioni di Machine Learning: la differenza corretta tra Keras e TensorFlow è che Keras non funzionerà se è necessario apportare modifiche di basso livello al modello. Per questo, hai bisogno di TensorFlow. Sebbene sia difficile da capire, una volta acquisita la sintassi, costruirai i tuoi modelli in pochissimo tempo.

Quindi, come tutto, tutto si riduce alle tue esigenze a portata di mano. Se stai cercando di armeggiare con Deep Neural Networks o vuoi semplicemente costruire un prototipo, Keras è la tua vocazione. Tuttavia, se sei quello a cui piace immergerti in profondità e ottenere il controllo delle funzionalità di basso livello, dovresti dedicare un po' di tempo a esplorare TensorFlow.
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Avvolgendo…
Il mondo si sta rapidamente muovendo verso l'automazione con il Deep Learning che prende il controllo di tutto. Non si può negare il fatto che nei giorni a venire l'uso delle reti neurali profonde non farà che crescere e, con ciò, aumenterà anche la necessità di persone qualificate. Quindi, se pensi che il Deep Learning sia la tua vocazione, inizia esplorando Keras o TensorFlow il prima possibile!

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