KerasとTensorFlowの内容

テクノロジーシーンを綿密に（さらに言えば、リモートで）追跡している場合は、「ディープラーニング」という用語を聞いたことがあるはずです。 この用語については広く話題になっていますが、当然のことながらそうです。

ディープラーニングは、過去にしか夢にも思わなかった機械やシステムの構築を支援することで、人工知能に革命をもたらしました。 本質的に、ディープラーニングは機械学習のサブセクションであり、ディープ人工ニューラルネットワークを使用して（この時点で、ニューラルネットワークとは何かについて混乱している場合は、同じ記事を確認してください）、機械学習。

ディープニューラルネットワークは、多くのレイヤーが互いに積み重ねられた単なるニューラルネットワークです。レイヤーの数が多いほど、ネットワークは深くなります。 ディープラーニングの必要性が高まり、その結果、ディープニューラルネットワークのトレーニングにより、ディープラーニング専用のライブラリとフレームワークが多数生まれました。

このブログ投稿では、そのようなディープラーニングフレームワークの2つについて説明します。 このブログ投稿の終わりまでに、Kerasとは何か、TensorFlowとは何か、2つはどのように異なるのか、そして2つはどの点でも似ているのかをより明確に理解できるようになります。

ただし、その前に、2つについて簡単に説明して、自分が何を求めているのかを理解できるようにする必要があります。 Tensorflowは、ディープラーニングモデルの開発で使用される最も使用されているライブラリです。 TensorFlowのコミュニティは、特にオープンソースプラットフォームであるため、非常に広大で協力的です。 TensorFlowのGitHubリポジトリにあるコミットとフォークの数は、フレームワークの広範な人気を理解するのに十分です。 ただし、操作はそれほど簡単ではありません。

一方、Kerasは、TensorFlowの上に構築された高レベルのAPIです。 TensorFlowよりも非常にユーザーフレンドリーで、比較的簡単です。

上記のセクションを読むと、いくつかの疑問が生じる可能性があります。

• KerasがTFの上に構築されている場合、2つの違いは何ですか？
• Kerasの方がユーザーフレンドリーな場合、ディープラーニングモデルの構築にTFを使用する必要があるのはなぜですか？

この記事を通して、両方のフレームワークの複雑さを説明し、質問に答えるのを手伝ってみましょう。

この記事では、多くのライブラリとフレームワークのうちの2つであるTensorFlowとKerasについて説明します。

TensorFlowとは何ですか？

TensorFlowは、機械学習に携わる開発者へのGoogleの贈り物です。 ディープラーニングの力を追求する人々が利用できるようにします。 Googleには、多機能の問題である文字認識を解決するために、MLとTFの両方を同時に紹介する初心者向けのチュートリアルと高度なチュートリアルがあります。 さらに、それのさらに技術的な側面に飛び込みたい場合は、同じように私たちのコースをチェックすることをお勧めします！

TensorFlowは、GitHubで利用できるオープンソースのライブラリです。 ディープニューラルネットワークを扱う場合、これは最も有名なライブラリの1つです。 TensorFlowの人気の背後にある主な理由は、TensorFlowを使用したアプリケーションの構築とデプロイが非常に簡単なことです。 GitHubリポジトリで提供されるサンプルプロジェクトは、強力であるだけでなく、初心者向けの方法で作成されています。
では、TensorFlowは何に使用されますか？

TensorFlowは、ディープラーニングに不可欠な数値計算に優れています。 Python、C、C ++、Rust、Haskell、Go、Java、Android、IoS、Mac OS、Windows、Linux、Raspberry Piなど、深層学習プロジェクトに必要なほとんどの主要な言語と環境でAPIを提供します。

さらに、TensorFlowは、処理能力の制限を念頭に置いて作成されました。 つまり、このライブラリは、処理能力に関係なく、あらゆる種類のコンピューターで実行できます。 スマートフォンでも実行できます（そうです、かまれたリンゴを持っている高価なものでも）。

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TensorFlowは現在v1.3であり、モバイルからデスクトップ、組み込みデバイス、専用ワークステーション、クラウドまたはオンプレミスのサーバーの分散クラスターまで、現在使用されているほぼすべての主要なプラットフォームで実行されます。 この普及、オープン性、および大規模なコミュニティにより、TensorFlowは、画像の分析、データの生成、自然言語処理、インテリジェントなチャットボット、ロボット工学などの実際のアプリケーションを解決するために企業に押し込まれました。

興味深いことに、TensorFlowは、言語翻訳を実装するために、さらには皮膚がんの早期発見を実装するために、さまざまなコーダーによって使用されています。 これは、開発者が機械学習テクノロジーとやり取りする方法を真に変えています。

TensorFlowアプリケーション

ディープラーニングに関しては、TensorFlowは、競合他社であるCaffe、Theano、Torch、およびその他のよく知られたフレームワークよりもはるかに勢いを増しています。 TensorFlowは、音声認識、Google翻訳などのテキストベースのアプリケーション、画像認識、ビデオ検出で広く使用されています。

興味深いことに、 NASAはTensorFlowとディープラーニングを使用して地球近傍天体の予測モデルを開発しています。 NASAの人々によると、TensorFlowは、NEOの可能性を認識して分類できる多層モデルの設計に役立ちます。 TensorFlowは、Airbnb、Airbus、Dropbox、Snapchat、Uberなどの世界最大のデータ企業で使用されています。
TensorFlowの主なアプリケーションのいくつかは次のとおりです。

• • Tensorflowは、自動画像キャプションソフトウェアであるDeepDreamに正常に実装されています。TensorFlowを使用しています。
  • TensorFlowに支えられたGoogleのRankBrainは、毎分かなりの数のクエリを処理し、従来の静的アルゴリズムベースの検索を効果的に置き換えました。
  • Alloアプリケーションを使用したことがある場合は、Googleの受信トレイと同様の機能を見たことがあるはずです。いくつかのカスタマイズされたオプションから最後のメッセージに返信できます。 TensorFlowを使用した機械学習に感謝します。 別の機能は、関連する応答を提案するために、送信された画像を分析します。

Kerasとは何ですか？

Kerasは、TheanoまたはTensorFlowの上に構築された高レベルのライブラリです。 ニューラルネットワークを構築するためのscikit-learnタイプAPI（Pythonで記述）を提供します。 開発者は、Kerasを使用して、テンソル代数の数学的側面、数値手法、および最適化手法を気にすることなく、ニューラルネットワークをすばやく構築できます。

Kerasの開発の背後にある重要なアイデアは、ラピッドプロトタイピングによって実験を容易にすることです。 アイデアから結果を最小限の遅延で実現する能力は、優れた研究の鍵です。

これは、低レベルの計算で手を汚すことなくディープラーニングに飛び込むことができるため、科学者と初心者の開発者の両方に大きな利点を提供します。 ディープラーニングの需要の高まりにより、ディープラーニングのスキルを持つ人々の需要が高まっています。

すべての組織が何らかの形でディープラーニングを取り入れようとしています。Kerasは非常に使いやすく、APIを理解するのに十分直感的であるため、最小限の労力でディープラーニングアプリケーションをテストおよび構築できます。 ディープラーニングの研究は現在非常にホットなトピックであり、科学者はニューラルネットワークモデルの作成に時間を無駄にすることなくアイデアを試すためのツールを必要としているため、これは良いことです。

Kerasの顕著な特徴

• • Kerasは高レベルのインターフェースであり、バックエンドにTheanoまたはTensorflowを使用します。
  • CPUとGPUの両方でスムーズに動作します。
  • Kerasは、完全に接続された、畳み込み、プーリング、反復、埋め込みなど、ニューラルネットワークのほぼすべてのモデルをサポートします。さらに、これらのモデルを組み合わせて、より複雑なモデルを構築できます。
  • Kerasは本質的にモジュール式であり、非常に表現力があり、柔軟性があり、革新的な研究に適しています。
  • Kerasは完全にPythonベースのフレームワークであり、デバッグと探索が簡単になります。

Keras vs TensorFlow：それらはどのように比較されますか？

Kerasは、Pythonで記述されたニューラルネットワークライブラリであり、本質的に高レベルであるため、非常にシンプルで直感的に使用できます。 これは、TensorFlowやTheanoのラッパーとして機能するPythonで記述された、TensorFlowやTheanoの高レベルニューラルネットワークライブラリなどの低レベルライブラリのラッパーとして機能します。 その意味では、Keras自体がバックエンドにTensorFlowを使用しているため、比較はあまり意味がありません。
しかし、私たちがしなければならないのなら、私たちはしなければなりません。

Kerasは、理解と実装が非常に簡単です。Kerasの使用は、レゴブロックの処理によく似ています。 これは、開発者が本格的に移行する前に、迅速なテスト、POC、および実験を実行できるようにするために構築されました。 Kerasを使用すると、バックエンドでTensorFlowを使用できるため、学習する必要がなくなります。

Kerasは、バックエンドを詳細に学習しなくても、ユーザーが独自のスクリプトを記述できるようにすることを目的として開発されました。 結局のところ、ほとんどのユーザーは、スクリプトのパフォーマンスやアルゴリズムの詳細について気にすることはありません。

ただし、機械学習アプリケーションに関しては、1つのサイズですべてに対応できるわけではありません。KerasとTensorFlowの適切な違いは、モデルに低レベルの変更を加える必要がある場合、Kerasが機能しないことです。 そのためには、TensorFlowが必要です。 理解するのは難しいですが、構文を理解すれば、すぐにモデルを構築できるようになります。

したがって、すべてのように、それはすべて手元の要件に要約されます。 Deep Neural Networksをいじくり回したい場合、または単にプロトタイプを作成したい場合は、Kerasが最適です。 ただし、深く掘り下げて低レベルの機能を制御するのが好きな場合は、TensorFlowの探索に時間をかける必要があります。
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まとめ…
ディープラーニングがすべてを制御することで、世界は急速に自動化に向かっています。 今後、ディープニューラルネットワークの利用が拡大するだけであり、それに伴い熟練者のニーズも高まることは間違いありません。 したがって、ディープラーニングがあなたの使命だと思う場合は、できるだけ早くKerasまたはTensorFlowのいずれかを探索することから始めてください！

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