TensorFlow와 Keras [어느 것을 선택해야 할까요?]

Keras VS TensorFlow는 ML 애호가들 사이에서 가장 인기 있는 주제 중 하나입니다. 이 두 라이브러리는 모두 기계 학습 및 딥 러닝 전문가 사이에서 널리 퍼져 있습니다. 많은 경우 사람들은 특정 프로젝트를 위해 어떤 것을 선택해야 하는지 혼란스러워합니다.

그러나 이 기사에서 Keras와 TensorFlow의 차이점을 자세히 알아볼 것이기 때문에 걱정하지 않으셔도 좋습니다. 자세히 알아보기:

케라스란?

Keras는 심층 신경망을 위한 Python 기반 API입니다. 신경망 모델 구축을 단순화하고 높은 수준의 API입니다. Keras는 또한 신경망 계산을 위한 수많은 백엔드 엔진을 지원합니다.

Keras의 초점은 인지 부하를 줄이기 위한 모범 사례를 따르는 것입니다. Keras를 사용하면 옵티마이저, 활성화 함수, 신경 계층, 정규화 체계 및 비용 함수와 같은 여러 독립형 모듈을 결합하여 새 모델을 만들 수 있습니다.

CNTK, Theano 및 TensorFlow에서 실행되므로 개발자에게 여러 이점을 제공할 수 있습니다.

케라스의 장점

Keras는 사용자에게 다음과 같은 이점을 제공합니다.

사용자 중심:

Keras를 배우는 것은 문법이 간단하기 때문에 간단하고, 그 외에 모델 구축이 단순화되어 그런 점에서 많은 노력을 들일 필요가 없습니다. 인터페이스가 매우 사용자 친화적이어서 조작을 배우는 것도 매우 쉽습니다.

쉬운 확장:

이 라이브러리의 또 다른 두드러진 장점인 Keras를 사용하여 진행 중인 프로젝트에 대한 사용자 정의 빌딩 블록을 만들 수 있습니다.

구성 가능 및 모듈식:

Keras 모델을 구축하려면 서로 다른 빌딩 블록을 연결해야 합니다. 이 개념은 Keras 작업을 훨씬 더 단순하게 단순화하고 더 구성 가능하고 모듈식으로 만듭니다. 향상된 효율성과 적은 제한으로 작업할 수 있습니다.

단순한:

기본 사용 사례에 필요한 사용자 작업을 줄이는 여러 일관된 API가 있습니다. Keras에는 사용자에게 꼭 필요한 피드백을 제공하는 API가 있어 오류가 발생하면 알려줍니다. 이것은 코드 디버깅을 훨씬 더 편안하고 빠르게 하는 동시에 기술적 오류의 가능성을 상당히 줄입니다.

텐서플로우란?

TensorFlow는 머신 러닝을 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 이를 통해 더 빠르고 효율적으로 기계 학습 작업을 수행할 수 있습니다. 주로 연구 및 프로토타입 제작을 가속화하기 위해 만든 Google Brain Team의 제품입니다. 그러나 TensorFlow는 도입된 이후로 연구 프로토타입을 개선하고 기계 학습 프로덕션을 더 빠르게 배포하는 데 중요한 도구가 되었습니다.

Python을 사용하여 액세스 가능한 프런트 엔드 API를 제공하므로 애플리케이션을 빠르게 빌드할 수 있습니다. 고성능을 제공하기 위해 C++를 사용하여 해당 응용 프로그램을 실행합니다. TensorFlow는 단어 임베딩, 숫자 분류, RNN(재귀 신경망), 이미지 인식, NLP(자연어 처리) 및 기타 주요 ML 애플리케이션을 위한 신경망을 훈련하고 실행할 수 있습니다.

TensorFlow의 장점

TensorFlow는 다음과 같은 이점을 제공합니다.

강력한 실험:

TensorFlow에는 연구 프로토타이핑 중에 수행해야 하는 강력한 실험을 위한 여러 기능이 있습니다. Model Subclassing API 및 Keras Functional API와 같은 다양한 API의 가용성은 실험 기능에 더 많은 기능을 추가합니다.

단순화된 모델 구축:

TensorFlow는 모델을 만들고 훈련하기 위한 다양한 추상화 수준을 제공하므로 이러한 작업이 훨씬 쉽고 복잡해집니다. TensorFlow로 작업하는 동안 ML 알고리즘을 구현하는 특정 세부 사항에 집중할 필요가 없으며 모든 것을 처리합니다.

향상된 접근성:

TensorFlow를 사용하면 모든 프로그래밍 언어를 사용하면서 모든 플랫폼에서 기계 학습 모델을 훈련하고 배포할 수 있습니다. ML 프로그래머가 더 쉽게 액세스할 수 있도록 Java, Python, R 및 여러 저명한 프로그래밍 언어 중에서 선택할 수 있습니다.

더 쉬운 배포:

Google은 배포를 향상시키기 위해 TensorFlow에 여러 기능을 추가했습니다. 예를 들어, TensorFlow에는 사람들이 TensorFlow로 만든 모델을 공유할 수 있는 온라인 허브가 있습니다. 모바일 친화적 버전과 브라우저 내 버전도 있으므로 다양한 기기에서 사용할 수 있습니다.

반면에 Keras는 Python으로 제한됩니다.

Keras VS TensorFlow: 어떤 것을 선택해야 합니까?

이 둘 중 하나를 선택하는 것은 어려운 일입니다. 그러나 TensorFlow 2.0 릴리스 이후 Keras는 TensorFlow의 일부가 되었습니다. 따라서 하나를 선택하는 문제는 2017년 이전처럼 더 이상 중요하지 않습니다.

이것은 또한 Keras가 원래 TensorFlow와 함께 TensorFlow를 사용하는 이점을 제공할 수 있음을 의미합니다. TensorFlow의 경우도 마찬가지입니다.

그러나 둘의 주요 차이점은 초점입니다. TensorFlow는 기계 학습 작업에 중점을 두는 반면 Keras는 주로 신경망에 중점을 둡니다. Keras는 Python을 기반으로 하기 때문에 TensorFlow에 비해 이점이 있습니다. Python은 이전에 논의한 것처럼 Keras를 훨씬 사용자 친화적으로 만듭니다.

이 두 라이브러리의 공통적인 이점은 접근성입니다. Keras(또는 TensorFlow)를 사용하고 온프레미스, 클라우드 또는 웹 브라우저를 통해 모델을 배포할 수 있습니다.

더 알아보기: Keras와 TensorFlow의 기능

마지막 생각들

Keras VS TensorFlow에 대한 논의가 끝났습니다. 어떤 경우에는 이 두 가지 중 하나를 선택하는 것이 어려울 수 있지만 다른 경우에는 필요하지 않을 수도 있습니다. 항상 프로젝트 요구 사항에 따라 라이브러리를 선택하는 것이 가장 좋습니다. Keras와 TensorFlow는 모두 사용자에게 많은 이점을 제공하므로 특정 작업에 어떤 이점이 필요한지 일반적으로 이해하고 있어야 합니다.

TensorFlow에 대해 자세히 알아보려면 가장 인기 있는 TensorFlow 프로젝트 를 참조 하세요.

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