Keras와 TensorFlow의 기능

기술 현장을 밀접하게(또는 그 문제에 대해서는 원격으로) 지켜본 적이 있다면 "딥 러닝"이라는 용어를 들어봤을 것입니다. 이 용어에 대해 많이 이야기되고 있습니다. 물론 그렇습니다.

딥 러닝은 과거에만 꿈꿔왔던 기계와 시스템을 구축하는 데 도움을 줌으로써 인공 지능에 혁명을 일으켰습니다. 본질적으로 딥 러닝은 딥 인공 신경망 을 사용하는 머신 러닝의 하위 섹션 입니다. 기계 학습.

심층 신경망은 여러 레이어가 서로 겹쳐져 있는 신경망일 뿐입니다. 레이어 수가 많을수록 네트워크는 더 깊어집니다. 딥 러닝에 대한 수요가 증가하고 결과적으로 딥 뉴럴 네트워크 교육으로 인해 딥 러닝 전용 라이브러리와 프레임워크가 많이 생겨났습니다.

이 블로그 게시물에서 우리는 그러한 딥 러닝 프레임워크 중 두 가지에 대해 이야기할 것입니다. 이 블로그 게시물을 마치면 Keras가 무엇인지, TensorFlow가 무엇인지, 두 가지가 어떻게 다른지, 두 가지가 어떤 면에서 비슷한지 훨씬 더 명확하게 이해하게 될 것입니다.

그러나 그 전에 두 가지에 대해 간략하게 논의하여 당신이 무엇을 원하는지 알 수 있도록 해야 합니다. Tensorflow는 Deep Learning 모델 개발에 가장 많이 사용되는 라이브러리입니다. TensorFlow 커뮤니티는 특히 오픈 소스 플랫폼이기 때문에 매우 방대하고 지원적입니다. TensorFlow의 GitHub 리포지토리에 있는 커밋 및 포크 수는 프레임워크의 광범위한 인기를 이해하기에 충분합니다. 그러나 작업하기가 쉽지 않습니다.

반면에 Keras는 TensorFlow를 기반으로 구축된 고급 API입니다. TensorFlow보다 사용자 친화적이며 비교적 쉽습니다.

위 섹션을 읽으면 몇 가지 질문이 제기될 수 있습니다.

• Keras가 TF 위에 구축된 경우 둘의 차이점은 무엇입니까?
• Keras가 더 사용자 친화적이라면 왜 딥 러닝 모델을 구축하기 위해 TF를 사용해야 합니까?

이 기사를 통해 두 프레임워크의 복잡성을 살펴보고 질문에 답하는 데 도움을 드리겠습니다.

이 기사에서 우리는 많은 라이브러리와 프레임워크 중 두 가지인 TensorFlow와 Keras에 대해 이야기할 것입니다.

텐서플로우란?

TensorFlow는 기계 학습과 관련된 개발자에게 Google이 제공하는 선물입니다. 그것은 딥 러닝의 힘을 추구하는 사람들이 접근할 수 있도록 합니다. Google에는 다중 기능 문제인 문자 인식을 해결하기 위해 ML과 TF를 동시에 소개 하는 고급 자습서와 초보자 가 있습니다. 또한 기술적인 측면에 대해 더 자세히 알고 싶다면 동일한 과정을 확인하는 것이 좋습니다!

TensorFlow는 GitHub에서 사용할 수 있는 오픈 소스 라이브러리입니다 . Deep Neural Networks를 다룰 때 가장 유명한 라이브러리 중 하나입니다. TensorFlow의 인기 뒤에 있는 주된 이유는 TensorFlow를 사용하여 애플리케이션을 구축하고 배포하는 것이 매우 간편하기 때문입니다. GitHub 리포지토리에서 제공되는 샘플 프로젝트는 강력할 뿐만 아니라 초보자에게 친숙한 방식으로 작성되었습니다.
그렇다면 TensorFlow는 무엇에 사용됩니까?

TensorFlow는 딥 러닝에 중요한 수치 컴퓨팅에 탁월합니다. Python, C, C++, Rust, Haskell, Go, Java, Android, IoS, Mac OS, Windows, Linux, Raspberry Pi 등 딥 러닝 프로젝트에 필요한 대부분의 주요 언어 및 환경에서 API를 제공합니다.

또한 TensorFlow는 처리 능력 제한을 염두에 두고 만들어졌습니다. 즉, 처리 능력에 관계없이 모든 종류의 컴퓨터에서 이 라이브러리를 실행할 수 있습니다. 스마트폰에서도 실행할 수 있습니다(예, 물린 사과를 들고 들고 있는 고가의 물건까지도).

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TensorFlow는 현재 v1.3이며 모바일에서 데스크탑, 임베디드 장치, 특수 워크스테이션, 클라우드 또는 온프레미스의 분산 서버 클러스터에 이르기까지 오늘날 사용되는 거의 모든 주요 플랫폼에서 실행됩니다. 이러한 보편성, 개방성, 대규모 커뮤니티는 TensorFlow를 기업에 도입하여 이미지 분석, 데이터 생성, 자연어 처리, 지능형 챗봇, 로봇 공학 등과 같은 실제 애플리케이션을 해결하도록 했습니다.

흥미롭게도 TensorFlow는 언어 번역 을 구현하고 다른 경우 에도 피부암을 조기에 발견 하기 위해 다양한 코더에서 사용하고 있습니다. 개발자가 기계 학습 기술과 상호 작용하는 방식을 진정으로 변화시키고 있습니다.

텐서플로우 애플리케이션

딥 러닝과 관련하여 TensorFlow는 경쟁사인 Caffe,ano, Torch 및 기타 잘 알려진 프레임워크보다 훨씬 더 많은 추진력을 얻었습니다. TensorFlow는 음성 인식, Google 번역과 같은 텍스트 기반 애플리케이션, 이미지 인식 및 비디오 감지에 광범위하게 사용됩니다.

흥미롭게도 NASA는 TensorFlow 및 Deep Learning을 사용하여 Near Earth Objects 의 예측 모델을 개발하고 있습니다. NASA의 사람들에 따르면 TensorFlow는 NEO의 잠재력을 인식하고 분류할 수 있는 다층 모델을 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다. TensorFlow는 Airbnb, Airbus, Dropbox, Snapchat 및 Uber와 같은 세계 최대 데이터 회사에서 사용합니다.
TensorFlow의 주요 애플리케이션은 다음과 같습니다.

• • Tensorflow 는 TensorFlow를 사용하는 자동화된 이미지 캡션 소프트웨어 인 DeepDream 에서 성공적으로 구현되었습니다 .
  • TensorFlow가 지원하는 Google의 RankBrain 은 1분마다 상당한 수의 쿼리를 처리하며 기존의 정적 알고리즘 기반 검색을 효과적으로 대체했습니다.
  • Allo 애플리케이션을 사용한 적이 있다면 Google의 받은 편지함과 유사한 기능을 보았을 것입니다. 몇 가지 맞춤 옵션에서 마지막 메시지에 답장할 수 있습니다. TensorFlow를 사용한 머신 러닝 덕분입니다. 또 다른 기능은 관련 응답을 제안하기 위해 전송된 이미지를 분석합니다.

케라스란?

Keras는 Theano 또는 TensorFlow를 기반으로 구축된 고급 라이브러리입니다. 신경망 구축을 위한 scikit-learn 유형 API(Python으로 작성)를 제공합니다. 개발자는 Keras를 사용하여 텐서 대수, 수치 기술 및 최적화 방법의 수학적 측면에 대해 걱정하지 않고 신경망을 빠르게 구축할 수 있습니다.

Keras 개발의 핵심 아이디어는 빠른 프로토타이핑을 통해 실험을 용이하게 하는 것입니다. 가능한 한 최소한의 지연으로 아이디어에서 결과를 도출하는 능력은 좋은 연구의 핵심입니다.

이것은 저수준 계산에 손을 대지 않고 딥 러닝에 바로 뛰어들 수 있기 때문에 과학자와 초보자 개발자 모두에게 큰 이점을 제공합니다. 딥 러닝에 대한 수요 증가는 딥 러닝에 숙련된 인력에 대한 수요 증가로 이어졌습니다.

모든 조직은 어떤 방식으로든 딥 러닝을 통합하려고 노력하고 있으며 Keras는 최소한의 노력으로 딥 러닝 애플리케이션을 테스트하고 구축하는 데 기본적으로 도움이 되는 API를 이해하기에 충분히 직관적일 뿐만 아니라 사용하기 매우 쉽습니다. 딥 러닝 연구가 현재 매우 뜨거운 주제이고 과학자들이 신경망 모델을 구성하는 데 시간을 낭비하지 않고 아이디어를 시험해 볼 수 있는 도구가 필요하기 때문에 이것은 좋습니다.

Keras의 두드러진 기능

• • Keras는 고급 인터페이스이며 백엔드에 Theano 또는 Tensorflow를 사용합니다.
  • CPU와 GPU 모두에서 원활하게 실행됩니다.
  • Keras는 완전 연결, 컨볼루션, 풀링, 순환, 임베딩 등 신경망의 거의 모든 모델을 지원합니다. 또한 이러한 모델을 결합하여 더 복잡한 모델을 구축할 수 있습니다.
  • 본질적으로 모듈식인 Keras는 놀라울 정도로 표현력이 뛰어나고 유연하며 혁신적인 연구에 적합합니다.
  • Keras는 완전한 Python 기반 프레임워크이므로 디버그 및 탐색이 쉽습니다.

Keras 대 TensorFlow: 어떻게 비교합니까?

Keras는 높은 수준의 Python으로 작성된 신경망 라이브러리로 사용이 매우 간단하고 직관적입니다. TensorFlow 또는 Theano에 대한 래퍼 로 작동하는 Python으로 작성된 TensorFlow 또는 Theano 고급 신경망 라이브러리와 같은 하위 수준 라이브러리에 대한 래퍼로 작동 합니다. 그런 의미에서 Keras 자체가 백엔드에 TensorFlow를 사용하기 때문에 비교가 의미가 없습니다.
그러나 우리가 해야 한다면 해야 합니다.

Keras는 이해하고 구현하기가 매우 간단합니다. Keras를 사용하는 것은 레고 블록을 다루는 것과 비슷합니다. 개발자가 전체 규모로 전환하기 전에 빠른 테스트, POC 및 실험을 수행할 수 있도록 구축되었습니다. Keras를 사용하면 백엔드에서 TensorFlow를 사용할 수 있으므로 학습할 필요가 없습니다.

Keras는 사람들이 백엔드를 자세히 배우지 않고도 자신의 스크립트를 작성할 수 있도록 하는 것을 목표로 개발되었습니다. 결국 대부분의 사용자는 스크립트의 성능과 알고리즘의 세부 사항에 대해 신경 쓰지 않을 것입니다.

그러나 기계 학습 애플리케이션과 관련하여 한 가지 크기가 모든 사람에게 맞는 것은 아닙니다. Keras와 TensorFlow의 적절한 차이점은 모델을 낮은 수준으로 변경해야 하는 경우 Keras가 작동하지 않는다는 것입니다. 그러기 위해서는 TensorFlow가 필요합니다. 이해하기 어렵지만 구문을 이해하면 즉시 모델을 구축할 수 있습니다.

따라서 모든 것과 마찬가지로 모든 것이 귀하의 요구 사항으로 귀결됩니다. 심층 신경망(Deep Neural Networks)을 다루거나 프로토타입을 만들고 싶다면 Keras가 적합합니다. 그러나 심층적으로 파고들어 하위 수준 기능을 제어하는 ​​것을 좋아한다면 TensorFlow를 탐색하는 데 시간을 할애해야 합니다.
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마무리…
세상은 모든 것을 제어하는 ​​딥 러닝으로 빠르게 자동화를 향해 나아가고 있습니다. 앞으로 Deep Neural Networks의 사용이 증가할 것이며 이에 따라 숙련된 인력의 필요성도 커질 것이라는 사실을 부인할 수 없습니다. 따라서 딥 러닝이 귀하의 소명이라고 생각한다면 가능한 한 빨리 Keras 또는 TensorFlow를 탐색하는 것으로 시작하십시오!

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