Co to jest Keras i TensorFlow

Jeśli śledziłeś uważnie scenę techniczną (a nawet zdalnie, jeśli o to chodzi), na pewno słyszałeś termin „Głębokie uczenie”. Jest to szeroko komentowany termin – i słusznie.

Głębokie uczenie zrewolucjonizowało sztuczną inteligencję, pomagając nam budować maszyny i systemy, o których tylko marzyliśmy w przeszłości. W istocie Deep Learning to podsekcja uczenia maszynowego, która wykorzystuje głębokie sztuczne sieci neuronowe (w tym momencie, jeśli jesteś zdezorientowany tym, czym są sieci neuronowe, zapoznaj się z naszym artykułem na ten temat), aby rozwiązać problemy Nauczanie maszynowe.

Głęboka sieć neuronowa to po prostu sieć neuronowa z wieloma warstwami ułożonymi jedna na drugiej – większa liczba warstw, głębsza sieć. Rosnące zapotrzebowanie na Deep Learning, a co za tym idzie na szkolenie Deep Neural Networks, dało początek wielu bibliotekom i frameworkom dedykowanym Deep Learning.

W tym poście na blogu omówimy dwa takie frameworki Deep Learning. Pod koniec tego wpisu na blogu będziesz miał o wiele jaśniejsze zrozumienie tego, czym jest Keras, czym jest TensorFlow, czym się one różnią i czy są one podobne pod każdym względem?

Ale zanim to nastąpi, powinniśmy krótko omówić te dwa, abyś wiedział, na co cię czeka. Tensorflow to najczęściej używana biblioteka wykorzystywana do tworzenia modeli Deep Learning. Społeczność TensorFlow jest niezwykle rozległa i wspiera, zwłaszcza że jest to platforma typu open source. Liczba zatwierdzeń i forków w repozytorium TensorFlow na GitHub wystarczy, aby zrozumieć powszechną popularność frameworka. Jednak nie jest tak łatwo pracować.

Z drugiej strony Keras to wysokopoziomowe API oparte na TensorFlow. Jest niezwykle przyjazny dla użytkownika i stosunkowo łatwiejszy niż TensorFlow.

Zapoznanie się z powyższą sekcją może wywołać kilka pytań:

• Jeśli Keras jest zbudowany na TF, jaka jest więc różnica między nimi?
• Skoro Keras jest bardziej przyjazny dla użytkownika, dlaczego miałbym używać TF do budowania modeli głębokiego uczenia?

W tym artykule omówimy zawiłości obu frameworków i pomożemy odpowiedzieć na pytania.

W tym artykule będziemy mówić o dwóch z wielu bibliotek i frameworków – TensorFlow i Keras.

Co to jest TensorFlow?

TensorFlow to prezent od Google dla programistów zajmujących się uczeniem maszynowym. Sprawia, że ​​moc głębokiego uczenia się staje się dostępna dla poszukiwaczy. Google ma zarówno początkujący , jak i zaawansowany samouczek, które wprowadzają Cię w ML i TF jednocześnie, aby rozwiązać problem z wieloma funkcjami — rozpoznawaniem znaków. Co więcej, jeśli chcesz zagłębić się w jeszcze bardziej techniczne aspekty, sugerujemy sprawdzenie naszych kursów w ten sam sposób!

TensorFlow to biblioteka typu open source, która jest dostępna w serwisie GitHub . Jest to jedna z bardziej znanych bibliotek, jeśli chodzi o głębokie sieci neuronowe. Głównym powodem popularności TensorFlow jest sama łatwość tworzenia i wdrażania aplikacji przy użyciu TensorFlow. Przykładowe projekty udostępnione w repozytorium GitHub są nie tylko potężne, ale także napisane w sposób przyjazny dla początkujących.
Do czego więc służy TensorFlow?

TensorFlow przoduje w obliczeniach numerycznych, co ma kluczowe znaczenie dla głębokiego uczenia się. Zapewnia interfejsy API w większości głównych języków i środowisk potrzebnych do projektów uczenia głębokiego: Python, C, C++, Rust, Haskell, Go, Java, Android, IoS, Mac OS, Windows, Linux i Raspberry Pi.

Co więcej, TensorFlow został stworzony z myślą o ograniczeniach mocy obliczeniowej. Oznacza to, że możemy uruchomić tę bibliotekę na wszystkich rodzajach komputerów, niezależnie od ich mocy obliczeniowych. Można go nawet uruchomić na smartfonie (tak, nawet za drogie urządzenie, które trzymasz z nadgryzionym jabłkiem).

5 zastosowań przetwarzania języka naturalnego w biznesie w 2018 roku

TensorFlow jest obecnie w wersji 1.3 i działa na prawie wszystkich głównych obecnie używanych platformach, od telefonów komórkowych po komputery stacjonarne, urządzenia wbudowane, wyspecjalizowane stacje robocze, po rozproszone klastry serwerów w chmurze lub lokalnie. Ta wszechobecność, otwartość i duża społeczność popchnęły TensorFlow do przedsiębiorstwa w celu rozwiązywania rzeczywistych zastosowań, takich jak analiza obrazów, generowanie danych, przetwarzanie języka naturalnego, inteligentne chatboty, robotyka i wiele innych.

Co ciekawe, TensorFlow jest używany przez szeroką gamę programistów do wdrażania tłumaczenia językowego, a nawet wczesnego wykrywania raka skóry, między innymi. To naprawdę zmienia sposób, w jaki programiści wchodzą w interakcję z technologią uczenia maszynowego.

Aplikacje TensorFlow

Jeśli chodzi o Deep Learning, TensorFlow nabrał znacznie większego rozpędu niż jego konkurenci – Caffe, Theano, Torch i inne dobrze znane frameworki. TensorFlow jest szeroko stosowany w rozpoznawaniu głosu, aplikacjach tekstowych, takich jak Tłumacz Google, rozpoznawanie obrazów i wykrywanie wideo.

Co ciekawe, NASA opracowuje model predykcyjny obiektów bliskich Ziemi z TensorFlow i Deep Learning. Według pracowników NASA, TensorFlow może pomóc zaprojektować wielowarstwowy model, który będzie w stanie rozpoznać i sklasyfikować potencjał NEO. TensorFlow jest używany przez niektóre z największych firm zajmujących się danymi na świecie – takie jak Airbnb, Airbus, Dropbox, Snapchat i Uber.
Niektóre z głównych zastosowań TensorFlow to:

• • Tensorflow został z powodzeniem wdrożony w DeepDream – automatycznym oprogramowaniu do tworzenia napisów – wykorzystuje TensorFlow.
  • RankBrain firmy Google , wspierany przez TensorFlow, obsługuje znaczną liczbę zapytań co minutę i skutecznie zastąpił tradycyjne wyszukiwanie oparte na algorytmach statycznych.
  • Jeśli korzystałeś z aplikacji Allo, musiałeś widzieć funkcję podobną do skrzynki odbiorczej Google – możesz odpowiedzieć na ostatnią wiadomość z kilku dostosowanych opcji. Wszystko dzięki uczeniu maszynowemu z TensorFlow. Kolejna funkcja analizuje przesłane do Ciebie obrazy, aby zasugerować odpowiednią odpowiedź.

Co to jest Keras?

Keras to biblioteka wysokiego poziomu zbudowana na bazie Theano lub TensorFlow. Zapewnia API typu scikit-learn (napisane w Pythonie) do budowania sieci neuronowych. Programiści mogą używać Keras do szybkiego budowania sieci neuronowych bez martwienia się o matematyczne aspekty algebry tensorów, techniki numeryczne i metody optymalizacji.

Kluczową ideą stojącą za rozwojem Keras jest ułatwienie eksperymentów poprzez szybkie prototypowanie. Umiejętność przejścia od pomysłu do rezultatu z możliwie najmniejszym opóźnieniem jest kluczem do dobrych badań.

Daje to ogromną przewagę zarówno naukowcom, jak i początkującym programistom, ponieważ mogą oni zagłębić się w głębokie uczenie bez brudzenia sobie rąk obliczeniami niskiego poziomu. Wzrost zapotrzebowania na Deep Learning spowodował wzrost zapotrzebowania na osoby posiadające umiejętności Deep Learning.

Każda organizacja stara się włączyć Deep Learning w taki czy inny sposób, a Keras oferuje bardzo łatwy w użyciu i wystarczająco intuicyjny interfejs API, który zasadniczo pomaga testować i budować aplikacje Deep Learning przy jak najmniejszym wysiłku. To dobrze, ponieważ badania Deep Learning są obecnie tak gorącym tematem, a naukowcy potrzebują narzędzia do wypróbowania swoich pomysłów bez marnowania czasu na składanie modelu sieci neuronowej.

Istotne cechy Keras

• • Keras jest interfejsem wysokiego poziomu i używa Theano lub Tensorflow jako swojego zaplecza.
  • Działa płynnie zarówno na procesorze, jak i na GPU.
  • Keras obsługuje prawie wszystkie modele sieci neuronowej – w pełni połączone, splotowe, puli, rekurencyjne, embedding itp. Ponadto modele te można łączyć w celu budowania bardziej złożonych modeli.
  • Keras, mający charakter modułowy, jest niezwykle ekspresyjny, elastyczny i zdolny do innowacyjnych badań.
  • Keras jest frameworkiem całkowicie opartym na Pythonie, co ułatwia debugowanie i eksplorację.

Keras vs TensorFlow: Jak się porównują?

Keras to biblioteka sieci neuronowych napisana w Pythonie, która ma charakter wysokiego poziomu – dzięki czemu jest niezwykle prosta i intuicyjna w użyciu. Działa jako wrapper do niskopoziomowych bibliotek, takich jak TensorFlow lub biblioteka wysokopoziomowych sieci neuronowych Theano, napisany w Pythonie, który działa jako wrapper dla TensorFlow lub Theano. W tym sensie porównanie nie ma większego sensu, ponieważ sam Keras używa TensorFlow na zapleczu.
Ale jeśli musimy, musimy.

Keras jest bardzo prosty w zrozumieniu i zaimplementowaniu – używanie Keras jest bardzo podobne do radzenia sobie z klockami Lego. Został zbudowany, aby pomóc programistom w przeprowadzaniu szybkich testów, POC i eksperymentach przed przejściem na pełną skalę. Keras umożliwia korzystanie z TensorFlow w backendzie – eliminując potrzebę nauki.

Keras został opracowany w celu umożliwienia ludziom pisania własnych skryptów bez konieczności szczegółowego poznawania backendu. W końcu większość użytkowników nie przejmowałaby się wydajnością skryptów i szczegółami algorytmów.

Jednak jeden rozmiar nie pasuje do wszystkich aplikacji do uczenia maszynowego – właściwą różnicą między Keras i TensorFlow jest to, że Keras nie będzie działać, jeśli musisz wprowadzić zmiany na niskim poziomie w swoim modelu. Do tego potrzebny jest TensorFlow. Chociaż trudno to zrozumieć, gdy już opanujesz składnię, zbudujesz swoje modele w mgnieniu oka.

Tak jak wszystko, wszystko sprowadza się do Twoich potrzeb. Jeśli chcesz pobawić się z głębokimi sieciami neuronowymi lub po prostu chcesz zbudować prototyp – Keras to twoje powołanie. Jeśli jednak jesteś tym, który lubi nurkować głęboko i przejąć kontrolę nad funkcjami niskiego poziomu, powinieneś poświęcić trochę czasu na badanie TensorFlow.
Analiza nastrojów: co to jest i dlaczego ma znaczenie?

Podsumowanie…
Świat szybko zmierza w kierunku automatyzacji, a głębokie uczenie przejmuje kontrolę nad wszystkim. Nie można zaprzeczyć, że w nadchodzących dniach wykorzystanie głębokich sieci neuronowych będzie tylko rosło, a wraz z tym wzrośnie również zapotrzebowanie na wykwalifikowanych ludzi. Jeśli więc uważasz, że Deep Learning to twoje powołanie, zacznij od jak najszybszego zbadania Keras lub TensorFlow!

Rozwiń swoją karierę dzięki zaawansowanemu kursowi uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji z IIIT-B i Liverpool John Moores University.