O que é o Keras e o TensorFlow

Se você acompanha a cena tecnológica de perto (ou mesmo remotamente), já deve ter ouvido o termo “Deep Learning”. É muito falado sobre o termo - e com razão.

O aprendizado profundo revolucionou a inteligência artificial, ajudando-nos a construir máquinas e sistemas com os quais apenas sonhamos no passado. Na verdade, Deep Learning é uma subseção de Machine Learning que usa redes neurais artificiais profundas (neste ponto, se você está confuso sobre o que são Redes Neurais, confira nosso artigo sobre o mesmo) para resolver os problemas de Aprendizado de Máquina.

Uma Rede Neural Profunda é apenas uma Rede Neural com muitas camadas empilhadas umas sobre as outras – quanto maior o número de camadas, mais profunda a rede. A crescente necessidade de Deep Learning e, consequentemente, o treinamento de Deep Neural Networks deu origem a uma série de bibliotecas e frameworks dedicados ao Deep Learning.

Nesta postagem do blog, falaremos sobre duas dessas estruturas de Deep Learning. No final desta postagem do blog, você terá uma compreensão muito mais clara do que é Keras, o que é TensorFlow, como os dois diferem e os dois são semelhantes em algum aspecto?

Mas antes disso, devemos discutir brevemente os dois, para que você saiba no que está se metendo. O Tensorflow é a biblioteca mais utilizada no desenvolvimento de modelos de Deep Learning. A comunidade do TensorFlow é extremamente vasta e solidária, especialmente porque é uma plataforma de código aberto. O número de commits e forks no repositório GitHub do TensorFlow é suficiente para permitir que você entenda a ampla popularidade do framework. No entanto, não é tão fácil de trabalhar.

Keras, por outro lado, é uma API de alto nível construída sobre o TensorFlow. É extremamente fácil de usar e comparativamente mais fácil que o TensorFlow.

A leitura da seção acima pode levantar algumas questões:

• Se Keras é construído em cima do TF, qual é a diferença entre os dois então?
• Se o Keras é mais fácil de usar, por que eu deveria usar o TF para construir modelos de aprendizado profundo?

Por meio deste artigo, vamos orientá-lo pelos meandros de ambas as estruturas e ajudá-lo a responder às perguntas.

Neste artigo, falaremos sobre duas das muitas bibliotecas e frameworks – TensorFlow e Keras.

O que é TensorFlow?

O TensorFlow é o presente do Google para os desenvolvedores envolvidos no aprendizado de máquina. Isso torna o poder do Deep Learning acessível às pessoas em busca. O Google tem um tutorial para iniciantes e um avançado que apresenta o ML e o TF simultaneamente para resolver um problema de vários recursos - reconhecimento de caracteres. Além disso, se você quiser se aprofundar ainda mais em aspectos técnicos, sugerimos que você confira nossos cursos sobre o mesmo!

O TensorFlow é uma biblioteca de código aberto disponível no GitHub . É uma das bibliotecas mais famosas quando se trata de lidar com Deep Neural Networks. A principal razão por trás da popularidade do TensorFlow é a grande facilidade de criar e implantar aplicativos usando o TensorFlow. Os projetos de amostra fornecidos no repositório do GitHub não são apenas poderosos, mas também escritos de maneira amigável para iniciantes.
Então, para que serve o TensorFlow?

O TensorFlow é excelente em computação numérica, que é fundamental para o aprendizado profundo. Ele fornece APIs na maioria das principais linguagens e ambientes necessários para projetos de aprendizado profundo: Python, C, C++, Rust, Haskell, Go, Java, Android, IoS, Mac OS, Windows, Linux e Raspberry Pi.

Além disso, o TensorFlow foi criado tendo em mente as limitações do poder de processamento. Implicando, podemos executar esta biblioteca em todos os tipos de computadores, independentemente de seus poderes de processamento. Ele pode até ser executado em um smartphone (sim, até mesmo aquela coisa superfaturada que você está segurando com uma maçã mordida).

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Atualmente, o TensorFlow está na v1.3 e é executado em quase todas as principais plataformas usadas atualmente, de dispositivos móveis a desktops, dispositivos incorporados, estações de trabalho especializadas e clusters distribuídos de servidores na nuvem ou no local. Essa difusão, abertura e grande comunidade levaram o TensorFlow à empresa para resolver aplicativos do mundo real, como análise de imagens, geração de dados, processamento de linguagem natural, chatbots inteligentes, robótica e muito mais.

Curiosamente, o TensorFlow está sendo usado por uma ampla variedade de codificadores para implementar a tradução de idiomas e até a detecção precoce de câncer de pele, entre outros casos. Está realmente mudando a maneira como os desenvolvedores estão interagindo com a tecnologia de aprendizado de máquina.

Aplicativos TensorFlow

Quando se trata de Deep Learning, o TensorFlow ganhou muito mais força que seus concorrentes – Caffe, Theano, Torch e outros frameworks conhecidos. O TensorFlow é amplamente usado em reconhecimento de voz, aplicativos baseados em texto como o Google Tradutor, reconhecimento de imagem e detecção de vídeo.

Curiosamente, a NASA está desenvolvendo um modelo preditivo de objetos próximos à Terra com TensorFlow e Deep Learning. De acordo com o pessoal da NASA, o TensorFlow pode ajudar a projetar um modelo multicamadas que será capaz de reconhecer e classificar o potencial dos NEOs. O TensorFlow é usado por algumas das maiores empresas de dados do mundo – como Airbnb, Airbus, Dropbox, Snapchat e Uber.
Algumas das principais aplicações do TensorFlow são:

• • O Tensorflow foi implementado com sucesso no DeepDream – o software automatizado de legendagem de imagens – usa o TensorFlow.
  • O RankBrain do Google , apoiado pelo TensorFlow, lida com um número substancial de consultas a cada minuto e substituiu efetivamente a pesquisa tradicional baseada em algoritmo estático.
  • Se você já usou o aplicativo Allo, deve ter visto um recurso semelhante à Caixa de entrada do Google – você pode responder à última mensagem a partir de algumas opções personalizadas. Tudo graças ao Machine Learning com TensorFlow. Outro recurso analisa as imagens enviadas a você para sugerir uma resposta relevante.

O que é Keras?

Keras é uma biblioteca de alto nível construída sobre Theano ou TensorFlow. Ele fornece uma API do tipo scikit-learn (escrita em Python) para construir redes neurais. Os desenvolvedores podem usar Keras para construir redes neurais rapidamente sem se preocupar com os aspectos matemáticos da álgebra tensorial, técnicas numéricas e métodos de otimização.

A ideia chave por trás do desenvolvimento do Keras é facilitar as experimentações por prototipagem rápida. A capacidade de ir de uma ideia a um resultado com o menor atraso possível é a chave para uma boa pesquisa.

Isso oferece uma enorme vantagem para cientistas e desenvolvedores iniciantes, porque eles podem mergulhar direto no Deep Learning sem sujar as mãos com cálculos de baixo nível. O aumento da demanda por Deep Learning resultou no aumento da demanda por pessoas qualificadas em Deep Learning.

Toda organização está tentando incorporar o Deep Learning de uma maneira ou de outra, e Keras oferece uma API muito fácil de usar e intuitiva o suficiente para entender, que essencialmente ajuda você a testar e criar aplicativos de Deep Learning com esforços consideráveis. Isso é bom porque a pesquisa de Deep Learning é um tema tão quente no momento e os cientistas precisam de uma ferramenta para experimentar suas ideias sem perder tempo montando um modelo de rede neural.

Características principais de Keras

• • Keras é uma interface de alto nível e usa Theano ou Tensorflow para seu backend.
  • Ele roda sem problemas tanto na CPU quanto na GPU.
  • Keras suporta quase todos os modelos de uma rede neural – totalmente conectada, convolucional, pooling, recorrente, embedding, etc. Além disso, esses modelos podem ser combinados para construir modelos mais complexos.
  • Keras, por ser modular por natureza, é incrivelmente expressivo, flexível e apto para pesquisas inovadoras.
  • Keras é uma estrutura completamente baseada em Python, o que facilita a depuração e a exploração.

Keras vs TensorFlow: como eles se comparam?

Keras é uma biblioteca de redes neurais escrita em Python que é de alto nível por natureza – o que a torna extremamente simples e intuitiva de usar. Ele funciona como um wrapper para bibliotecas de baixo nível, como TensorFlow ou Theano, biblioteca de redes neurais de alto nível, escrita em Python que funciona como wrapper para TensorFlow ou Theano. Nesse sentido, a comparação não faz muito sentido porque o próprio Keras usa o TensorFlow para o back-end.
Mas, se devemos, devemos.

Keras é muito simples de entender e implementar – usar Keras é como lidar com blocos de Lego. Ele foi criado para ajudar os desenvolvedores a realizar testes rápidos, POCs e experimentos antes de ir para a escala total. Keras permite que você use o TensorFlow no back-end – eliminando a necessidade de aprender.

Keras foi desenvolvido com o objetivo de permitir que as pessoas escrevam seus próprios scripts sem ter que aprender o backend em detalhes. Afinal, a maioria dos usuários não se importaria com o desempenho dos scripts e os detalhes dos algoritmos.

No entanto, um tamanho não serve para todos quando se trata de aplicativos de aprendizado de máquina – a diferença adequada entre Keras e TensorFlow é que Keras não funcionará se você precisar fazer alterações de baixo nível em seu modelo. Para isso, você precisa do TensorFlow. Embora seja difícil de entender, uma vez que você tenha o domínio da sintaxe, você estará construindo seus modelos em pouco tempo.

Então, como tudo, tudo se resume às suas necessidades em mãos. Se você está procurando mexer com Deep Neural Networks ou apenas quer construir um protótipo - Keras é a sua vocação. No entanto, se você gosta de mergulhar fundo e obter o controle das funcionalidades de baixo nível, deve passar algum tempo explorando o TensorFlow.
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Empacotando…
O mundo está se movendo rapidamente para a automação com o Deep Learning assumindo o controle de tudo. Não há como negar o fato de que nos próximos dias, o uso de Deep Neural Networks só crescerá e, com isso, a necessidade de pessoas qualificadas também aumentará. Portanto, se você acha que Deep Learning é sua vocação, comece explorando Keras ou TensorFlow o mais rápido possível!

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