Ce este de Keras și TensorFlow

Dacă ați urmărit îndeaproape scena tehnologiei (sau chiar de la distanță, de altfel), trebuie să fi auzit termenul „Învățare profundă”. Este un termen foarte discutat – și pe bună dreptate.

Învățarea profundă a revoluționat inteligența artificială, ajutându-ne să construim mașini și sisteme la care au fost doar visate în trecut. În esență adevărată, învățarea profundă este o sub-sectă a învățării automate care utilizează rețele neuronale artificiale profunde (în acest moment, dacă sunteți confuz de ceea ce sunt rețelele neuronale, consultați articolul nostru despre aceasta) pentru a aborda problemele legate de Învățare automată.

O rețea neuronală profundă este doar o rețea neuronală cu multe straturi stivuite unul peste altul - mai mare este numărul de straturi, cu atât mai profundă este rețeaua. Nevoia tot mai mare de Deep Learning și, în consecință, de formare a Rețelelor neuronale profunde au dat naștere unui număr de biblioteci și cadre dedicate Deep Learning.

În această postare pe blog, vom vorbi despre două dintre astfel de cadre de învățare profundă. Până la sfârșitul acestei postări pe blog, veți avea o înțelegere mult mai clară despre ce este Keras, ce este TensorFlow, cum diferă cele două și sunt cele două similare în orice aspect?

Dar înainte de asta, ar trebui să le discutăm pe scurt pe cele două, ca să știi în ce te afli. Tensorflow este cea mai utilizată bibliotecă folosită în dezvoltarea modelelor de Deep Learning. Comunitatea TensorFlow este extrem de vastă și de susținere, mai ales pentru că este o platformă open-source. Numărul de comitări și furcături din depozitul GitHub al TensorFlow este suficient pentru a vă permite să înțelegeți popularitatea pe scară largă a cadrului. Cu toate acestea, nu este atât de ușor de lucrat.

Keras, pe de altă parte, este un API de nivel înalt care este construit pe TensorFlow. Este extrem de ușor de utilizat și comparativ mai ușor decât TensorFlow.

Citirea secțiunii de mai sus poate ridica câteva întrebări:

• Dacă Keras este construit pe deasupra TF, care este diferența dintre cele două atunci?
• Dacă Keras este mai ușor de utilizat, de ce ar trebui să folosesc vreodată TF pentru a construi modele de învățare profundă?

Prin intermediul acestui articol, haideți să vă ghidăm prin complexitățile ambelor cadre și să vă ajutăm să răspundeți la întrebări.

În acest articol, vom vorbi despre două dintre numeroasele biblioteci și cadre - TensorFlow și Keras.

Ce este TensorFlow?

TensorFlow este cadoul oferit de Google dezvoltatorilor implicați în Machine Learning. Face puterea Deep Learning accesibilă oamenilor în urmărire. Google are un tutorial pentru începători , precum și un tutorial avansat , care vă prezintă atât ML, cât și TF simultan pentru a rezolva o problemă cu mai multe caracteristici - recunoașterea caracterelor. În plus, dacă doriți să vă scufundați în și mai multe aspecte tehnice ale acesteia, vă sugerăm să consultați cursurile noastre despre același lucru!

TensorFlow este o bibliotecă cu sursă deschisă disponibilă pe GitHub . Este una dintre cele mai faimoase biblioteci când vine vorba de a se ocupa de rețelele neuronale profunde. Motivul principal din spatele popularității TensorFlow este ușurința de a construi și implementa aplicații folosind TensorFlow. Exemplele de proiecte furnizate în depozitul GitHub nu sunt doar puternice, ci și scrise într-un mod prietenos pentru începători.
Deci, pentru ce este folosit TensorFlow?

TensorFlow excelează la calculul numeric, care este esențial pentru învățarea profundă. Oferă API-uri în majoritatea limbilor și mediilor majore necesare proiectelor de deep learning: Python, C, C++, Rust, Haskell, Go, Java, Android, IoS, Mac OS, Windows, Linux și Raspberry Pi.

Mai mult, TensorFlow a fost creat ținând cont de limitările puterii de procesare. Implicând, putem rula această bibliotecă pe toate tipurile de computere, indiferent de puterile lor de procesare. Poate fi rulat chiar și pe un smartphone (da, chiar și acel lucru prea scump pe care îl țineți cu un măr mușcat pe el).

5 aplicații ale procesării limbajului natural pentru companii în 2018

TensorFlow este în prezent în versiunea 1.3 și rulează pe aproape toate platformele majore utilizate astăzi, de la mobile la desktop-uri, la dispozitive încorporate, la stații de lucru specializate, la clustere distribuite de servere în cloud sau on-premise. Această amploare, deschidere și comunitate mare au împins TensorFlow în întreprindere pentru a rezolva aplicații din lumea reală, cum ar fi analizarea imaginilor, generarea de date, procesarea limbajului natural, chatbot-uri inteligenți, robotica și multe altele.

Interesant, TensorFlow este folosit de o gamă largă de codificatori pentru a implementa traducerea limbii și chiar detectarea precoce a cancerului de piele, printre alte cazuri. Schimbă cu adevărat modul în care dezvoltatorii interacționează cu tehnologia de învățare automată.

Aplicații TensorFlow

Când vine vorba de Deep Learning, TensorFlow a câștigat mult mai mult impuls decât concurenții săi – Caffe, Theano, Torch și alte framework-uri binecunoscute. TensorFlow este utilizat pe scară largă în recunoașterea vocii, aplicații bazate pe text precum Google Translate, recunoașterea imaginilor și Detectarea video.

Destul de interesant, NASA dezvoltă un model predictiv al obiectelor din apropierea Pământului cu TensorFlow și Deep Learning. Potrivit oamenilor de la NASA, TensorFlow poate ajuta la proiectarea unui model multistrat care va fi capabil să recunoască și să clasifice potențialul NEO. TensorFlow este folosit de unele dintre cele mai mari companii de date din lume - precum Airbnb, Airbus, Dropbox, Snapchat și Uber.
Unele dintre aplicațiile majore ale TensorFlow sunt:

• • Tensorflow a fost implementat cu succes în DeepDream – software-ul automat pentru subtitrări de imagini – folosește TensorFlow.
  • RankBrain de la Google , susținut de TensorFlow, gestionează un număr substanțial de interogări în fiecare minut și a înlocuit efectiv căutarea tradițională bazată pe algoritmi statici.
  • Dacă ați folosit aplicația Allo, trebuie să fi văzut o funcție similară cu Inbox-ul Google - puteți răspunde la ultimul mesaj din câteva opțiuni personalizate. Toate datorită Machine Learning-ului cu TensorFlow. O altă caracteristică analizează imaginile trimise pentru a sugera un răspuns relevant.

Ce este Keras?

Keras este o bibliotecă de nivel înalt care este construită pe Theano sau TensorFlow. Oferă un API de tip scikit-learn (scris în Python) pentru construirea de rețele neuronale. Dezvoltatorii pot folosi Keras pentru a construi rapid rețele neuronale, fără a-și face griji cu privire la aspectele matematice ale algebrei tensorale, tehnici numerice și metode de optimizare.

Ideea cheie din spatele dezvoltării Keras este de a facilita experimentele prin prototipare rapidă. Capacitatea de a trece de la o idee la rezultat cu cea mai mică întârziere posibilă este cheia unei cercetări bune.

Acest lucru oferă un avantaj uriaș atât pentru oamenii de știință, cât și pentru dezvoltatorii începători, deoarece aceștia se pot scufunda direct în Deep Learning fără să-și murdărească mâinile cu calcule de nivel scăzut. Creșterea cererii pentru Deep Learning a dus la creșterea cererii de oameni calificați în Deep Learning.

Fiecare organizație încearcă să încorporeze Deep Learning într-un fel sau altul, iar Keras oferă un API foarte ușor de utilizat și destul de intuitiv pentru a înțelege, care în esență vă ajută să testați și să construiți aplicații Deep Learning cu cel puțin eforturi considerabile. Acest lucru este bun, deoarece cercetarea în domeniul învățării profunde este un subiect atât de fierbinte în acest moment, iar oamenii de știință au nevoie de un instrument pentru a-și încerca ideile fără să piardă timpul în a crea un model de rețea neuronală.

Caracteristicile esențiale ale Keras

• • Keras este o interfață de nivel înalt și folosește Theano sau Tensorflow pentru backend.
  • Funcționează fără probleme atât pe CPU, cât și pe GPU.
  • Keras acceptă aproape toate modelele unei rețele neuronale – complet conectate, convoluționale, pooling, recurente, încorporare etc. În plus, aceste modele pot fi combinate pentru a construi modele mai complexe.
  • Keras, fiind de natură modulară, este incredibil de expresiv, flexibil și apt pentru cercetare inovatoare.
  • Keras este un cadru complet bazat pe Python, care îl face ușor de depanat și explorat.

Keras vs TensorFlow: Cum se compară?

Keras este o bibliotecă de rețele neuronale scrisă în Python, care este de natură la nivel înalt – ceea ce o face extrem de simplă și intuitivă de utilizat. Funcționează ca un wrapper pentru biblioteci de nivel scăzut, cum ar fi biblioteca de rețele neuronale de nivel înalt TensorFlow sau Theano, scrisă în Python, care funcționează ca un wrapper pentru TensorFlow sau Theano. În acest sens, comparația nu are prea mult sens, deoarece Keras însuși folosește TensorFlow pentru back-end.
Dar, dacă trebuie, trebuie.

Keras este foarte simplu de înțeles și implementat – folosirea Keras este la fel ca a face față blocurilor Lego. A fost creat pentru a ajuta dezvoltatorii să efectueze teste rapide, POC-uri și experimente înainte de a trece la scară maximă. Keras vă permite să utilizați TensorFlow în backend - eliminând nevoia de a-l învăța.

Keras a fost dezvoltat cu scopul de a permite oamenilor să-și scrie propriile scripturi fără a fi nevoiți să învețe backend-ul în detaliu. La urma urmei, majoritatea utilizatorilor nu s-ar deranja în privința performanței scripturilor și a detaliilor algoritmilor.

Cu toate acestea, o singură dimensiune nu se potrivește tuturor când vine vorba de aplicații de învățare automată – diferența potrivită dintre Keras și TensorFlow este că Keras nu va funcționa dacă trebuie să faceți modificări la nivel scăzut modelului dvs. Pentru asta, aveți nevoie de TensorFlow. Deși este greu de înțeles, odată ce ați înțeles sintaxa, vă veți construi modelele în cel mai scurt timp.

Deci, ca orice, totul se rezumă la cerințele tale la îndemână. Dacă doriți să vă jucați cu rețelele neuronale profunde sau doar doriți să construiți un prototip - Keras este chemarea dvs. Cu toate acestea, dacă ești cel căruia îi place să se scufunde adânc și să obțină controlul asupra funcționalităților de nivel scăzut, ar trebui să petreci ceva timp explorând TensorFlow.
Analiza sentimentelor: ce este și de ce contează?

Încheierea…
Lumea se îndreaptă rapid către automatizare, Deep Learning care preia controlul asupra tuturor. Nu se poate nega faptul că în zilele următoare, utilizarea rețelelor neuronale profunde va crește și, odată cu aceasta, va crește și nevoia de oameni calificați. Deci, dacă credeți că Deep Learning este chemarea dvs., începeți prin a explora fie Keras, fie TensorFlow cât mai curând posibil!

Îmbunătățiți-vă cariera cu un curs avansat de Machine Learning și AI cu IIIT-B și Liverpool John Moores University.