TensorFlow vs Keras [Hangisini Seçmelisiniz]

Keras VS TensorFlow, ML meraklıları arasında kolayca en popüler konulardan biridir. Bu kitaplıkların her ikisi de makine öğrenimi ve derin öğrenme uzmanları arasında yaygındır. Çoğu zaman, insanlar belirli bir proje için hangisini seçmeleri gerektiği konusunda kafa karıştırır.

Ancak, endişelenmemeniz en iyisi olacaktır çünkü bu makalede Keras ve TensorFlow arasındaki farkı ayrıntılı olarak öğreneceğiz. Gelelim:

Keras nedir?

Keras, derin sinir ağları için Python tabanlı bir API'dir. Sinir ağı modelleri oluşturmayı basitleştirir ve üst düzey bir API'dir. Keras, sinir ağı hesaplamaları için çok sayıda arka uç motorunu da destekler.

Keras'ın odak noktası, bilişsel yükü azaltmak için en iyi uygulamaları takip etmektir. Keras ile optimizerler, aktivasyon fonksiyonları, nöral katmanlar, düzenleme şemaları ve maliyet fonksiyonları gibi çoklu bağımsız modülleri birleştirerek yeni modeller oluşturabilirsiniz.

CNTK, Theano ve TensorFlow üzerinde çalışır ve bu da geliştiricilere birden fazla avantaj sunmasına olanak tanır.

Keras'ın Avantajları

Keras, kullanıcılarına aşağıdaki avantajları sunar:

Kullanıcı odaklı:

Basit söz dizimi nedeniyle Keras'ı öğrenmek basittir ve bunun dışında model oluşturmayı basitleştirmiştir, bu nedenle bu konuda fazla çaba harcamanıza gerek yoktur. Arayüzü çok kullanıcı dostudur, bu nedenle çalışmasını öğrenmek de çok kolay hale gelir.

Kolay Uzatma:

Bu kütüphanenin bir diğer önemli avantajı olan Keras'ı kullanarak devam eden projeleriniz için özel yapı taşları oluşturabilirsiniz.

Birleştirilebilir ve Modüler:

Bir Keras modeli oluşturmak için farklı yapı taşlarını birbirine bağlamanız gerekir. Bu konsept, Keras ile çalışmayı çok daha basit hale getiriyor ve onu daha kompoze edilebilir ve modüler hale getiriyor. Gelişmiş verimlilik ve daha az kısıtlama ile çalışmaya başlarsınız.

Basit:

Temel kullanım durumları için gerekli kullanıcı eylemlerini azaltan birden çok tutarlı API'ye sahiptir. Keras, bir hata yaparsanız sizi uyaran, kullanıcıya çok ihtiyaç duyulan geri bildirimi sunmak için API'lere sahiptir. Bu, teknik hata olasılığını önemli ölçüde azaltırken kodda hata ayıklamayı çok daha rahat ve hızlı hale getirir.

TensorFlow nedir?

TensorFlow, makine öğrenimi için açık kaynaklı bir kitaplıktır. Makine öğrenimi üzerinde daha hızlı ve verimli çalışmanıza olanak tanır. Bu, öncelikle araştırma ve prototip oluşturmayı hızlandırmak için yaratan Google Beyin Ekibi'nin bir ürünüdür. Bununla birlikte, başlangıcından bu yana TensorFlow, araştırma prototiplerini geliştirmek ve makine öğrenimi üretimlerini daha hızlı devreye almak için çok önemli bir araç haline geldi.

Uygulamaları hızlı bir şekilde oluşturabilmeniz için Python kullanarak erişilebilir bir ön uç API'si sağlar. Yüksek performans sağlamak için bu uygulamaları yürütmek için C++ kullanır. TensorFlow, sinir ağlarını kelime yerleştirme, rakam sınıflandırma, RNN'ler (tekrarlayan sinir ağları), görüntü tanıma, NLP (doğal dil işleme) ve diğer önde gelen ML uygulamaları için eğitebilir ve çalıştırabilir.

TensorFlow'un Avantajları

TensorFlow aşağıdaki avantajları sunar:

Sağlam Deney:

TensorFlow, araştırma prototiplemesi sırasında gerçekleştirmeniz gereken sağlam deneyler için birden fazla özellik ve işlevselliğe sahiptir. Model Alt Sınıflandırma API'si ve Keras İşlevsel API'si gibi farklı API'lerin kullanılabilirliği, deneme yeteneklerine daha fazla güç katar.

Basitleştirilmiş Model Oluşturma:

TensorFlow, modeller oluşturmak ve eğitmek için size çeşitli soyutlama seviyeleri sağladığından, bu görevler çok daha kolay ve karmaşık hale gelir. TensorFlow ile çalışırken bir ML algoritması uygulamanın belirli ayrıntılarına odaklanmanız gerekmez ve tüm bunları o halleder.

Gelişmiş Erişilebilirlik:

TensorFlow, herhangi bir programlama dilini kullanırken herhangi bir platformda makine öğrenimi modelinizi eğitmenize ve dağıtmanıza olanak tanır. Java, Python, R ve onu ML programcıları için daha erişilebilir hale getiren birçok önde gelen programlama dili arasından seçim yapabilirsiniz.

Daha Kolay Dağıtım:

Google, dağıtımını geliştirmek için TensorFlow'a birden çok özellik ekledi. Örneğin, TensorFlow, insanların TensorFlow ile oluşturdukları modelleri paylaşabilecekleri bir çevrimiçi merkeze sahiptir. Mobil uyumlu ve tarayıcı içi sürümleri de vardır, böylece farklı cihazlarda kullanabilirsiniz.

Keras ise Python ile sınırlıdır.

Keras VS TensorFlow: Hangisini seçmelisiniz?

Bu ikisinden birini seçmek zordur. Ancak, TensorFlow 2.0'ın piyasaya sürülmesinden bu yana Keras'ın TensorFlow'un bir parçası haline geldiğini unutmamalısınız. Dolayısıyla seçim konusu artık 2017 öncesi kadar ön planda değil.

Bu aynı zamanda Keras'ın size orijinalleriyle birlikte TensorFlow kullanmanın avantajlarını sunabileceği anlamına gelir. TensorFlow'da da durum aynıdır.

Bununla birlikte, ikisi arasındaki temel fark, odaklarıdır. TensorFlow, makine öğrenimi görevlerine odaklanırken, Keras öncelikle sinir ağlarına odaklanır. Keras, Python'a dayandığı için TensorFlow'a göre bir avantaja sahiptir. Python, daha önce tartıştığımız gibi Keras'ı çok kullanıcı dostu yapar.

Bu kitaplıkların her ikisinin de ortak bir avantajı erişilebilirliktir. Keras'ı (veya TensorFlow) kullanabilir ve modelinizi şirket içinde, bulutta veya web tarayıcınız aracılığıyla dağıtabilirsiniz.

Daha fazlasını öğrenin: Keras ve TensorFlow Nedir?

Son düşünceler

Keras VS TensorFlow hakkındaki tartışmamızın sonuna geldik. Bu ikisinden birini seçmek bazı durumlarda zor olabilirken, bazı durumlarda gerekli bile olmayabilir. Her zaman proje gereksinimlerinize göre bir kütüphane seçmeniz en iyisi olacaktır. Hem Keras hem de TensorFlow, kullanıcılarına bir sürü avantaj sunar, bu nedenle belirli bir görev için hangi avantajlara ihtiyaç duyduğunuz konusunda genel bir anlayışa sahip olmalısınız.

TensorFlow hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, işte en popüler TensorFlow projeleri .

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka PG Diplomasına göz atın. B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.