Keras ve TensorFlow Nedir?

Teknoloji sahnesini yakından takip ediyorsanız (hatta bu konuda uzaktan bile), “Derin Öğrenme” terimini duymuş olmalısınız. Bu terim hakkında çokça konuşulan - ve haklı olarak.

Derin öğrenme, geçmişte yalnızca hayali olan makineler ve sistemler oluşturmamıza yardımcı olarak yapay zekada devrim yarattı. Gerçek özünde, Derin Öğrenme, derin yapay sinir ağlarını kullanan bir Makine Öğrenimi alt bölümüdür (bu noktada, Sinir Ağlarının ne olduğu konusunda kafanız karıştıysa, aynı konudaki makalemize göz atın). Makine öğrenme.

Derin Sinir Ağı, birçok katmanı birbiri üzerine yığılmış bir Sinir Ağıdır - katman sayısı ne kadar fazlaysa ağ derinleşir. Derin Öğrenmeye yönelik artan ihtiyaç ve sonuç olarak Derin Sinir Ağlarının eğitimi, Derin Öğrenmeye adanmış bir dizi kütüphane ve çerçevenin ortaya çıkmasına neden oldu.

Bu blog yazısında, bu tür Derin Öğrenme çerçevelerinden iki tanesinden bahsedeceğiz. Bu blog gönderisinin sonunda, Keras'ın ne olduğunu, TensorFlow'un ne olduğunu, ikisinin nasıl farklılaştığını ve herhangi bir açıdan ikisinin benzer olup olmadığını çok daha net bir şekilde anlayacaksınız.

Ama ondan önce, neyle karşı karşıya olduğunuzu bilmeniz için ikisini kısaca tartışmalıyız. Tensorflow, Derin Öğrenme modellerinin geliştirilmesinde en çok kullanılan kütüphanedir. TensorFlow topluluğu, özellikle açık kaynaklı bir platform olduğu için son derece geniş ve destekleyicidir. TensorFlow'un GitHub deposundaki taahhütlerin ve çatalların sayısı, çerçevenin yaygın popülaritesini anlamanıza izin vermek için yeterlidir. Ancak, onunla çalışmak o kadar kolay değil.

Öte yandan Keras, TensorFlow'un üzerine inşa edilmiş üst düzey bir API'dir. Son derece kullanıcı dostudur ve TensorFlow'dan nispeten daha kolaydır.

Yukarıdaki bölümü okumak birkaç soruyu gündeme getirebilir:

• Keras, TF'nin üzerine kuruluysa, ikisi arasındaki fark nedir?
• Keras daha kullanıcı dostuysa, neden derin öğrenme modelleri oluşturmak için TF kullanmalıyım?

Bu makale aracılığıyla, her iki çerçevenin inceliklerinde size yol gösterelim ve soruları yanıtlamanıza yardımcı olalım.

Bu makalede, birçok kütüphane ve çerçeveden ikisi hakkında konuşacağız – TensorFlow ve Keras.

TensorFlow nedir?

TensorFlow, Google'ın Makine Öğrenimi ile ilgili geliştiricilere bir armağanıdır. Derin Öğrenmenin gücünü takip eden insanlar için erişilebilir kılar. Google, çok özellikli bir sorunu - karakter tanımayı - çözmek için sizi hem ML hem de TF ile aynı anda tanıtan bir acemi ve gelişmiş bir eğiticiye sahiptir. Ayrıca, bunun daha da teknik yönlerine dalmak istiyorsanız, aynı konudaki kurslarımıza göz atmanızı öneririz!

TensorFlow, GitHub'da bulunan açık kaynaklı bir kitaplıktır . Konu Derin Sinir Ağları olduğunda en ünlü kütüphanelerden biridir. TensorFlow'un popülaritesinin arkasındaki birincil neden, TensorFlow kullanarak uygulama oluşturma ve dağıtma kolaylığıdır. GitHub deposunda sağlanan örnek projeler yalnızca güçlü olmakla kalmaz, aynı zamanda yeni başlayanlara uygun bir şekilde yazılmıştır.
Peki, TensorFlow ne için kullanılır?

TensorFlow, derin öğrenme için kritik olan sayısal hesaplamada üstündür. Derin öğrenme projeleri için gereken çoğu ana dilde ve ortamda API'ler sağlar: Python, C, C++, Rust, Haskell, Go, Java, Android, IoS, Mac OS, Windows, Linux ve Raspberry Pi.

Ayrıca, TensorFlow, işlem gücü sınırlamaları göz önünde bulundurularak oluşturulmuştur. Demek ki, bu kütüphaneyi işlem güçlerinden bağımsız olarak her türlü bilgisayarda çalıştırabiliriz. Bir akıllı telefonda bile çalıştırılabilir (evet, üzerinde ısırılmış bir elma olan o pahalı şey bile).

2018 Yılında İşletmelere Yönelik 5 Doğal Dil İşleme Uygulaması

TensorFlow şu anda v1.3'tedir ve cep telefonlarından masaüstü bilgisayarlara, gömülü cihazlara, özel iş istasyonlarına, bulut veya şirket içi dağıtılmış sunucu kümelerine kadar günümüzde kullanılan neredeyse tüm büyük platformlarda çalışır. Bu yaygınlık, açıklık ve geniş topluluk, görüntüleri analiz etme, veri oluşturma, doğal dil işleme, akıllı sohbet robotları, robotik ve daha fazlası gibi gerçek dünyadaki uygulamaları çözmek için TensorFlow'u kuruluşa itti.

İlginç bir şekilde, TensorFlow, diğer vakaların yanı sıra dil çevirisi ve hatta cilt kanserinin erken tespiti için çok çeşitli kodlayıcılar tarafından kullanılıyor . Geliştiricilerin makine öğrenimi teknolojisiyle etkileşim biçimini gerçekten değiştiriyor.

TensorFlow Uygulamaları

Derin Öğrenme söz konusu olduğunda, TensorFlow, rakipleri olan Caffe, Theano, Torch ve diğer iyi bilinen çerçevelerden çok daha fazla ivme kazandı. TensorFlow, ses tanımada, Google Translate gibi metin tabanlı uygulamalarda, görüntü tanımada ve Video Algılamada yaygın olarak kullanılmaktadır.

İlginçtir ki, NASA, TensorFlow ve Derin Öğrenme ile tahmine dayalı bir Yakın Dünya Nesneleri modeli geliştiriyor . NASA'daki kişilere göre, TensorFlow, NEO'ların potansiyelini tanıyabilecek ve sınıflandırabilecek çok katmanlı bir model tasarlamaya yardımcı olabilir. TensorFlow, Airbnb, Airbus, Dropbox, Snapchat ve Uber gibi dünyanın en büyük veri şirketlerinden bazıları tarafından kullanılmaktadır.
TensorFlow'un başlıca uygulamalarından bazıları şunlardır:

• • Tensorflow, DeepDream'de başarıyla uygulandı – otomatik resim yazısı yazılımı – TensorFlow kullanıyor.
  • Google'ın TensorFlow tarafından desteklenen RankBrain , her dakika önemli sayıda sorguyu işler ve geleneksel statik algoritma tabanlı aramanın yerini almıştır.
  • Allo uygulamasını kullandıysanız, Google'ın Gelen Kutusuna benzer bir özellik görmüş olmalısınız - son mesajı birkaç özelleştirilmiş seçenek arasından yanıtlayabilirsiniz. Hepsi TensorFlow ile Makine Öğrenimi sayesinde. Başka bir özellik, ilgili bir yanıt önermek için size gönderilen görüntüleri analiz eder.

Keras nedir?

Keras, Theano veya TensorFlow üzerine inşa edilmiş üst düzey bir kitaplıktır. Sinir Ağları oluşturmak için scikit-learn tipi bir API (Python ile yazılmış) sağlar. Geliştiriciler, tensör cebirinin matematiksel yönleri, sayısal teknikler ve optimizasyon yöntemleri hakkında endişelenmeden sinir ağlarını hızlı bir şekilde oluşturmak için Keras'ı kullanabilir.

Keras'ın geliştirilmesinin arkasındaki ana fikir, hızlı prototipleme yoluyla deneyleri kolaylaştırmaktır. Bir fikirden mümkün olan en az gecikmeyle sonuca gitme yeteneği, iyi bir araştırmanın anahtarıdır.

Bu, hem bilim adamları hem de yeni başlayan geliştiriciler için büyük bir avantaj sağlar çünkü düşük seviyeli hesaplamalarla ellerini kirletmeden doğrudan Derin Öğrenmeye dalabilirler. Derin Öğrenme talebindeki artış, Derin Öğrenme konusunda yetenekli insanlara olan talebin artmasına neden oldu.

Her kuruluş Derin Öğrenmeyi bir şekilde dahil etmeye çalışıyor ve Keras, API'yi anlamak için yeterince sezgisel olduğu kadar kullanımı çok kolay bir çözüm sunuyor; bu, temelde Derin Öğrenme uygulamalarını en az çabayla test etmenize ve oluşturmanıza yardımcı olur. Bu iyi bir şey çünkü Derin Öğrenme araştırması şu anda çok sıcak bir konu ve bilim insanlarının bir Sinir Ağı modeli oluşturmak için zaman kaybetmeden fikirlerini denemek için bir araca ihtiyaçları var.

Keras'ın Öne Çıkan Özellikleri

• • Keras, üst düzey bir arabirimdir ve arka ucu için Theano veya Tensorflow kullanır.
  • Hem CPU hem de GPU'da sorunsuz çalışır.
  • Keras, bir sinir ağının neredeyse tüm modellerini destekler – tam bağlantılı, evrişimli, havuzlama, tekrarlayan, gömme vb. Ayrıca, bu modeller daha karmaşık modeller oluşturmak için birleştirilebilir.
  • Modüler bir yapıya sahip olan Keras, inanılmaz derecede etkileyici, esnek ve yenilikçi araştırmalara uygundur.
  • Keras, hata ayıklamayı ve keşfetmeyi kolaylaştıran tamamen Python tabanlı bir çerçevedir.

Keras vs TensorFlow: Nasıl karşılaştırırlar?

Keras, Python'da yazılmış, doğası gereği üst düzey olan bir sinir ağları kitaplığıdır - bu da onu kullanımı son derece basit ve sezgisel hale getirir. TensorFlow veya Theano için bir sarmalayıcı olarak çalışan Python'da yazılmış TensorFlow veya Theano üst düzey sinir ağları kitaplığı gibi düşük seviyeli kitaplıklara sarmalayıcı olarak çalışır . Bu anlamda karşılaştırma pek mantıklı değil çünkü Keras'ın kendisi arka uç için TensorFlow kullanıyor.
Ama mecbursak, yapmalıyız.

Keras'ı anlamak ve uygulamak çok basittir - Keras'ı kullanmak Lego bloklarıyla uğraşmak gibidir. Geliştiricilerin tam ölçeğe geçmeden önce hızlı testler, POC'ler ve deneyler yapmalarına yardımcı olmak için oluşturulmuştur. Keras, TensorFlow'u arka uçta kullanmanıza izin vererek öğrenme ihtiyacını ortadan kaldırır.

Keras, insanların arka ucu ayrıntılı olarak öğrenmek zorunda kalmadan kendi senaryolarını yazabilmelerini sağlamak amacıyla geliştirildi. Ne de olsa, kullanıcıların çoğu, komut dosyalarının performansı ve algoritmaların ayrıntıları ile ilgilenmezdi.

Ancak, Makine Öğrenimi uygulamaları söz konusu olduğunda tek bir boyut herkese uymaz – Keras ve TensorFlow arasındaki asıl fark , modelinizde düşük düzeyde değişiklikler yapmanız gerektiğinde Keras'ın çalışmamasıdır. Bunun için TensorFlow'a ihtiyacınız var. Anlaması zor olsa da, sözdizimine bir kez hakim olduğunuzda, kısa sürede modellerinizi oluşturmaya başlayacaksınız.

Yani, her şey gibi, hepsi de eldeki gereksinimlerinize bağlı. Derin Sinir Ağları ile uğraşmak istiyorsanız veya sadece bir prototip oluşturmak istiyorsanız - Keras tam size göre. Ancak, derinlere dalmayı ve düşük seviyeli işlevlerin kontrolünü ele geçirmeyi seviyorsanız, TensorFlow'u keşfetmek için biraz zaman harcamalısınız.
Duygu Analizi: Nedir ve Neden Önemlidir?

Kapatılıyor…
Derin Öğrenmenin her şeyin kontrolünü ele geçirmesiyle dünya hızla otomasyona doğru ilerliyor. Önümüzdeki günlerde Derin Sinir Ağlarının kullanımının artacağı ve bununla birlikte yetenekli insanlara olan ihtiyacın da artacağı gerçeği inkar edilemez. Bu nedenle, Derin Öğrenmenin sizin için uygun olduğunu düşünüyorsanız, en kısa sürede Keras veya TensorFlow'u keşfederek başlayın!

IIIT-B ve Liverpool John Moores University ile gelişmiş bir Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka kursu ile kariyerinizi artırın.