اكتشف Keras، وهي واجهة برمجة تطبيقات Python سهلة الاستخدام تعمل على تبسيط التعلّم الآلي من خلال النمطية والمرونة والدعم متعدد النهايات الخلفية.
Keras هي واجهة برمجة تطبيقات مفتوحة المصدر عالية المستوى مكتوبة بلغة بايثون لبناء نماذج التعلم العميق (DL) وتدريبها. تم تطويرها من قبل فرانسوا شوليت، وهي مصممة للتجريب السريع وسهولة الاستخدام، مما يجعلها خيارًا شائعًا لكل من المبتدئين والخبراء في مجال التعلم الآلي (ML). يعمل Keras كواجهة سهلة الاستخدام يمكن تشغيلها فوق العديد من أطر التعلم العميق ذات المستوى الأدنى، مما يلغي الكثير من التعقيدات التي تنطوي عليها كتابة كود التعلم العميق. وتتمثل فلسفتها الأساسية في تمكين المطورين من الانتقال من فكرة إلى نموذج عملي بأقل قدر من التأخير.
بُنيت Keras على مبادئ سهولة الاستخدام والنمطية وسهولة التوسعة. وهو يسمح للمستخدمين ببناء شبكات عصبية معقدة (NN) عن طريق تكديس الطبقات، مثل البناء باستخدام مكعبات الليجو. يعمل هذا النهج المعياري على تبسيط إنشاء البنى المعقدة.
تتمثل إحدى السمات الرئيسية ل Keras في دعمه متعدد النهايات الخلفية. يمكن أن تعمل كواجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى للعديد من الأطر الشائعة، بما في ذلك:
تسمح هذه المرونة للمستخدمين باختيار الواجهة الخلفية التي تناسب احتياجات الأداء وبيئة النشر دون تغيير كود Keras عالي المستوى. يحتوي مستودع Keras الرسمي على مستودع GitHub الرسمي على الكود المصدري والمزيد من التفاصيل.
من المهم تمييز Keras عن خلفياتها. في حين أن TensorFlow و PyTorch هما منصتان شاملتان للتعلم العميق توفران تحكمًا واسعًا في كل جانب من جوانب إنشاء النموذج، تقدم Keras تجربة أكثر انسيابية وتجريدًا. تعطي Keras الأولوية لسرعة المطورين والنماذج الأولية السريعة، في حين أن واجهات برمجة التطبيقات منخفضة المستوى مثل TensorFlow Core أو PyTorch توفر مرونة أكبر للأبحاث المعقدة والمخصصة. منذ أن أصبحت Keras واجهة برمجة التطبيقات الرسمية عالية المستوى ل TensorFlow، أصبح الاثنان متكاملين بشكل عميق، لكن Keras تحافظ على تصميمها المتميز الذي يركز على المستخدم.
تُستخدم Keras على نطاق واسع في مختلف الصناعات لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي ونشرها. بساطتها تجعلها مثالية لمجموعة متنوعة من المهام.
لمزيد من التعلُّم العملي، توفر صفحة أمثلة كود Keras الرسمية العديد من البرامج التعليمية لتطبيقات مختلفة.
بينما توفر Ultralytics نماذج متطورة ومُحسَّنة للغاية مثل Ultralytics YOLO11 ومنصة متكاملة هي Ultralytics HUB لتبسيط تدريب النماذج ونشرها، يظل الإلمام ببرنامج Keras قيِّمًا لأي ممارس في مجال تعلّم الآلة. يوفر Keras فهماً أساسياً لبناء شبكات عصبية متنوعة من الصفر، مكملاً للنماذج المتخصصة عالية الأداء التي توفرها Ultralytics.
يساهم كل من Keras و Ultralytics بشكل كبير في جعل الذكاء الاصطناعي (AI) أكثر سهولة، وإن كان ذلك من خلال نهجين مختلفين - Keras من خلال واجهة برمجة التطبيقات ذات الأغراض العامة وسهلة الاستخدام، و Ultralytics من خلال تركيزها على نماذج وأدوات الرؤية الفعالة والمتطورة. غالبًا ما يمكن تصدير النماذج التي تم إنشاؤها باستخدام Keras إلى تنسيقات قياسية مثل ONNX (Open Neural Network Exchange)، مما يتيح إمكانية التشغيل البيني والنشر عبر منصات مختلفة، على غرار خيارات نشر النماذج المتاحة لنماذج Ultralytics. يمكن أن يوفر فهم Keras أيضًا سياقًا لتقدير خيارات التصميم في المكتبات الأكثر تخصصًا.
باختصار، تبرز Keras كمكتبة قوية تتمحور حول المستخدم وتبسّط بشكل كبير عملية تطوير وتكرار نماذج التعلم العميق. كما أن تركيزها على سهولة الاستخدام والمرونة والدعم متعدد الخلفية يجعلها أداة أساسية في منظومة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وهي مفيدة للمبتدئين الذين يتعلمون الأساسيات والخبراء الذين يجرون تجارب سريعة. للاطلاع على أدلة تفصيلية ودروس تعليمية ومراجع واجهة برمجة التطبيقات، قم بزيارة وثائق Keras الرسمية على موقع Keras الإلكتروني.
