Keras

Keras è un'API open-source di alto livello scritta in Python per la costruzione e l'addestramento di modelli di deep learning (DL). Sviluppata da François Chollet, è progettata per una rapida sperimentazione e facilità d'uso, il che la rende una scelta popolare sia per i principianti che per gli esperti nel campo dell'apprendimento automatico (ML). Keras agisce come un'interfaccia facile da usare che può essere eseguita in cima a diversi framework di deep learning di livello inferiore, astraendo da gran parte della complessità legata alla scrittura di codice DL. La sua filosofia di base è quella di consentire agli sviluppatori di passare da un'idea a un modello funzionante con un ritardo minimo.

Principi fondamentali e architettura

Keras è costruito secondo i principi di facilità d'uso, modularità e facile estensibilità. Permette agli utenti di costruire reti neurali (NN) complesse impilando gli strati, come se si costruisse con i mattoncini LEGO. Questo approccio modulare semplifica la creazione di architetture sofisticate.

Una caratteristica fondamentale di Keras è il suo supporto multi-backend. Può funzionare come API di alto livello per diversi framework popolari, tra cui:

• TensorFlow: il backend principale e più strettamente integrato per Keras, sviluppato da Google. Per saperne di più, visitate il sito ufficiale di TensorFlow.
• PyTorch: Il supporto per PyTorch consente agli sviluppatori che conoscono l'ecosistema PyTorch di utilizzare l'API semplificata di Keras.
• JAX: una libreria di calcolo numerico ad alte prestazioni di Google, che può essere utilizzata come backend per ricerche all'avanguardia. Maggiori informazioni sono disponibili sulla pagina del progetto JAX.

Questa flessibilità consente agli utenti di scegliere il backend più adatto alle proprie esigenze di prestazioni e all'ambiente di distribuzione senza modificare il codice Keras di alto livello. Il repository ufficiale di Keras su GitHub contiene il codice sorgente e ulteriori dettagli.

Keras contro TensorFlow e PyTorch

È importante distinguere Keras dai suoi backend. Mentre TensorFlow e PyTorch sono piattaforme di deep learning complete che offrono un controllo esteso su ogni aspetto della creazione del modello, Keras offre un'esperienza più snella e astratta. Keras privilegia la velocità di sviluppo e la prototipazione rapida, mentre le API di basso livello come TensorFlow Core o PyTorch offrono una maggiore flessibilità per ricerche complesse e personalizzate. Da quando Keras è diventato l'API ufficiale di alto livello per TensorFlow, i due sono diventati profondamente integrati, ma Keras mantiene il suo design distinto e incentrato sull'utente.

Applicazioni del mondo reale

Keras è ampiamente utilizzato in tutti i settori per sviluppare e distribuire soluzioni di intelligenza artificiale. La sua semplicità lo rende ideale per una varietà di compiti.

• Classificazione delle immagini: Un'azienda manifatturiera potrebbe usare Keras per costruire una rete neurale convoluzionale (CNN) per identificare e classificare automaticamente i prodotti difettosi in una catena di montaggio. Gli sviluppatori possono prototipare rapidamente un modello utilizzando strati precostituiti e poi addestrarlo su un set di dati personalizzato di immagini di prodotti, come il set di dati CIFAR-10 per l'apprendimento iniziale. La specializzazione Deep Learning su Coursera offre esempi pratici di tali applicazioni.
• Analisi del sentimento: Un'azienda di e-commerce potrebbe sfruttare Keras per analizzare i feedback dei clienti. Addestrando una rete neurale ricorrente (RNN) o un modello Transformer su un set di dati come le recensioni dei film di IMDb, l'azienda può classificare automaticamente le recensioni come positive, negative o neutre, ottenendo preziose informazioni commerciali.

Per un apprendimento più pratico, la pagina ufficiale degli esempi di codice di Keras fornisce numerose esercitazioni per diverse applicazioni.

Keras e Ultralytics

Sebbene Ultralytics fornisca modelli altamente ottimizzati e all'avanguardia come Ultralytics YOLO11 e una piattaforma integrata, Ultralytics HUB, per l'addestramento e l'implementazione dei modelli, la familiarità con Keras rimane preziosa per qualsiasi professionista del ML. Keras offre una comprensione fondamentale della costruzione di reti neurali diverse da zero, a complemento dei modelli specializzati ad alte prestazioni forniti da Ultralytics.

Sia Keras che Ultralytics contribuiscono in modo significativo a rendere più accessibile l'Intelligenza Artificiale (IA), anche se con approcci diversi: Keras grazie alle sue API generiche e facili da usare e Ultralytics grazie alla sua attenzione per modelli e strumenti di visione efficienti e all'avanguardia. I modelli costruiti con Keras possono spesso essere esportati in formati standard come ONNX (Open Neural Network Exchange), consentendo l'interoperabilità e la distribuzione su varie piattaforme, analogamente alle opzioni di distribuzione dei modelli disponibili per Ultralytics. La comprensione di Keras può anche fornire un contesto per apprezzare le scelte di progettazione di librerie più specializzate.

In sintesi, Keras si distingue come una libreria potente e incentrata sull'utente, che semplifica in modo significativo lo sviluppo e l'iterazione di modelli di deep learning. La sua enfasi sulla facilità d'uso, la flessibilità e il supporto multi-backend la rendono uno strumento fondamentale nell'ecosistema dell'intelligenza artificiale e del ML, utile sia per i principianti che apprendono i fondamenti, sia per gli esperti che conducono rapide sperimentazioni. Per guide dettagliate, tutorial e riferimenti alle API, visitate la documentazione ufficiale di Keras sul sito web di Keras.