Kerasをご覧ください。モジュール性、柔軟性、マルチバックエンドのサポートにより、機械学習を簡素化するユーザーフレンドリーなPython APIです。
Kerasは、Pythonで記述された、深層学習（DL）モデルを構築およびトレーニングするための、オープンソースの高レベルAPIです。フランソワ・ショレによって開発され、迅速な実験と使いやすさを目的として設計されており、機械学習（ML）分野の初心者と専門家の両方にとって人気のある選択肢となっています。Kerasは、複数の下位レベルの深層学習フレームワーク上で実行できる、ユーザーフレンドリーなインターフェースとして機能し、DLコードの記述に伴う複雑さの多くを抽象化します。その中心的な理念は、開発者が最小限の遅延でアイデアから動作するモデルに移行できるようにすることです。
Kerasは、ユーザーフレンドリー、モジュール性、および容易な拡張性という原則に基づいて構築されています。これにより、ユーザーは、まるでレゴブロックで組み立てるように、レイヤーを積み重ねることによって、複雑なニューラルネットワーク（NN）を構築できます。このモジュール式アプローチにより、洗練されたアーキテクチャの作成が簡素化されます。
Kerasの主な機能は、マルチバックエンドのサポートです。これには、以下を含むいくつかの一般的なフレームワーク用の高レベルAPIとして機能します。
この柔軟性により、ユーザーは高レベルなKerasコードを変更することなく、パフォーマンスのニーズやデプロイ環境に最適なバックエンドを選択できます。公式のKeras GitHubリポジトリには、ソースコードと詳細情報が掲載されています。
Kerasをそのバックエンドと区別することが重要です。TensorFlowとPyTorchは、モデル作成のあらゆる側面を広範に制御できる包括的な深層学習プラットフォームですが、Kerasはより効率的で抽象化されたエクスペリエンスを提供します。Kerasは開発者の速度と迅速なプロトタイピングを優先しますが、TensorFlow CoreやPyTorchのような低レベルAPIは、複雑なカスタム研究に対してより高い柔軟性を提供します。KerasがTensorFlowの公式高レベルAPIになったため、両者は深く統合されていますが、Kerasは独自のユーザー中心の設計を維持しています。
Kerasは、AIソリューションを開発および展開するために、業界全体で広く使用されています。そのシンプルさから、さまざまなタスクに最適です。
より実践的な学習のために、公式のKerasのコード例ページには、さまざまなアプリケーションに関する多数のチュートリアルが用意されています。
Ultralyticsは、高度に最適化された最先端モデルであるUltralytics YOLO11と、効率的なモデルトレーニングとデプロイのための統合プラットフォームであるUltralytics HUBを提供していますが、Kerasに精通していることは、すべてのML実践者にとって依然として価値があります。Kerasは、Ultralyticsが提供する特殊な高性能モデルを補完し、多様なニューラルネットワークをゼロから構築するための基本的な理解を提供します。
KerasとUltralyticsはどちらも、人工知能（AI）をよりアクセスしやすくすることに大きく貢献していますが、アプローチは異なります。Kerasは汎用的で使いやすいAPIを通じて、Ultralyticsは効率的で最先端のビジョンモデルとツールに焦点を当てることで貢献しています。Kerasで構築されたモデルは、多くの場合、ONNX（Open Neural Network Exchange）などの標準形式にエクスポートでき、Ultralyticsモデルで利用可能なモデルデプロイオプションと同様に、さまざまなプラットフォームでの相互運用性とデプロイメントを可能にします。Kerasを理解することは、より専門的なライブラリの設計上の選択を理解するためのコンテキストを提供することもできます。
まとめると、Kerasは、深層学習モデルの開発と反復を大幅に簡素化する、強力でユーザー中心のライブラリとして際立っています。使いやすさ、柔軟性、およびマルチバックエンドのサポートを重視しているため、AIおよびMLエコシステムにおける基礎となるツールであり、基礎を学ぶ初心者と迅速な実験を行う専門家の両方にとって有益です。詳細なガイド、チュートリアル、およびAPIリファレンスについては、Kerasのドキュメント（KerasのWebサイト）をご覧ください。
