모듈성, 유연성, 멀티 백엔드 지원으로 머신 러닝을 간소화하는 사용자 친화적인 Python API인 Keras에 대해 알아보세요.
Keras는
모델 생성을 간소화하도록 설계된 오픈 소스 고급 소프트웨어 인터페이스입니다. Python 작성되었으며
복잡한 저수준 숫자
계산 라이브러리를 사용자 친화적으로 래퍼링하여 빠른 실험을 가능하게 하는 데 중점을 둡니다. Keras는
도구
가 기계만을 위해 설계된 것이 아니라 사람이 접근할 수 있어야 한다는 철학으로 개발되었습니다. 연구자와 개발자가 초기 아이디어에서 작업 결과물까지 최소한의 지연으로
갈 수 있도록 하여 광범위한
에코시스템의 초석 도구가 될 수 있습니다.
Keras의 설계는 모듈성, 미니멀리즘, 확장성을 기반으로 합니다.
을 가능한 한 제한 없이 서로 연결할 수 있는 일련의 독립형,
완전 구성 가능한 모듈로 취급합니다. 이 아키텍처 스타일(
)은 초보자도 기본 개념을 직관적으로 파악할 수 있는 동시에 전문가가
고급 아키텍처를 구축할 수 있을 만큼 강력합니다.
Keras는 여러 백엔드 엔진을 지원하므로 저수준 tensor 연산을 직접 수행하지 않습니다.
대신
과 같은 강력한 라이브러리 또는 JAX 를 사용하여 무거운 작업을 처리합니다. 이러한 멀티 백엔드 기능을 통해 사용자는 높은 수준의 모델 정의를 다시 작성하지 PyTorch TensorFlow 프로덕션 지원 에코시스템이나
PyTorch동적 계산 그래프와 같은 다양한 프레임워크의 특정 강점(
)을 활용할 수 있습니다. 공식
에서 백엔드 구성에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
인터페이스와 엔진을 구분하는 것이 중요합니다. Keras는 인터페이스이고
및
같은 라이브러리는 엔진 역할을 합니다.
Keras의 단순성 덕분에 복잡한 데이터
문제를 해결하기 위해 다양한 산업 분야에서 널리 채택되고 있습니다.
다음 예는 Keras Sequential API를 사용하여 간단한 이미지 분류기를 정의하는 방법을 보여줍니다. 이
모듈식 접근 방식은
및
풀링과 같은 레이어를 쌓아 이미지에서 특징을 추출합니다.
from tensorflow.keras import layers, models
# Define a Sequential model for image classification
model = models.Sequential(
[
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation="relu", input_shape=(28, 28, 1)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Flatten(),
layers.Dense(64, activation="relu"),
layers.Dense(10, activation="softmax"), # Output layer for 10 classes
]
)
# Compile the model with an optimizer and loss function
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
# Display the architecture
model.summary()
Keras는 처음부터 맞춤형 아키텍처를 구축하는 데 탁월하지만, 최신 AI 개발에는 특정 작업에 대해 미리 최적화된
전문 모델을 사용하는 경우가 많습니다. 예를 들어,
은
및 세분화 작업을 위한
최신 성능을 제공하며
상자에서 바로 사용할 수 있습니다.
개발자는 종종 두 가지 패러다임을 모두 이해하는 데서 가치를 찾습니다. 예를 들어, 새로운
또는 간단한
분류 헤드를 실험하기 위해 Keras를 사용하면서 프로덕션급 탐지 파이프라인을 위해 Ultralytics 같은 강력한 프레임워크에 의존할 수 있습니다.
또한 Keras에서 구축된 모델은 종종
과 같은 상호 운용 가능한 형식으로 내보낼 수 있습니다. 따라서
또는 모바일 애플리케이션과 같은 고성능 환경에서 YOLO 모델과 함께 배포할 수 있습니다.
툴킷을 확장하려는 경우 Keras를 배우면
,
및
에서 탄탄한 기초를 다질 수 있으며, 이는 커스텀
에서
을 사용하여 고급 모델을 미세 조정할 때 필수적인 지식입니다.
