Keras

Keras - это API высокого уровня с открытым исходным кодом, написанный на языке Python, для построения и обучения моделей глубокого обучения (DL). Разработанный Франсуа Шолле, он предназначен для быстрого проведения экспериментов и простоты использования, что делает его популярным выбором как для новичков, так и для экспертов в области машинного обучения (ML). Keras выступает в качестве удобного интерфейса, который может работать поверх множества низкоуровневых фреймворков глубокого обучения, абстрагируясь от большей части сложностей, связанных с написанием кода DL. Его основная философия - дать разработчикам возможность пройти путь от идеи до рабочей модели с минимальными задержками.

Основные принципы и архитектура

Keras построен на принципах удобства для пользователя, модульности и легкой расширяемости. Она позволяет пользователям создавать сложные нейронные сети (НС) путем наложения слоев, подобно тому, как это делается при строительстве из кирпичиков LEGO. Такой модульный подход упрощает создание сложных архитектур.

Ключевой особенностью Keras является поддержка нескольких бэкендов. Он может функционировать как высокоуровневый API для нескольких популярных фреймворков, включая:

• TensorFlow: основной и наиболее тесно интегрированный бэкенд для Keras, разработанный компанией Google. Вы можете узнать больше на официальном сайте TensorFlow.
• PyTorch: Поддержка PyTorch позволяет разработчикам, знакомым с экосистемой PyTorch, использовать упрощенный Keras API.
• JAX: высокопроизводительная библиотека для численных вычислений от Google, которую можно использовать в качестве бэкенда для передовых исследований. Дополнительную информацию можно найти на странице проекта JAX.

Такая гибкость позволяет пользователям выбирать бэкенд, который лучше всего соответствует их потребностям в производительности и условиям развертывания, не меняя высокоуровневый код Keras. Официальный репозиторий Keras на GitHub содержит исходный код и более подробную информацию.

Keras против TensorFlow и PyTorch

Важно отличать Keras от его бэкендов. В то время как TensorFlow и PyTorch являются комплексными платформами глубокого обучения, предоставляющими широкий контроль над каждым аспектом создания модели, Keras предлагает более упорядоченный, абстрактный опыт. Приоритетом Keras является скорость работы разработчиков и быстрое создание прототипов, в то время как низкоуровневые API, такие как TensorFlow Core или PyTorch, обеспечивают большую гибкость для сложных пользовательских исследований. С тех пор как Keras стал официальным высокоуровневым API для TensorFlow, они стали глубоко интегрированы, но Keras сохраняет свой особый, ориентированный на пользователя дизайн.

Применение в реальном мире

Keras широко используется в различных отраслях для разработки и внедрения решений в области искусственного интеллекта. Благодаря своей простоте он идеально подходит для решения самых разных задач.

• Классификация изображений: Производственная компания может использовать Keras для создания конволюционной нейронной сети (CNN) для автоматического выявления и классификации дефектных изделий на сборочном конвейере. Разработчики могут быстро создать прототип модели, используя предварительно созданные слои, а затем обучить ее на пользовательском наборе данных изображений товаров, например на наборе данных CIFAR-10 для начального обучения. Специализация Deep Learning на Coursera предлагает практические примеры таких приложений.
• Анализ настроений: Компания, занимающаяся электронной коммерцией, может использовать Keras для анализа отзывов покупателей. Обучив рекуррентную нейронную сеть (RNN) или модель Transformer на наборе данных, например, на отзывах о фильмах IMDb, компания может автоматически классифицировать отзывы как положительные, отрицательные или нейтральные, получая ценные сведения о бизнесе.

Для более практического обучения на официальной странице примеров кода Keras представлено множество обучающих уроков для различных приложений.

Keras и Ultralytics

Хотя Ultralytics предлагает высоко оптимизированные современные модели, такие как Ultralytics YOLO11, и интегрированную платформу Ultralytics HUB для упрощенного обучения и развертывания моделей, знакомство с Keras остается ценным для любого специалиста в области ML. Keras предлагает фундаментальное понимание построения разнообразных нейронных сетей с нуля, дополняя специализированные высокопроизводительные модели, предоставляемые Ultralytics.

И Keras, и Ultralytics вносят значительный вклад в повышение доступности искусственного интеллекта (ИИ), хотя и с помощью разных подходов - Keras благодаря своему универсальному и простому в использовании API, а Ultralytics - благодаря своей ориентации на эффективные, передовые модели и инструменты видения. Модели, построенные с помощью Keras, часто можно экспортировать в стандартные форматы, такие как ONNX (Open Neural Network Exchange), что обеспечивает совместимость и развертывание на различных платформах, аналогично возможностям развертывания моделей, доступным для моделей Ultralytics. Понимание Keras также может помочь оценить выбор дизайна в более специализированных библиотеках.

Подводя итог, можно сказать, что Keras - это мощная, ориентированная на пользователя библиотека, которая значительно упрощает разработку и итерацию моделей глубокого обучения. Упор на простоту использования, гибкость и поддержку нескольких бэкендов делает ее краеугольным инструментом в экосистеме AI и ML, полезным как для новичков, изучающих основы, так и для экспертов, проводящих быстрые эксперименты. Подробные руководства, учебные пособия и ссылки на API можно найти в официальной документации Keras на сайте Keras.