Keras

Keras,

modellerinin oluşturulmasını basitleştirmek için tasarlanmış açık kaynaklı, üst düzey bir yazılım arayüzüdür. Python dilinde yazılmış olan
karmaşık, düşük seviyeli sayısal
hesaplama kütüphaneleri etrafında kullanıcı dostu bir sarmalayıcı görevi görerek hızlı deneyler yapılmasına olanak sağlamaya odaklanmaktadır. Keras

araçlarının
yalnızca makineler için tasarlanmak yerine insanlar tarafından erişilebilir olması gerektiği felsefesiyle geliştirilmiştir. Araştırmacıların ve geliştiricilerin
ilk fikirden çalışan bir sonuca minimum gecikmeyle gitmesine olanak tanıyarak

daha geniş bir ekosisteminde köşe taşı bir araç haline getirir.

Temel İlkeler ve Mimari

Keras'ın tasarımına modülerlik, minimalizm ve genişletilebilirlik rehberlik etmektedir. Bu tasarım

mümkün olduğunca az kısıtlamayla birbirine takılabilen
tamamen yapılandırılabilir bağımsız modüller dizisi olarak ele alır. Bu mimari tarz
yeni başlayanlar için temel kavramları kavramayı sezgisel hale getirirken
uzmanlar için gelişmiş mimariler oluşturmaya yetecek kadar güçlü kalmaktadır.

Keras birden fazla arka uç motorunu destekler, yani düşük seviyeli tensor işlemlerini kendisi gerçekleştirmez. Bunun yerine
ağır işleri halletmek için

veya JAX gibi sağlam kütüphanelere güvenir. Bu çoklu arka uç özelliği, kullanıcıların üst düzey model tanımlarını yeniden PyTorch TensorFlow 'un üretime hazır ekosistemi veya
PyTorch'un dinamik hesaplama grafikleri gibi farklı çerçevelerin
belirli güçlü yönlerinden yararlanmalarına olanak tanır. Arka uç yapılandırmasına daha derinlemesine bakmak için resmi

adresini keşfedebilirsiniz.

Keras'ı TensorFlow ve PyTorch'tan Ayırt Etme

Bir arayüz ile bir motor arasında ayrım yapmak önemlidir. Keras arayüzdür,

ve

gibi kütüphaneler ise motor görevi görür.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Keras'ın basitliği, karmaşık veri
sorunlarını çözmek için çeşitli endüstrilerde yaygın olarak benimsenmesine yol açmıştır.

Örnek: Bir Sınıflandırıcı Oluşturma

Aşağıdaki örnekte Keras Sequential API kullanılarak basit bir görüntü sınıflandırıcının nasıl tanımlanacağı gösterilmektedir. Bu
modüler yaklaşım, görüntülerden özellikler çıkarmak için
ve
pooling gibi katmanları yığınlar.

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()



Modern Yapay Zeka İş Akışları ile Entegrasyon

Keras sıfırdan özel mimariler oluşturmak için mükemmel olsa da, modern yapay zeka geliştirme genellikle belirli görevler için
uzmanlaşmış, önceden optimize edilmiş modellerin kullanılmasını içerir. Örneğin

,

ve segmentasyon görevleri için
kutusundan çıkar çıkmaz
son teknoloji ürünü performans sağlar.

Geliştiriciler genellikle her iki paradigmayı da anlamada değer bulurlar. Yeni bir

veya basit bir
sınıflandırma kafasını denemek için Keras kullanılabilirken, üretim sınıfı algılama boru hatları için Ultralytics gibi sağlam çerçevelere güvenilebilir.
Ayrıca, Keras'ta oluşturulan modeller genellikle

gibi birlikte çalışabilir formatlara aktarılabilir. Bu sayede

veya mobil uygulamalar gibi yüksek performanslı ortamlarda YOLO modelleriyle birlikte kullanılabilirler.

Araç setlerini genişletmek isteyenler için Keras'ı öğrenmek

,

ve

konularında sağlam bir temel sağlar; bu da
özel

üzerinde

kullanarak gelişmiş modellere ince ayar yaparken gerekli bir bilgidir.