Keras

Keras, Python ile yazılmış açık kaynaklı, üst düzey bir sinir ağı uygulama programlama arayüzüdür (API). Derin sinir ağlarıyla hızlı deneyler yapılabilmesini sağlamak için tasarlanmış TensorFlow arayüzü olarak işlev görür. Temel odak noktası kullanıcı dostu, modüler ve genişletilebilir olmasıdır, bu da onu hem yapay zeka alanına yeni giren yeni başlayanlar hem de yeni fikirlerin prototipini hızlı bir şekilde oluşturmak isteyen araştırmacılar için popüler bir seçim haline getirir. Keras, sinir ağları oluştururken kullanılan karmaşık matematiksel detayların çoğunu soyutlar ve geliştiricilerin katmanları istifleyerek ve sezgisel komutlarla parametreleri yapılandırarak modeller oluşturmasına olanak tanır. Keras, sinir ağları oluşturmakla ilgili karmaşık matematiksel ayrıntıların çoğunu soyutlayarak, geliştiricilerin katmanları istifleyerek ve sezgisel komutlarla parametreleri yapılandırarak modeller oluşturmasına olanak tanır. Keras, Python'un standart kütüphanesi olan Numpy, NumPy ve NumPy ile birlikte çalışır.

Temel Kavramlar ve Mimari

Keres, özünde minimalist bir felsefeyi takip eder. Tutarlı ve basit API'ler sağlayarak derin öğrenme modellerinin oluşturulmasını basitleştirir. İşlemleri manuel olarak tanımlamak yerine geri yayılım (backpropagation) veya tensor ile kullanıcılar önceden oluşturulmuş katmanları kullanabilirler Dense, Conv2D, ve LSTM.

• Arka Uç Agnostisizmi: Tarihsel olarak Keras, Theano ve CNTK dahil olmak üzere çeşitli düşük seviyeli kütüphaneler üzerinde çalışabilirdi. Bugün ise en çok TensorFlow için resmi yüksek seviyeli API olarak bilinir. TensorFlow, makine öğrenimi için kapsamlı bir açık kaynak platformu. makine öğrenimi.
• Modülerlik: Keras'ta bir model, mümkün olduğunca az kısıtlama ile birbirine eklenebilen, bağımsız, tamamen yapılandırılabilir modüllerin bir dizisi veya grafiği olarak anlaşılır. Bu, onu görüntü görevleri için evrişimli sinir ağları (CNN'ler) veya dizi verileri için tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler)
• Genişletilebilirlik: Geliştiriciler, yeni katmanlar veya kayıp fonksiyonları gibi özel yapı taşlarını kolayca yazabilirler, bu da ileri düzey araştırma uygulamalarına olanak tanır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Keras'ın basitliği, gücünden ödün vermez; çeşitli endüstrilerdeki üretim ortamlarında yaygın olarak kullanılır .

1. Tıbbi Görüntü Analizi: Keras, tanı araçları oluşturmak için sıklıkla kullanılır. Örneğin, araştırmacılar, X-ışınları veya MRI taramalarındaki detect için Keras ile oluşturulmuş görüntü sınıflandırma modellerini kullanır. Etiketlenmiş tıbbi veri kümeleri üzerinde eğitilen bu modeller, radyologların zatürre veya tümör gibi durumları daha erken ve daha tutarlı bir şekilde tespit etmesine yardımcı olur.
2. Doğal Dil İşleme (NLP): Metin analizi alanında Keras, duygu analizi araçlarının oluşturulmasını kolaylaştırır. Şirketler, hizmetlerini iyileştirmek için bu modelleri kullanarak incelemelerden veya sosyal medya gönderilerinden gelen müşteri geri bildirimlerini otomatik olarak ölçer ve duyguların olumlu, olumsuz veya nötr olup olmadığını belirler.

Keras vs. PyTorch . TensorFlow

Keras bir API olmasına rağmen, genellikle tam çerçevelerle karşılaştırılır. Onu şunlardan ayırmak önemlidir PyTorchile ayırt etmek önemlidir.

• Keras: Kullanım kolaylığı ve okunabilirliği önceliklendirir. Genellikle "fikirden sonuca giden en hızlı yol"dur. Şu anda TensorFlow sıkı bir şekilde entegre edilmiştir.
• TensorFlow: tensor ağır yükünü üstlenen temel motor. Güçlü olmasına rağmen, ham TensorFlow Keras kodundan daha ayrıntılı ve karmaşık olabilir.
• PyTorch: Hata ayıklama ve araştırma sırasında daha fazla esneklik sağlayan dinamik hesaplama grafiği (eager execution) ile bilinir. Keras bildirimselken (çalıştırmadan önce mimariyi tanımlar), PyTorch daha emirsel PyTorch (standart Python gibi).

TensorFlow iş akışları genellikle bu araçları birleştirir. Örneğin, Ultralytics modelleri PyTorch üzerinde oluşturulmuştur, PyTorch ONNX geniş bir dağıtım için kolayca dışa aktarılabilir.

Örnek: Basit Bir Model Oluşturma

Keras, sıfırdan katmanlar oluşturmak için mükemmel olsa da, modern bilgisayar görme genellikle verimlilik için önceden eğitilmiş modellere dayanır. Aşağıdaki örnek, Keras ile aynı kullanıcı dostu tasarım felsefesini paylaşan Ultralytics kullanarak önceden eğitilmiş YOLO26 modelini yüklemenin ne kadar kolay olduğunu göstermektedir: Ultralytics kullanarak önceden eğitilmiş YOLO26 modelini yüklemek çok kolaydır.

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")  # 'n' stands for nano, the fastest variant

# Run inference on an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the results
results[0].show()

Bu kod parçacığı, üst düzey soyutlamaların gücünü göstermektedir: karmaşık nesne algılama mantığı, Keras'ın sinir ağı yapısını basitleştirdiği gibi, sadece birkaç satırlık kodda özetlenmiştir.

Modern Yapay Zekada Alaka Düzeyi

Alan, üretken yapay zeka ve büyük ölçekli temel modeller yönünde gelişirken, Keras'ın ilkeleri olan modülerlik ve basitlik önemini korumaktadır. Keras, denetimli öğrenmeyi öğrenen öğrenciler için eğitimsel bir köprü görevi görürken, bilgisayar görme çözümleri uygulayan mühendisler için de sağlam bir araçtır. Model sağlamlığını artırmak için veri artırımı yapıyor olun ya da metin üretimi için bir dönüştürücüyü ince ayar yapıyor olun, Keras modern makine öğrenimi boru hatlarının karmaşıklığını yönetmek için yapılandırılmış bir ortam sağlar.

Veri kümelerinin ve eğitim süreçlerinin tüm yaşam döngüsünü yönetmek isteyenler için, Ultralytics gibi araçlar, basitleştirilmiş veri kümesi açıklama ve bulut eğitimi yetenekleri sunarak bu kütüphaneleri tamamlar.