رابط برنامه نویسی Keras چیست؟
کِرَس (Keras) یک رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) یادگیری عمیق سطح بالا و متن‌باز است که به زبان پایتون نوشته شده است. این ابزار برای ساده‌سازی فرآیند ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی، با اولویت سهولت استفاده، نمونه‌سازی سریع و قابلیت توسعه‌پذیری طراحی شده است.
Keras یک API یادگیری عمیق است که فرآیند ساخت شبکه‌های عصبی عمیق را ساده می‌کند. در ابتدا به عنوان یک کتابخانه مستقل توسعه داده شد، کِرَس اکنون به عنوان API رسمی سطح بالای TensorFlow کاملاً با آن ادغام شده است. این کتابخانه از موتورهای backend متعددی مانند TensorFlow، Theano و Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) پشتیبانی می‌کند.
Keras آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق را بدون نیاز به دانش گسترده در مورد عملیات سطح پایین آسان‌تر می‌کند.
←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
ویژگی‌های کلیدی Keras:
- API سطح بالا:
Keras بسیاری از پیچیدگی‌های چارچوب‌های یادگیری عمیق سطح پایین‌تر را حذف می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد تا بر معماری مدل و آزمایش تمرکز کنند.
- سازگاری چند چارچوبی:
در حالی که Keras 3 در ابتدا با TensorFlow به عنوان API سطح بالای رسمی خود (tf.keras) ادغام شده بود، سازگاری خود را برای اجرا بر روی سایر backendهای یادگیری عمیق محبوب مانند JAX و PyTorch گسترش می‌دهد. این امر امکان انعطاف‌پذیری بیشتر و کاربرد گسترده‌تر را فراهم می‌کند.
- ماژولاریتی و قابلیت ترکیب:
مدل‌های کِرَس با ترکیب ماژول‌های قابل تنظیم مانند لایه‌ها، بهینه‌سازها، توابع زیان و توابع فعال‌سازی ساخته می‌شوند. این طراحی ماژولار، قابلیت استفاده مجدد را ارتقا می‌دهد و ایجاد معماری‌های پیچیده شبکه عصبی را ساده می‌کند.
- کاربرپسند:
کِرَس بر بازخورد واضح و عملی برای خطاهای کاربر تأکید دارد و روش‌های ساده‌ای برای تعریف، کامپایل و آموزش مدل‌ها ارائه می‌دهد.
- توسعه‌پذیری:
کاربران می‌توانند به راحتی بلوک‌های سازنده سفارشی مانند لایه‌های جدید یا توابع زیان را برای رفع نیازهای خاص تحقیق یا برنامه ایجاد کنند. نمونه‌سازی
- سریع:
ماهیت سطح بالا و طراحی شهودی آن، کِرَس را برای توسعه و آزمایش سریع مدل‌های یادگیری عمیق مناسب می‌کند.
در اصل، Keras به عنوان ابزاری قدرتمند و در عین حال در دسترس برای محققان و توسعه‌دهندگان عمل می‌کند تا مدل‌های یادگیری عمیق را به طور کارآمد در بک‌اندهای مختلف بسازند، آموزش دهند و مستقر کنند.
چگونه Keras را نصب کنیم؟
۱. از آنجایی که Keras اکنون بخشی از TensorFlow است، می‌توان آن را به راحتی با استفاده از pip نصب کرد:
Python
pip install tensorflow
این دستور TensorFlow 2.x را که شامل Keras است، نصب می‌کند.
۲. برای بررسی نصب، پایتون را باز کنید و دستور زیر را اجرا کنید:
Python
import tensorflow as tf
print(‘TensorFlow Version: ‘, tf.__version__)
print(‘Keras Version ‘, tf.keras.__version__)
خروجی:
TensorFlow Version: 2.18.0
Keras Version 3.8.0
تاریخچه کِرَس
کِرَس توسط مهندس گوگل به نام فرانسوا شولت توسعه داده شد. این سیستم عامل به عنوان بخشی از پروژه تحقیقاتی به نام ONEIROS (سیستم عامل ربات هوشمند عصبی-الکترونیکی باز) توسعه داده شد و در مارس ۲۰۱۵ منتشر شد.
هدف کِرَس، امکان آزمایش با شبکه‌های عصبی عمیق بود. بعداً، کِرَس با عنوان ‘tf.keras’ در TensorFlow قرار گرفت که آن را به یک API رسمی سطح بالا از TensorFlow تبدیل کرد، در حالی که نسخه مخصوص به خود را داشت که می‌توانست با سایر backendهای محاسباتی مانند Theano یا CNTK ارتباط برقرار کند.
کاربردهای Keras
1. پردازش تصویر و ویدیو: Keras وظایفی مانند طبقه‌بندی تصویر، تشخیص اشیا و تجزیه و تحلیل ویدیو را از طریق شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) تسهیل می‌کند. این امر آن را برای کاربردهایی از تشخیص تصویربرداری پزشکی گرفته تا کنترل کیفیت تولید خودکار ایده‌آل می‌کند.
2. پردازش زبان طبیعی (NLP): در NLP، کِرَس در ساخت مدل‌هایی برای تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی کمک می‌کند. پشتیبانی آن از پردازش داده‌های متوالی برای سیستم‌هایی که قادر به خلاصه‌سازی متون هستند ضروری است.
3. پیش‌بینی سری زمانی: مدل‌های کِرَس مجهز به لایه‌های LSTM یا GRU برای پیش‌بینی داده‌های سری زمانی عالی هستند که در زمینه‌هایی مانند امور مالی برای پیش‌بینی قیمت سهام یا هواشناسی برای پیش‌بینی آب و هوا استفاده می‌شود.
4. سیستم‌های خودمختار: Keras به پردازش داده‌های بلادرنگ از حسگرها در رباتیک و وسایل نقلیه خودمختار کمک می‌کند و فرآیندهای تصمیم‌گیری پیچیده لازم برای عملکرد وظیفه را بدون ورودی انسان تسهیل می‌کند.
5. توسعه بازی و یادگیری تقویتی: کِرَس می‌تواند در توسعه هوش مصنوعی برای بازی‌های ویدیویی و شبیه‌سازی‌ها استفاده شود و از یادگیری تقویتی برای ایجاد تجربیات گیم‌پلی سازگار و جذاب استفاده کند.
کِرَسیک رابط کاربری ساده و کارآمد برای یادگیری عمیق ارائه می‌دهد که ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی را آسان‌تر می‌کند. این زبان از اجرای کارآمد هم در CPU و هم در GPU پشتیبانی می‌کند.
مقاله های مرتبط:
1– معرفی ۸ زبان برنامه نویسی سمت کاربر (Front-end)
2- یادگیری ماشین (ML) در مقابل یادگیری عمیق (DL)
3- مقایسه متن‌کاوی (Text Mining) و پردازش زبان طبیعی (NLP)
4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها