Keras vereinfacht Deep Learning und macht es mit benutzerfreundlichen Funktionen und leistungsstarker Leistung zugänglicher. Entdecken Sie in diesem Leitfaden 2024, wofür es verwendet wird, und erfahren Sie mehr über einige seiner Alternativen wie PyTorch und TensorFlow.
Keras ist eine Plattform, die die mit tiefen neuronalen Netzwerken verbundenen Komplexitäten vereinfacht. Keras basiert auf Prinzipien der Benutzerfreundlichkeit, Kompatibilität mit Python und der Möglichkeit, es auf verschiedenen Geräten und Plattformen zu verwenden. Es zeichnet sich durch eine schnellere Erstellung von Modellen und eine robuste Unterstützung für Bereitstellung und Einführung aus. Es wurde von Francois Chollet, einem Ingenieur bei Google, entwickelt und auf Geschwindigkeit und Flexibilität ausgelegt.
Keras wurde 2015 veröffentlicht und erfreut sich schnell wachsender Beliebtheit. Mit mehr als 11.800 Benutzern hat es einen Marktanteil von fast 20 Prozent [ 1 ]. Keras wird hauptsächlich für maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Big-Data-Anwendungen in verschiedenen Branchen eingesetzt. Seine Skalierbarkeit, Benutzerfreundlichkeit und unkomplizierte Implementierung machen es heute zu einem der führenden Deep-Learning-Frameworks.
Wofür wird Keras verwendet?
Keras ist ein Framework, das für Forschung und Entwicklung im Bereich Deep Learning verwendet wird. Sie können es auch verwenden, um Anleitungen für Entwickler und Dokumentationen während eines Projekts zu erstellen.
Keras vereinfacht die Komplexität der Erstellung tiefer neuronaler Netzwerke und bietet eine benutzerfreundliche Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), die viele Herausforderungen im Bereich Deep Learning löst. Diese produktive, hochrangige API ermöglicht es Benutzern, freier zu experimentieren und viele der Herausforderungen im Bereich maschinelles Lernen und Deep Learning zu überwinden.
Diese produktive, hochrangige API ermöglicht Benutzern, freier zu experimentieren. Sie können Keras auf verschiedenen Plattformen einsetzen, darunter iOS und Android. Sie können dieses plattformunabhängige Framework mit Node.js, Python Runtime und anderen einsetzen, was ihm eine hervorragende Flexibilität verleiht. Dies wiederum ermöglicht es Entwicklern, es für verschiedene Arten von Anwendungen zu verwenden.
Auf der Keras-Website heißt es dazu, dass Keras „für Menschen und nicht für Maschinen konzipiert“ sei [ 2 ].
Arten von Keras-Modellen
Beim Arbeiten in Keras haben Sie drei Möglichkeiten, Deep-Learning-Modelle zu erstellen. Diese Datenstrukturen enthalten Schichten, die die Einheiten bilden, auf denen Sie Deep-Learning-Modelle aufbauen können. Zu den Typen von Keras-Modell-APIs gehören die folgenden:
- Sequentiell: Sie verwenden einen einzelnen Input und Output, um die Schichten der Keras-Modelle in einem linearen Stapel für eine einfache Modellentwicklung aufzubauen.
- Funktional: Während Sie für einfache Aufgaben sequentielle Modelle verwenden würden, können Sie mit funktionalen Keras-Modellen komplexere Modelle erstellen. Es unterstützt mehrere Ein- und Ausgaben gleichzeitig und bietet mehr Flexibilität, was es für viele Benutzer zum Standard macht.
- Unterklassifizierung: In einigen Fällen haben Sie möglicherweise Anwendungsfälle, die den sequentiellen oder funktionalen Keras-Modellierungsstandards nicht entsprechen. In diesem Fall können Sie Modelltrainings-APIs verwenden, um die Implementierung anzupassen.
Keras-Alternativen
Keras ist ein benutzerfreundliches Framework mit mehreren verfügbaren Alternativen. Drei beliebte Optionen sind TensorFlow 2.0, PyTorch und MXNet. Lassen Sie uns jedes davon genauer untersuchen, bevor wir weitere Details zu Keras besprechen.
TensorFlow
Google hat dieses Open-Source-End-to-End-Framework 2019 veröffentlicht, mit Funktionen wie Visualisierungstools, Feature-Spalten für eine einfachere Datenverarbeitung und parallelem Training, wodurch die Trainingszeit von Modellen verkürzt wird. Es ist kostenlos und bietet unkompliziertes Debugging mit der TensorBoard-Funktion. TensorFlow 2.0 bietet außerdem hervorragende Skalierbarkeit und Kompatibilität mit Keras.
Zu den Vorteilen der Verwendung von TensorFlow 2.0 gehören:
- Verwendung mit Python oder JavaScript
- Läuft auf verschiedenen Plattformen, einschließlich lokal oder Cloud-basiert
- Ermöglicht anspruchsvolles Arbeiten mit der Bibliothek von Keras
- Bietet Abstraktion, sodass sich Entwickler auf die Logik der Anwendung konzentrieren können
- Eager-Ausführungsmodus zur individuellen Auswertung jeder Graphoperation
PyTorch
Meta entwickelte PyTorch und veröffentlichte das Open-Source-Framework im Jahr 2016. Benutzer loben dieses Deep-Learning-Framework häufig für seine Einfachheit und Unterstützung für Entwickler, die komplexe Anwendungen erstellen, darunter auch solche für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Es bietet automatische Differenzierung, Integration mit Python für eine benutzerfreundliche Oberfläche und zusätzlichen Community-Support, TorchScript zum Ausführen von Modellen in verschiedenen Umgebungen und Tensor-Berechnung für zusätzliche Geschwindigkeit.
Zu den Vorteilen der Verwendung von PyTorch gehören:
- Python-basierte Struktur für einfacheres Codieren
- Einfaches Debuggen
- Wird auf verschiedenen Plattformen unterstützt
- PyTorch-Bibliothek ist für Deep-Learning-Forschung gefragt
- Dynamische Computergraphen
- Ermöglicht Entwicklern, schnell zu recherchieren und Prototypen zu erstellen
MXNet
Apache hat MXNet im Jahr 2015 veröffentlicht. Dieses Open-Source-Framework unterstützt das Erstellen und Trainieren von Modellen in verschiedenen Sprachen wie Python, Perl, Java und Julia. Benutzer schätzen seine Reproduzierbarkeit, Ressourcennutzung und die Fähigkeit, imperative und symbolische Programmierung für schnelles Training und die effektive Erstellung neuronaler Netzwerke mit Anwendungen wie natürlicher Sprachverarbeitung und Bildklassifizierung zu kombinieren.
Zu den Vorteilen von MXNet gehören:
- Hervorragende Skalierbarkeit über mehrere BPUs und Hosts hinweg
- Robustes Ökosystem mit Support
- Unterstützt verschiedene Sprachen, darunter C++, R, Scala und mehr
- Hybridprogrammierung für einfachere Schulung und Bereitstellung
Wer verwendet Keras?
Entwickler, Forscher und Fachleute aus verschiedenen Branchen, darunter Informationstechnologie, Bildung, Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen, verwenden Keras. Einige der weltweit führenden Institutionen verwenden Keras, darunter globale Organisationen und große Unternehmen wie:
- CERN, der Europäische Rat für Kernforschung
- NASA
- Nationale Gesundheitsinstitute
- Nvidia
- Pepsi
- Infosys
- Panasonic
- eBay
- S&P Global
- Apfel
- Uber
- Netflix
Wenn Sie im Bereich des maschinellen Lernens, Deep Learning oder der künstlichen Intelligenz (KI) arbeiten möchten, müssen Sie möglicherweise Ihre Fähigkeiten und Fertigkeiten im Umgang mit Keras weiterentwickeln. Einige Beispiele für Jobs, in denen Sie Keras verwenden können, sind:
Forscher für maschinelles Lernen
Durchschnittliches jährliches Grundgehalt: 162.625 US-Dollar [ 3 ]
Beschäftigungsaussichten (2022 bis 2032): 23 Prozent [ 4 ]
In diesem Job konzentrieren Sie sich hauptsächlich auf die Entwicklung von KI-Algorithmen und Modellen für maschinelles Lernen. Sie arbeiten mit Daten und arbeiten mit anderen Spezialisten wie Dateningenieuren und Wissenschaftlern zusammen. Um in diesem Bereich zu arbeiten, benötigen Sie in der Regel einen Bachelor-Abschluss oder höher in Daten- oder Informatik oder einem anderen verwandten Thema. Sie können als Wissenschaftler für maschinelles Lernen in vielen Branchen arbeiten, darunter in der Bundesregierung, im Computersystemdesign, in wissenschaftlichen Diensten, Krankenhäusern, Bildungseinrichtungen oder Softwareunternehmen, um nur einige zu nennen.
KI-Entwickler
Durchschnittliches jährliches Grundgehalt: 115.711 US-Dollar [ 5 ]
Beschäftigungsaussichten (2022 bis 2032): 25 Prozent [ 6 ]
Als KI-Entwickler erstellen Sie Programme mit KI-Funktionalität, integrieren Algorithmen in verschiedene Projekte und verwenden je nach Bedarf Deep Learning oder maschinelles Lernen. Zu den üblichen Aufgaben gehören das Entwerfen und Entwickeln von KI-Systemen, das Erklären von Systemen gegenüber Unternehmensleitern, der Aufbau einer Datenarchitektur und die Verwendung von Deep-Learning-Plattformen, um die Herausforderungen von Unternehmen zu bewältigen. Arbeitgeber suchen in der Regel nach KI-Entwicklern mit einem Bachelor- oder Masterabschluss.
Deep-Learning-Ingenieur
Durchschnittliches jährliches Grundgehalt: 139.399 US-Dollar [ 7 ]
Beschäftigungsaussichten (2022 bis 2032): 23 Prozent [ 4 ]
Obwohl diese Position der eines Machine Learning Engineers ähnelt, konzentrieren Sie sich als Deep Learning Engineer hauptsächlich auf die Anfangsphasen von Data Engineering-Projekten. Sie arbeiten in der Modellierungsphase, um Datenanforderungen zu definieren, Deep Learning-Modelle zu trainieren und Code bereitzustellen. Ein Bachelor-Abschluss ist in der Regel Voraussetzung für den Einstieg in das Berufsfeld.
Was sind die Vor- und Nachteile der Verwendung von Keras?
Wie jedes andere Deep-Learning-Framework hat Keras seine eigenen Vor- und Nachteile. Wir untersuchen diese im Folgenden kurz.
Vorteile der Verwendung von Keras
- Benutzerfreundlich: Mit seiner einfachen API und vorab trainierten Modellen ist Keras leicht zu erlernen und zu verwenden
- Flexibel: Auf verschiedenen Plattformen und Geräten einsetzbar
- Geschwindigkeit: Schnellere, intuitivere, optimierte Forschung, Prototyping und Bereitstellung; Keras bietet auch schnelles Debugging
- Anpassung: Einfaches Anpassen und Teilen von Modellen und deren Komponenten
- Ausgezeichnete Bibliothek: Die Keras-Bibliothek bietet natürliche, reibungslose Abstraktionen
- Umfangreiche Community-Unterstützung: Dieses Open-Source-Framework verfügt über eine große Community und hervorragenden Support
Mehr lesen: Was ist eine dependency?
Nachteile der Verwendung von Keras
- Eingeschränkter Funktionsumfang: Es sind nicht so viele Online-Projekte verfügbar wie bei Alternativen wie TensorFlow und die Erstellung dynamischer Diagramme wird noch nicht unterstützt.
- Schwieriges Debugging: Obwohl Keras über integriertes Debugging verfügt, kann es auch bei kniffligen Fehlern zu Herausforderungen kommen
- Fehler ineffizienter Bibliotheken: Benutzer melden häufig Fehlermeldungen ineffizienter Bibliotheken
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