چرا Keras ، API پیشرو یادگیری عمیق است؟

Keras یک کتابخانه منبع باز و کاربرپسند یادگیری عمیق است که توسط Francois Chollet ، یک محقق یادگیری عمیق در Google ایجاد شده است. اصول طراحی کاربر پسند Keras ، تبدیل سریع کد به یک محصول را برای کاربران آسان می کند. در نتیجه ، هم در صنعت و هم در دانشگاه کاربرد های زیادی دارد.

ماموریت تیم Keras  همگانی کردن یادگیری ماشین است. این بدان معنی است که با استاندارد های خاصی طراحی شده است که هدف آن تولید ، قابلیت اعتماد و اطمینان و در دسترس بودن برای مخاطبان زیادی است. در این پست ، می خواهیم ویژگی های اصلی Keras ( بر اساس مستندات Keras ) را بررسی کنیم تا به این سوال پاسخ دهیم که چرا Keras پیشروترین ابزار یادگیری عمیق است. به طور خاص ، در مورد سه ویژگی مورد توجه Keras  بحث خواهیم کرد: طراحی کاربر پسند ، استقرار آسان در بسیاری از سیستم عامل ها و مقیاس پذیری.

طراحی کاربر پسند

Keras تقریباً برای هر وجه از روند ساخت مدل شبکه های عصبی ماژول های ساده ای برای استفاده دارد ، از جمله مدل ، لایه ،CallBack  ، بهینه ساز و متد های تابع زیان ( loss ) . این توابع با کاربرد آسان ، امکان آموزش سریع مدل ، آزمایش مدل قوی ، آزمایش سریع و استقرار انعطاف پذیر را در میان بسیاری از ویژگی های دیگر فراهم می کند.

API مدل شامل کلاس مدل ترتیبی (محدود به پشته های تک ورودی ، تک خروجی لایه ها) ، کلاس مدل (معماری مدل دلخواه را امکان پذیر می کند) ، روش های آموزش مدل (برای تناسب ، کامپایل و ارزیابی) و روش های صرفه جویی در مدل . این روش های مدل به شما امکان می دهد اشیا مدل را با جزئیات پارامتر مدل مانند توابع loss، لایه ها ، گره ها ، بهینه سازها و توابع فعال سازی ، به راحتی مدل کنید.

علاوه بر این ، به شما امکان می دهد متد های برازش ( Fit کردن ) و پیش بینی بر روی اشیا مدل، به روشی بصری و خوانایی بهتری داشته باشد.

به عنوان مثال ، یک شبکه عصبی کانولوشنال که معمولاً برای شناسایی تصویر استفاده می شود ، می تواند در ۱۲ خط کد ساده راه اندازی ، لایه لایه ، آموزش و آزمایش شود:

مثال دیگر پیاده سازی مدل LSTM است که می تواند برای کارهای تشخیص گفتار استفاده شود. سیستم می تواند این کار را با شش خط کد انجام دهد:

روش های مدل همچنین به شما امکان می دهد تا وزن های مدل را ذخیره و بارگیری مجدد کنید ، این امر باعث می شود که آموزش مجدد و مکرر مدل های خود بر روی داده های مشابه ، وقت گیر نباشد.

روش های لایه ها امکان افزودن آسان لایه ها را فراهم می کنند ، که عناصر سازنده شبکه های عصبی هستند. برای دیدن این ، نمونه هایی از افزودن لایه های کانولوشن و LSTM را در بالا نشان داده شده است. برای افزودن یک لایه کانولوشن ، شما به سادگی متد ‘add()’ را روی مدل خود فراخوانی کرده و از روش Conv2D به عنوان آرگومان استفاده می کنید:

برای افزودن یک لایه LSTM ، شما متد ‘add()’ را بر روی شی مدل خود فراخوانی می کنید و از روش LSTM استفاده می کنید:

به طور کلی ، متد های لایه ها شامل لایه های متراکمی است که معمولاً در معماری های مختلف شبکه عصبی ، لایه های LSTM ، لایه های کانولوشن و برای شبکه های عصبی کانولوشن ، لایه های مکرر شبکه های عصبی و غیره استفاده می شود.

همچنین شامل لایه های فعال سازی ، لایه های نرمال سازی و لایه های تنظیم کننده است. از LSTM و لایه های برگشتی می توان برای ایجاد شبکه های عصبی استفاده کرد که برای کارهای مختلف پیش بینی شامل توالی استفاده می شود. این موارد شامل پیش بینی سری های زمانی ، تشخیص گفتار ، یادگیری گرامر ، ترجمه زبان اشاره و موارد دیگر است.

شبکه های عصبی کانولوشن از لایه های کانولوشن استفاده می کنند که نام خود را از آن ها می گیرند. آن ها روی کارهای مختلف طبقه بندی تصویر مانند تشخیص چهره و تشخیص اشیا در اتومبیل های خودران کار می کنند. لایه فعال سازی API برای آزمایش سریع با توابع فعال سازی مفید است ، که از نظر ریاضی فرایند شلیک نورون را در لایه های شبکه عصبی مدل می کند.

بسته به مورد استفاده شما و کیفیت داده های شما ، یک عملکرد فعال سازی ممکن است مفیدتر از دیگری باشد. امکان آزمایش سریع چندین عملکرد فعال سازی به شما امکان می دهد به سرعت نتیجه بگیرید و سریعتر مدل های دقیق بسازید. به عنوان مثال ، اگر می خواهید از تابع فعال سازی واحد خطی اصلاح شده (“relu”) در لایه LSTM خود استفاده کنید ، در آرگومان روش LSTM به سادگی نوع activation = “relu” را تایپ می کنید:

متناوباً ، با تغییر کد خیلی کم می توانید به راحتی از عملکرد فعال سازی مماس هذلولی استفاده کنید:

علاوه بر این ، لایه های نرمال سازی اطمینان حاصل می کنند که مدل های شبکه عصبی در مقادیر ویژگی مثبت و منفی آموزش داده می شوند و مقادیر نیز تا حدودی بر یادگیری تأثیر می گذارند. سرانجام ، لایه های تنظیم کننده برای جلوگیری از نصب بیش از حد شبکه های عصبی مفید هستند.

روش های CallBack در Keras که به کاربران امکان می دهد اقدامات مختلفی را در حین آموزش انجام دهند ، نیز بسیار مفید است. به عنوان مثال ، کلاس ModelCheckPoint به شما امکان می دهد در صورت قطع، وزن های مدل را هنگام آموزش ذخیره کنید. همچنین می توانید از این کلاس برای انتخاب مکان متوقف شده و تنظیم دقیق مدل خود استفاده کنید.

در صورت متوقف شدن بهبود عملکرد ، EarlyStopping به شما امکان می دهد آموزش را متوقف کنید. در صورت عدم توقف زودهنگام ، شما می توانید ساعت های زیادی را به دلیل آموزش دیگر عملکرد مدل را از دست بدهید. این کلاس های برگشت تماس می توانند در صورت استفاده صحیح ، ساعت ها در وقت آموزش و منابع محاسباتی صرفه جویی کنند.

روش های بهینه ساز به شما امکان می دهد بهینه سازی هایی مانند نزول شیب تصادفی ( sgd ) ،  Adam ، انتشار دهنده مربع ریشه (RMSProp) ،  AdaDelta و adagrad را پیاده سازی کنید. در مورد محقق یا توسعه دهنده جدید که ممکن است تفاوت نظری بین sgd و adam را نداند ، Keras امکان آزمایش سریع هر دو را فراهم می کند و منجر به تولید سریعتر نتیجه می شود.

Keras از روش های ضرر ( loss ) هم برای احتمال و هم رگرسیون ضرر استفاده می کند ، که هر دو شامل مجموعه های عملکرد آسان برای دسترسی هستند. با توجه به اینکه توابع loss روند آموزش شبکه های عصبی را توصیه می کنند ، قادر به انجام آزمایش های سریع با عملکرد های مختلف loss ، امکان توسعه سریع مدل را فراهم می کند.

این شبکه شامل آنتروپی متقابل باینری و آنتروپی متقاطع طبقه ای پراکنده ، دو تابع ضرر محبوب برای طبقه بندی است. برای رگرسیون ، API ضرر شامل میانگین خطای مربع ، میانگین خطای مطلق ، میانگین درصد مطلق خطا و موارد دیگر است. در مورد وظایف رگرسیون و طبقه بندی ، دسترسی آسان به این مجموعه توابع نمونه سازی سریع و آزمایش را امکان پذیر می کند.

به طور کلی ، استفاده از API های ساده برای اجزای شبکه عصبی امکان آزمایش آسان ، نتایج سریعتر ، تحقیقات کارآمد و استقرار محصول آسان را فراهم می کند. همه این ویژگی ها به این معنی است که Keras به شما امکان می دهد گردش کارهایی کاملاً قابل تنظیم داشته باشید که به راحتی از ایده به محصول دیگر برسد.

تحقیق و صنعت

Keras به طور گسترده ای در سراسر موسسات تحقیقاتی و صنعت مورد استفاده قرار می گیرد ، احتمالاً به دلیل ماهیت کاربر پسند آن ، که تحقیقات کارآمد و نمونه سازی را امکان پذیر می کند. به عنوان مثال ، متخصصان دامنه در تحقیقات و صنعت با حداقل برنامه نویسی و دانش یادگیری عمیق می توانند از Keras برای ساخت سریع و بهینه سازی مدل ها برای موارد استفاده از آن ها استفاده کنند.

در چارچوب تحقیقات ، موسسات بزرگی مانند CERN و NASA از Keras برای کاربرد های مختلف استفاده می کنند.

به عنوان مثال CERN برای ردیابی بوزون هیگز از طریق یادگیری عمیق ، الگو را از طریق یادگیری عمیق اعمال می کند. CERN همچنین از یادگیری عمیق برای کاری بنام برچسب گذاری jet flavor استفاده می کند که مربوط به شناسایی ذرات است.

ناسا از یادگیری عمیق برای کارهایی مانند کشف سیاره های فراخورشیدی ، ناوبری سیاره ای روی ماه ، فضانوردان رباتیک هوشمند و بسیاری دیگر استفاده می کند.

خارج از زمینه های تحقیقاتی خالص ، Keras در تجارت نیز مفید واقع شده است. شرکت هایی مانند Netflix از Keras برای ساختن سیستم های پیشنهادی استفاده کرده اند که با توجه به داده های گذشته ، فیلم های مورد علاقه کاربر را پیش بینی می کنند. برای نتفلیکس ، این کار شامل آموزش یک شبکه عصبی در مورد داده های متشکل از فیلم ها و سریال هایی است که بیننده ای در گذشته تماشا کرده و متعاقباً پیش بینی کرده است کاربر کدام نمایش یا فیلم جدید را ترجیح می دهد.

Uber همچنین از شبکه های عصبی عمیق برای پیش بینی تقاضای سوارکار ، زمان تخمینی زمان ورود برای وانت ها ، پیاده سازی ها ، یافتن مسابقات سوارکار / راننده و سایر وظایف استفاده می کند. علاوه بر این ، Uber Eats از سیستم های پیشنهادی مبتنی بر شبکه عصبی برای توصیه مکان های غذایی به کاربران استفاده می کند. شرکت های دیگری از جمله Yelp ،  Instacart ، Zocdoc و Square نیز از Keras برای کاربرد های مختلف استفاده می کنند.

به طور کلی ، شروع کار با Keras برای هر کسی که دارای حداقل برنامه نویسی یا تجربه یادگیری عمیق باشد ساده است ، اما استفاده گسترده Keras در سراسر تحقیق و صنعت نشان می دهد که توانایی بسیاری از کاربرد های قدرتمند و عملی را دارد.

استقرار در سیستم عامل ها

Keras همچنین می تواند به راحتی در سیستم عامل های مختلف مستقر شود. به عنوان مثال ، مدل های ساخته شده با استفاده از Keras می توانند از طریق زمان اجرای پایتون در یک سرور مستقر شوند. شرکت هایی مانند Uber  و Netflix از Node.js برای استقرار بسیاری از محصولات یادگیری عمیق خود مانند سیستم های پیشنهادی خود استفاده می کنند.

Node.js ، یک چارچوب جاوا اسکریپت است که به ویژه برای توسعه دهندگان جاوا اسکریپت که مایلند API Keras را برای توسعه مدل به کار گیرند بدون اینکه بار یادگیری یک زبان برنامه نویسی جدید را به دوش بکشند ، مفید است. علاوه بر این ، محصولات مدل Keras می توانند در Android ،  iOS ، Raspberry Pi و موارد دیگر استفاده شوند.

پذیرش گسترده Keras در صنعت و تحقیقات ، آن را به عنوان یک API پیشرو در فضای یادگیری عمیق تعیین می کند. علاوه بر این ، از آنجا که می توانید Keras را در طیف گسترده ای از سیستم عامل ها مستقر کنید ، API بسیار انعطاف پذیر است. این واقعیت که Keras نسبتاً یک پلتفرم است ، به این معنی است که می توان از آن در انواع برنامه های وب و تلفن همراه استفاده کرد. بعلاوه ، انعطاف پذیری و ماهیت کاربر پسند Keras خود را به نوآوری سریع در توسعه برنامه های نرم افزاری ، به ویژه در صنایع داده محور تبدیل می کند.

مقیاس پذیری Keras

Keras بسیار مقیاس پذیر است ، زیرا API بومی ، استراتژی توزیع Tensorflow را پشتیبانی می کند. با این کار می توانید به راحتی مدل های خود را روی هزاران دستگاه CPU یا GPU اجرا کنید. توزیع مدل می تواند یکی از دو شکل باشد. اولین آن، موازی کاری داده هاست که در آن یک مدل واحد روی چندین دستگاه آموزش داده می شود.

روش دوم ، موازی سازی مدل ، شامل آموزش قسمت های مختلف یک مدل واحد بر روی چندین دستگاه است. Keras از موازی کاری داده ها برای محاسبات توزیع شده پشتیبانی می کند ، که امکان توسعه مدل مقیاس پذیر را فراهم می کند. توسعه مدل مقیاس پذیر برای بهینه سازی بهره وری از توسعه مدل ، به حداقل رساندن هزینه مدل های آموزشی و به حداقل رساندن دخالت یا مداخله انسانی در صورت کمبود منابع در یک ماشین بسیار مهم است.

از نظر توسعه محصول ، مقیاس پذیری برای کارایی و کیفیت محصول شما بسیار مهم است. برای مثال سیستم های توصیه کننده Netflix را در نظر بگیرید. در حالی که Netflix به عضویت پرداختی بیشتری ادامه می دهد ، افراد بیشتری از این پلتفرم استفاده می کنند و در نتیجه بار محاسباتی برای آموزش شبکه های عصبی مورد استفاده برای سیستم های پیشنهادی افزایش می یابد.

با افزایش تعداد کاربران ، داده های بیشتری باید ذخیره و در آموزش مدل های شبکه عصبی استفاده شوند. منظور کاربران بیشتر ، فیلم ها و نمایش های بیشتر دیده شده است. این به معنی افزایش تعداد انواع پیش بینی های ترجیحی بیننده است که به دوره های آموزشی طولانی تری روی مجموعه بزرگتری از داده ها نیاز دارد.

این مورد برای آزمایش نیز وجود دارد. آزمایش قوی هزینه بر است و ممکن است به مقدار قابل توجهی از منابع سخت افزاری نیاز داشته باشد. در هر دو مورد ، مقیاس گذاری از طریق موازی سازی داده ها ممکن است به طور قابل توجهی زمان و هزینه هر قسمت از خط لوله یادگیری ماشین را کاهش دهد.

Keras به ویژه اگر در حال راه اندازی مشاغل جدید با فناوری یادگیری عمیق باشید ، بسیار عالی است ، زیرا مشاغل جدید بالاترین پتانسیل رشد را دارند. برای کسب و کار جدید شما ، Keras به شما امکان می دهد از طریق پشتیبانی بومی محاسبات توزیع شده ، محاسبات را مقیاس بندی کنید. این به شما امکان می دهد با ادامه رشد سیستم عامل ، بهره وری از توسعه مدل را به حداکثر برسانید و هزینه آموزش / آزمایش مدل را به حداقل برسانید.

نتیجه گیری

Keras یک مجموعه ابزار کاربر پسند است که به طور قابل توجهی موانع ورود به تحقیق و توسعه یادگیری عمیق را کاهش می دهد. مانع ورود به Keras یک اصل طراحی است که تیم Keras در تلاش برای همگانی کردن یادگیری ماشین است. اگر برای ساختن مدل با Keras نیازی به مهارت برنامه نویسی یا مهارت یادگیری عمیق نباشد ، افراد از اقشار مختلف جامعه با ایده ها و تجارب مختلف می توانند به راحتی یادگیری عمیق را در مورد مشکلاتی که علاقه مند به حل آن ها هستند استفاده کنند.

پذیرش گسترده Keras در صنعت و تحقیقات نیز گویای این تلاش ها است. به عنوان مثال ، اگر یک فیزیکدان شیمی ، بدون تجربه یادگیری عمیق ، بخواهد یادگیری عمیق را برای یک مسئله جدید در شیمی اعمال کند ، آن ها می توانند به راحتی یاد بگیرند که چگونه از Keras استفاده کنند و ایده های خود را آزمایش کنند.

علاوه بر این ، اگر یک شرکت خرده فروشی در حال رشد که فاقد تیم علمی داده است ، به دنبال استفاده از داده های خرید مصرف کننده برای پیش بینی تقاضای محصول خود است ، می تواند به راحتی با Keras شروع به کار کند. کم بودن بار شناخت برای کاربران ، مقیاس پذیری و قابلیت دسترسی آسان و قابل فهم از ویژگی های عمده ای است که تیم های تحقیقاتی شرکت های بزرگ ، شرکت های نوپا و سازمان های تحقیقاتی دولتی را به خود جلب می کند.

ما خوانندگانی را که از Keras استفاده نکرده اند یا تجربه ای با Keras ندارند ، تشویق می کنیم تا درباره کتابخانه اطلاعات بیشتری کسب کنند و سعی کنند آن را در کارها و / یا پروژه های خود بگنجانند.

بیشتر بخوانید :

منبع Builtin