Keras

Keras is een neurale netwerkbibliotheek op hoog niveau, geschreven in Python, die draait bovenop TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano of PlaidML. Het is ontworpen om snel te kunnen experimenteren met diepe neurale netwerken.

Keras begon als een bibliotheek die een breed scala aan abstracties bood om interacties met neurale netwerken te vereenvoudigen. Aanvankelijk ondersteunde het meerdere backends, waaronder TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano en Deeplearning4j. Naarmate Keras zich ontwikkelde, stopte de ondersteuning voor al deze backends, behalve TensorFlow (TF). Op dit moment kan Keras PyTorch, JAX en TF gebruiken als zijn backend-engines.

Vanaf 2024 is Keras een van de de facto interfaces geworden voor interactie met TF. Het biedt eenvoudige, gemakkelijk te begrijpen bouwstenen waarmee elke ontwikkelaar een neuraal netwerk kan bouwen, ongeacht de gekozen backend. Terwijl TF beter geschikt is voor diep neuraal netwerkonderzoek, blinkt Keras uit in snelle prototyping.

Keras biedt meer dan alleen de fundamentele bouwstenen van neurale netwerken, zoals lagen en functies. Het biedt talloze gereedschappen die het werken met tekst en afbeeldingen aanzienlijk vereenvoudigen. Keras wordt veel gebruikt in verschillende gebieden van machinaal leren en kunstmatige intelligentie, waaronder:

• verwerking van natuurlijke taal;
• computervisie;
• tijdreeksanalyse;
• inhoud genereren;
• aanbevelingssystemen.

De belangrijkste eigenschap van Keras: de mogelijkheid om neurale netwerken te maken met zowel eenvoudige, vooraf gedefinieerde topologieën als complexe netwerken met hetzelfde gemak. Deze flexibiliteit strekt zich uit tot neurale netwerken met meerdere in- en uitgangen, evenals netwerken die meerdere gedeelde lagen gebruiken. Bovendien kun je met Keras modellen bouwen die effectief omgaan met niet-sequentiële gegevensstromen, zonder al te ingewikkelde ontwikkelprocessen.

Het is niet alleen ontwikkelaarvriendelijk, maar ondersteunt ook gedistribueerde training van modellen over meerdere GPU's. Hoewel elk backend deze functie iets anders implementeert, blijft de kerncode grotendeels consistent:

• TensorFlow - using tf.distribute API;
• PyTorch - using module DistributedDataParallel;
• JAX - using jax.sharding API.

Keras installatie

Het installeren van de nieuwste versie van Keras vereist slechts één commando:

pip install --upgrade keras

De Python pakketbeheerder downloadt en installeert automatisch de nieuwste versie van Keras. Een andere effectieve manier om de installatie te isoleren is door een aparte virtuele omgeving te maken:

python -m venv /home/usergpu/venv

Laten we deze activeren:

source /home/usergpu/venv/bin/activate

Nu kun je Keras installeren met het bovenstaande commando. Met deze methode kun je experimenteren met verschillende pakketversies zonder de Python-installatie op het besturingssysteem van de server te beïnvloeden.

Functies uitbreiden

Als je Keras gebruikt om neurale netwerken te bouwen, kun je overwegen om aanvullende software te gebruiken om veelvoorkomende ontwikkelproblemen op te lossen.

Hyperparameters

Neurale netwerken worden doorgaans getraind met behulp van twee soorten waarden: hyperparameters en gewichten. Hyperparameters zijn statische waarden die het leerproces controleren, terwijl gewichten dynamische waarden zijn die tijdens het leren veranderen. De keuze van hyperparameters is cruciaal, omdat leeralgoritmen ze gebruiken voor de interne configuratie, wat het uiteindelijke leerresultaat aanzienlijk beïnvloedt.

Voor een optimale configuratie van hyperparameters kun je KerasTuner gebruiken, een gespecialiseerde bibliotheek. Deze biedt flexibel hyperparameterbeheer door dynamische definitie tijdens het maken van modellen mogelijk te maken.

Computer vision

Als je een neuraal netwerk ontwikkelt voor automatische beeldherkenning en -beschrijving, overweeg dan het gebruik van de KerasCV-bibliotheek. Deze kant-en-klare bibliotheek breidt de standaard Keras API uit met componenten die veelvoorkomende machine vision-taken vereenvoudigen, waaronder:

• objectdetectie;
• objectclassificatie;
• gegevensvergroting;
• beeldsegmentatie;
• beeldgeneratie;
• en nog veel meer.

Natuurlijke taalverwerking

Het beoordelen van de reactie van het publiek op inhoud is een cruciale marketingmetriek. Dit kan op verschillende manieren worden gemeten, zoals door het tellen van likes en opmerkingen. Commentaar kan echter zowel positief als negatief zijn, wat een uitdaging vormt. Voor een enkel stuk content, zoals een post op sociale media met weinig commentaar, is handmatige evaluatie haalbaar. Maar als het gaat om honderden berichten en duizenden opmerkingen, wordt de taak overweldigend.

Dit is waar natuurlijke taalverwerking te hulp schiet. Door een neuraal netwerk te creëren en te trainen, is het mogelijk om de toon van tekstfragmenten te bepalen. Wanneer dit netwerk wordt gevoed met commentaar van gebruikers, kan het nauwkeurig beoordelen hoe goed de inhoud door het publiek is ontvangen. Marketeers kunnen deze gegevens vervolgens gebruiken om hun contentplan te verfijnen of zelfs de algemene marketingstrategie van het bedrijf aan te passen.

Keras, ongeacht de gebruikte backend, blinkt uit in dergelijke taken. Voor een snelle start is de KerasNLP bibliotheek een waardevol hulpmiddel. Deze vergemakkelijkt feature-extractie uit tekst, waarbij gebruik wordt gemaakt van voorgetrainde modellen zoals BERT, RoBERTa of GPT2.

KerasHub pakt verschillende uitdagingen aan bij gezamenlijke ontwikkeling:

1. Het biedt een opslagplaats voor modellen.
2. Het bevat een versiebeheersysteem waarmee je de evolutie van modellen kunt volgen en terug kunt gaan naar vorige versies als dat nodig is.
3. Het platform ondersteunt documentatiehosting, wat essentieel is vanaf de vroegste stadia van ontwikkeling.