Türkiye'nin en güncel teknoloji haberleri yayınlayan yeni nesil teknoloji bloğu.

Keras Nedir?

Derin öğrenme, geçmişte yalnızca hayal edilen makineleri ve sistemleri oluşturmanıza yardımcı olacak yapay zeka üzerinde devrim yarattı. Derin öğrenme, derin yapay sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenimi alt bölümüdür.

Derin sinir ağı, birçok katmanın üst üste yığıldığı bir sinir ağıdır. Katman sayısı arttıkça ağın derinliği artış gösterir. Derin öğrenmeye olan artan ihtiyaç ve sonuç olarak derin sinir ağlarının eğitimi, derin öğrenmeye adanmış bir dizi kütüphane ve framework çözümüne yol açmıştır.

TensorFlow nedir?

TensorFlow, Google'ın makine öğrenimi ile ilgilenen geliştiricilere hediyesidir. Derin öğrenmenin gücünü, peşinde olan insanlar için erişilebilir kılar. Google, çok özellikli bir sorunu çözmek için hem ML hem de TF ile aynı anda tanıtan gelişmiş bir öğreticiye sahiptir.

TensorFlow, GitHub'da bulunan açık kaynaklı bir kitaplıktır. Derin sinir ağları ile ilgilenme söz konusu olduğunda en ünlü kütüphanelerden biridir. TensorFlow popülerdir çünkü onu kullanarak uygulamaları oluşturmak ve dağıtmak çok kolaydır.

TensorFlow, derin öğrenme için kritik olan sayısal hesaplamada üstündür. Derin öğrenme projeleri için gereken çoğu büyük dilde ve ortamda API sağlar: Python, C, C++, Rust, Haskell, Go, Java, Android, iOS, Mac OS, Windows, Linux ve Raspberry Pi.

Ayrıca TensorFlow, işlem gücü sınırlamaları düşünülerek geliştirilmiştir. Bu kitaplığı, işlem güçlerine bakılmaksızın her türlü bilgisayarda çalıştırmanız mümkündür. Hatta bir akıllı telefonda bile çalıştırılabilecek bir şeydir. Evet, doğru okudunuz kullandığınız cep telefonunda çalıştırılabilir bir şeydir.

Keras nedir?

Keras, Theano ve TensorFlow üzerine oluşturulmuş üst düzey bir kitaplıktır. Geliştiriciler, Keras'ı tensör cebrinin matematiksel yönleri, sayısal teknikleri ve optimizasyon yöntemleri hakkında sinir ağları oluşturmak için kullanırlar.

Keras'ın geliştirilmesinin arkasındaki temel fikir, hızlı prototip oluşturmak ile deneyleri kolaylaştırmaktır. Bir fikirden mümkün olan en az gecikmeyle sonuca varma yeteneği iyi araştırmanın temel noktasıdır. Keras bu anlamda özellikleriyle ön plana çıkan bir kitaplıktır.

Bu hem bilim insanları hem de geliştiriciler için büyük bir avantaj sağlar. Çünkü Düşük seviyeli hesaplamalarla çok büyük zahmetlere girmeden doğrudan derin öğrenmeye dalabilirler. Derin öğrenmeye olan talebin artması, bu konuda bilgili kişilere olan talebin artmasını sağlamıştır.

Her kuruluş, derin öğrenmeyi bir şekilde birleştirmeye çalışırlar. Keras, temelde derin öğrenme uygulamalarını en az önemli çabayla test etmenize ve oluşturmanıza yardımcı olur. API'yi anlamak için yeterince sezgisel ve kullanımı çok kolaydır.

Keras'ın Avantajları

Keras, Theano veya TensorFlow'un üzerinde çalışan, Python'da yazılmış bir açık kaynak sinir ağı kitaplığıdır. Modüler, hızlı ve kullanımı kolay olacak şekilde tasarlanmıştır. Keras, düşük seviyeli hesaplama için değildir. Bunun yerine, bunu yapmak için Backend adı verilen başka bir kitaplık kullanır.

  • Hızlı Kurulum ve Anlaşılması Kolay: Keras bir ağ modeli yapmak için çok hızlıdır. Birkaç satırdan oluşan basit bir ağ modeli yapmak istiyorsanız, Kreas size bu konuda yardımcı olabilir.
  • Geniş Topluluk Desteği: Derin öğrenme çerçevesi için Keras'ı kullanan birçok AI topluluğu vardır. Birçoğu kodlarını ve genel halka öğretici yayınları değerlendirirler.
  • Birden Fazla Arka Uç: Keras ile arka uç olarak TensorFlow, CNTK ve Theano kullanabilirsiniz. İhtiyaçlarınıza bağlı olarak farklı projeler için farklı bir arka uç seçebilirsiniz. Her arka ucun kendine özgü bir avantajı vardır.
  • Çapraz Platform Desteği: Desteklenen çok sayıda cihaz ve platform vardır. Bu cihazlar arasında iOS ve Android gibi mobil platformları kullanan akıllı telefonlar da vardır.
  • Çoklu GPU Desteği: Keras'ı tek bir GPU'da eğitebilir veya aynı anda birden fazla GPU kullanabilirsiniz. Çünkü Keras, veri paralelliği için yerleşik bir desteğe sahip olduğundan büyük hacimli verileri işleyebilir ve bunları eğitmek için gereken zamanı hızlandırabilir.

Her ne kadar Keras'ın pek çok avantajı olsa bile üst düzey API kullandığı unutulmamalıdır. Bu nedenle araştırma amaçlarınız için kendi soyut katmanızı oluşturmak istiyorsanız, Keras zaten önceden yapılandırılmış katmanlar sahip olduğundan bu çok kullanışlı değildir.

Keras mı TensarFlow mu?

Keras basitlik sunar. Anlaması çok zor olmadığı için doğrudan Keras ile yazmaya ve anlamaya başlayabiliriz. Daha kullanıcı dostu ve uygulaması kolaydır. Modeli çalıştırmak için birçok değişken yapmaya gerek yoktur. Bu nedenle, arka uç sürecindeki her ayrıntıyı anlamanıza gerek yoktur.

Öte yandan, TensorFlow, rastgele bir hesaplama grafiği veya modeli yapmak istiyorsanız esneklik ve gelişmiş işlemler sunan düşük seviyeli işlemlerdir. TensorFlow ayrıca TensorBoard ve özel bir hata ayıklama aracı yardımıyla süreci görselleştirme şansına sahiptir.

Karmaşık olmayan derin öğrenme ile çalışmaya başlamak istiyorsanız Keras'ı kullanın. Çünkü Keras, TensorFlow'dan daha basit, daha kullanıcı dostu ve uygulaması kolaydır. Ancak derin öğrenme projesinde kendi algoritmanızı yazmanız gerekiyorsa TensorFlow'u kullanmalısınız.

Yazar Hakkında

Timur Demir
Timur Demir 1991 doğumluyum. 7 yıldır blog yazarlığı yapıyorum. Son 2 yıldır blog danışmanlığı hizmeti vermekteyim. Teknolojio ortak kurucularındanım. Yazara Ait Tüm Yazılar »

Yapılmış Yorumlar (1)

06 Ocak 2021, 20:32

O kadar yabancısı olduğum konular ki biraz blogunuzu karıştırayım.

Yorum Yap