Keras

Keras; Theano, CNTK veya TensorFlow üzerinde çalıştırılabilen, Python’da yazılmış, açık kaynaklı ve üst düzey bir sinir ağı kitaplığıdır. Google'ın mühendisi olan Franco Chollet tarafından geliştirilmiştir.

Derin öğrenme modelleri geliştirmek için kullanılır. Python, C++, C gibi farklı programlama dillerinin kitaplıklarını kullanır.  Ayrıca Keras, derin öğrenme modellerini uygulamak isteyen kullanıcılar için hem iOS hem de Android tabanlı akıllı telefonlarda mobil platform geliştirme fırsatı sunar .

Esnek, ölçeklenebilir ve kullanıcı dostu bir sinir ağı kitaplığı olan Keras, CNN'leri ayrı ayrı destekler. Düşük seviyeli hesaplamaları çözemez, bu nedenle bunu çözmek için Backend kitaplığını kullanır.

TensorFlow 2'nin üzerine inşa edilen Keras, TensorFlow platformunun dağıtım özelliklerinden yararlanır. Keras modellerini doğrudan tarayıcıda çalıştırmak için JavaScript'e; iOS, Android ve gömülü cihazlarda çalıştırmak için TF Lite'a aktarmak gerekir.

Kullanım kolaylığı ve kullanıcı deneyimine odaklanan Keras, birçok üniversite ve geliştirici tarafından tercih edilen derin öğrenme çözümüdür. Keras, Kaggle'daki kazanan ilk 5 takım arasında en çok kullanılan derin öğrenme kitaplığıdır. Yeni deneyler yapmayı kolaylaştırdığından, birçok geliştirici Keras’ı tercih eder. Şu anda 250000 geliştirici Keras’ı kullanıyor. Keras’ı tercih edenlerin sayısı gün geçtikçe artıyor. Microsoft, NVIDIA, Google ve Amazon gibi teknoloji devleri, Keras'ı destekliyorlar ve onun büyümesinde aktif rol oynuyorlar. 

 

Neden Keras?

Günümüzde birçok derin öğrenme kütüphanesi mevcut. Peki ama neden diğer kütüphaneler yerine Keras’ı tercih etmelisiniz? 

Keras'ı kullanmanın en büyük nedeni, kullanıcı dostu bir yapısının bulunması. Keras, kullanıcılarına ayrıca öğrenme kolaylığı ve model oluşturma kolaylığı da sunar. 

TensorFlow, CNTK, Theano, MXNet ve PlaidML ile uyumlu çalışabilmesi onun tercih edilmesinin nedenlerinden yalnızca bir tanesidir. Ayrıca Keras; Google, Microsoft, Amazon, Apple, Nvidia ve Uber gibi teknoloji devleri tarafından desteklenmektedir.

Keras’ın Özellikleri Nelerdir?

Sinir ağı kitaplığı olan Keras’ın bazı özellikleri şunlardır:

• Çoklu platformu destekler.
• Tüm geliştiricilerin kodlamasına izin verir.
• Herhangi bir mimariyi oluşturmaya olanak tanır.
• Hem GPU hem de CPU üzerinde çalışır.
• Python ile hızlı ve kolay bir şekilde çalışacak şekilde tasarlanmıştır.
• Keras, bilişsel yükü azaltmak ve modellerin doğruluğunu korumak için iyi bir uygulamadır.
• Derin öğrenme modelinin geliştirilmesi için üst düzey bir kütüphanedir.
• Sinir ağı oluşturmak için gerekli modüller, son kullanıcı için kullanımı kolay bir arayüzde bulunur. Yani uygulama oldukça basit ve kullanışlıdır.
• Keras’ta yeni bir modül yazmak kolaydır.

Keras’ın Avantajları Nelerdir?

Sinir ağı kitaplığı olan Keras’ın bazı avantajları şunlardır:

• Ağ modellerinin anlaşılması kolaydır.
• Ağ modellerinin daha hızlı uygulanmasını sağlar.
• Kullanıcı ihtiyacına göre CNTK, TensorFlow ve Theano’yu kullanabilir.
• Herhangi bir hata ile karşılaşıldığında hataları hızlıca tespit eder. 
• Keras esnektir. Bu özelliği, tüm geliştiricilere çok yönlülük sağlar.
• Test edilmesi kolaydır. 
• Keras’ı destekleyen büyük bir topluluğu bulunur.

Keras’ın Dezavantajları Nelerdir?

1. Keras, Theano Ve TensorFlow gibi düşük seviyeli dillere bağımlıdır. 
2. Keras özel işlemler oluşturmak için yeterince esnek değildir.
3. Keras yeni bir sinir ağı kütüphanesi. İlk sürümü 2015 yılında yayınlandı. Dolayısıyla üzerinde güncellenecek değişiklikler bulunuyor. 

Keras'ta Model Nasıl Oluşturulur?

Keras'ta model oluşturmak için gerekli adımlar şöyledir:

1. Ağ tanımlama: Bu adımda, modeldeki farklı katmanlar ve aralarındaki bağlantılar tanımlanır. Keras'ın sıralı ve işlevsel model olmak üzere iki ana modeli vardır. Hangi model tipi kullanılacağına karar verdikten sonra, aralarındaki veri akışı tanımlanır. 
2. Ağ düzenleme: Ağ düzenleme adımında makinenin anlayabileceği şekilde kodlar derlenir. 
3. Ağ değerlendirme: Bu adımda model oluşturulduktan sonra, modelde herhangi bir sorun veya hata var mı diye test edilir. 
4. Tahmin yapma: Yeni veriler üzerinde tahmin yapmak için modelin incelendiği aşamadır. 

Keras Katmanları

Keras, çok çeşitli katman türlerine sahiptir. Bu katmanlar önceden belirlenmiştir. Ancak, kendi katmanlarınızı da yazmayı destekler. Keras’ın temel katmanlar şunlardır:

1. Dense
2. Activation
3. Dropout
4. Lambda
5. Layer

Keras Nasıl Kurulur? 

Keras, TensorFlow 2 ile uyumludur. Keras'ı kullanmaya başlamak için TensorFlow 2'yi kurmanız gereklidir. 

Buradaki linkten TensorFlow’u nasıl kurabileceğinizi inceleyebilirsiniz. Ayrıca Keras/TensorFlow şunlarla uyumludur:

• Python 3.7–3.10
• Ubuntu 16.04 veya üstü
• Windows 7 veya üstü
• macOS 10.12.6 (Sierra) veya üstü.

Sonuç

Üst düzey bir sinir ağı kitaplığı olan Keras'ı kullanmaya başlamak için kod deposunu ve Keras eğitiminlerini inceleyebilirsiniz. Oradan diğer eğitimlere geçebilir ve sonunda Keras örneklerini keşfedebilirsiniz .

Keras hakkında herhangi bir sorunuz olduğunda, sorularınızı cevaplayacak veya geliştirme aşamasında fikir alabileceğiniz büyük bir topluluğu da vardır. Aşağıdaki linklerden Keras topluluğuna sorularınızı sorabilirsiniz. 

• TensorFlow forumu
• Keras Google grubu

• Keras GitHub hesabı