یک علم، فناوری یا تکنولوژی، زمانی پیشرفت می‌کند که افراد زیادی در توسعه آن مشارکت داشته باشند. یادگیری عمیق و یادگیری ماشین هم از این قاعده مستثنی نیستند. با این وجود تا همین اواخر، عواملی مانند پیچیدگی ابزارهای توسعه باعث می‌شدند افراد از ورود به این حوزه بترسند، تا اینکه با ظهور Keras، همه چیز تغییر کرد. کراس (Keras) یک کتابخانه متن‌باز مبتنی بر پایتون است که انقلابی در ساده کردن فرایند توسعه و آموزش شبکه‌های عصبی به وجود آورد و این فناوری پیشرفته را در دسترس طیف گسترده‌ای از کاربران، از دانشجویان مبتدی گرفته تا محققان و توسعه‌دهندگان حرفه‌ای قرار داد.
در این مقاله از بلاگ آسا می‌خواهیم در مورد کتابخانه کراس، ویژگی‌ها و مزایا و معایب آن صحبت کنیم، با ما همراه باشید.
کراس (Keras) چیست؟
توسعه مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق همیشه پیچیده به نظر می‌رسید و دلیل آن شیب تند یادگیری کتابخانه‌های سطح پایین مانند TensorFlow بود، تا اینکه کراس (Keras) معرفی شد. کراس (Keras) هم مانند TensorFlow یک کتابخانه متن باز پایتون برای ساخت شبکه‌های عصبی و توسعه یادگیری عمیق است، با این تفاوت که بیشتر پیچیدگی‌های مربوط به یادگیری عمیق را با ارائه یک طراحی ماژولار سطح بالا ساده می‌کند. توسعه‌دهندگان با استفاده از کراس می‌توانند به راحتی مدل‌های یادگیری عمیق خود را بسازند، آموزش دهند و به کار گیرند.
انجام محاسبات پیچیده با کراس
کراس به سرعت طرفداران زیادی پیدا کرد، اما یک نکته وجود دارد؛ کراس نمی‌تواند محاسبات سطح پایین و پیچیده را مدیریت کند، به همین دلیل از یک موتور محاسباتی استفاده می‌کند تا محاسبات سطح پایین را روی TensorFlow، CNTK یا Theano اجرا کند.
بنابراین می‌توان گفت کراس به عنوان یک رابط برای کتابخانه‌های محاسباتی سطح پایین‌تر عمل می‌کند و در حال حاضر به عنوان بخشی از TensorFlow شناخته می‌شود. همین ویژگی‌ها باعث شده تا Keras یک کتابخانه سطح بالا و ساده برای یادگیری و در عین حال یک ابزار قدرتمند برای اجرای محاسبات سطح پایین باشد.
کراس در حال حاضر بیش از ۲۵۰ هزار توسعه‌دهنده دارد و شرکت‌های بزرگی مانند مایکروسافت، گوگل، انویدیا و آمازون به طور فعال در توسعه Keras مشارکت دارند. در حال حاضر شرکت‌های بزرگی مانند نتفلیکس، اوبر و گوگل از این کتابخانه در روند توسعه خود استفاده می‌کنند. اما چرا کراس تا این حد محبوب و پرطرفدار است؟ در ادامه به این سوال پاسخ می‌دهیم.
مزایای کراس چیست؟
شاید مهم‌ترین مزیت Keras، توانایی آن در ساده‌سازی توسعه مدل‌های یادگیری عمیق باشد که باعث شده هم برای مبتدیان و هم برای متخصصان باتجربه به یک ابزار توانمند تبدیل شود. دیگر مزایای کراس هم از دل همین مزیت کلیدی بیرون می‌آیند که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم.
شیب یادگیری مناسب
کراس سینتکس ساده‌تری در مقایسه با tensorflow دارد و به همین دلیل حتی کسانی که در یادگیری ماشین تازه وارد هستند نیز می‌توانند به سرعت اصول اولیه را درک کنند. علاوه بر این، آموزش‌های زیادی برای کراس در دسترس هستند که ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی را به مبتدیان یاد می‌دهند.
سازگاری با فریم‌ورک‌های محبوب
همانطور که پیش‌تر گفته شد، کراس با چندین موتور Backend مانند TensorFlow، Theano و Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) سازگار است. این انعطاف‌پذیری به کاربران اجازه می‌دهد تا هم قدرت چارچوب‌های سطح پایین را داشته باشند و هم از سادگی کراس لذت ببرند. پشتیبانی پیش‌فرض از TensorFlow هم باعث شده تا کراس از پشتیبانی قوی و اکوسیستم گسترده tensorFlow بهره‌مند شود.
ماژولار بودن و انعطاف‌پذیری
کراس یک کتابخانه ماژولار است، یعنی بلوک‌های اصلی سازنده شبکه‌های عصبی (مانند لایه‌ها، بهینه‌سازها و توابع فعال‌سازی)، ماژول‌هایی مستقل و کاملا قابل تنظیم هستند که می‌توانند برای ایجاد مدل‌های پیچیده با هم ترکیب شوند. این ماژولار بودن به ویژه برای اجرای تست‌های مختلف مفید است، زیرا امکان تنظیم آسان اجزای مختلف را فراهم می‌کند.
نمونه‌سازی سریع
ماژولار بودن کراس باعث می‌شود تا این کتابخانه به ابزاری مفید برای نمونه‌سازی سریع تبدیل شود. API بصری Keras به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به سرعت ایده‌های جدید را بدون گرفتار شدن در جزئیات پیچیده بسازند و تست کنند. نمونه‌سازی سریع یکی از جذاب‌ترین ویژگی‌های این کتابخانه است، زیرا در دنیای هوش مصنوعی، آزمایش رویکردهای مختلف باعث توسعه بهترین مدل خواهد شد.
مقیاس پذیری و عملکرد
درست است که این کتابخانه به دلیل سادگی خود شناخته می‌شود، اما این به معنی سادگی در عملکرد نیست. همانطور که گفته شد، کراس از تنسورفلو به عنوان بک‌اند پیش‌فرض خود استفاده می‌کند، بنابراین می‌توانید مدل‌های خود را به راحتی بر روی CPU و GPU اجرا کنید و مدل‌هایی بسیار بزرگ و پیچیده را به‌طور موثر آموزش دهید.
همه این مزایا و قابلیت‌ها باعث شده‌اند تا کراس در طیف گسترده‌ای از حوزه‌ها مورد استفاده قرار گیرد، حوزه‌هایی که در ادامه آن‌ها را معرفی می‌کنیم.
کتابخانه کراس (Keras) در چه زمینه‌هایی استفاده می‌شود؟
مزیت‌ها و توانایی‌های کراس باعث شده تا این کتابخانه به سرعت توجه دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و محققان را جلب کند و برای کاربردهای مختلف استفاده شود. در ادامه به مهم‌ترین این کاربردها اشاره می‌کنیم.
طبقه‌بندی تصویر
زمانی که کراس با شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) ترکیب شود، قدرت فوق‌العاده خود در بینایی کامپیوتر را نشان می‌دهد. طبقه‌بندی تصویر، تشخیص چهره، تشخیص اشیا و تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی برخی از امکانات کراس در بینایی کامپیوتر هستند.
پردازش زبان طبیعی (NLP)
کراس با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و لایه‌های LSTM، پردازش و تحلیل داده‌های متوالی مانند متن یا گفتار را تسهیل می‌کند. بنابراین کاربران می‌توانند مدل‌هایی برای تجزیه و تحلیل احساسات، طبقه‌بندی متن، ترجمه ماشین و سایر وظایف پردازش زبان طبیعی بسازند.
بیشتر بخوانید: پردازش زبان طبیعی چیست؟
تشخیص ناهنجاری
توسعه‌دهندگان می‌توانند با استفاده از کراس مدل‌هایی را توسعه دهند که برای تشخیص ناهنجاری‌ها و الگوهای غیرعادی استفاده می‌شوند. چنین مدل‌هایی معمولا برای تشخیص تقلب، تامین امنیت شبکه و نظارت بر تجهیزات صنعتی مورد استفاده قرار می‌گیرند.
سیستم‌های توصیه‌گر
شبکه‌های اجتماعی و فروشندگان آنلاین می‌توانند با استفاده از کراس، رفتار کاربر را مدل‌سازی کنند و از این طریق محصولات و محتواهای مورد علاقه هر کاربر را به او پیشنهاد دهند. این ویژگی کراس می‌تواند به رشد فروش و افزایش بهره‌وری تبلیغات کمک کند.
یادگیری انتقالی
کراس از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) پشتیبانی می‌کند. در نتیجه توسعه‌دهندگان می‌توانند روند توسعه مدل‌های جدید را بر اساس مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، تسریع کنند.
موارد گفته شده تنها برخی از کاربردهای اصلی Keras هستند، این ابزار همچنین در حوزه‌های دیگری مانند هواشناسی، پیش‌بینی قیمت سهام، تولید تصاویر و موسیقی، توسعه ربات‌ها و حتی توسعه بازی‌های رایانه‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرد. با این وجود برای دستیابی به پتانسیل کامل کراس نیاز است تا درک کاملی از TensorFlow و سایر چارچوب‌های یادگیری عمیق داشته باشید.
چه کسانی باید از کراس استفاده کنند؟
کراس (Keras) برای هر کسی که می‌خواهد مدل‌های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین را توسعه دهد یا آزمایش کند یک انتخاب ایده‌آل است. اگر تازه وارد این حوزه شده‌اید و می‌خواهید با مفاهیم پایه آشنا شوید، Keras با رابط کاربری ساده و مستندات قابل فهمش، شروع خوبی برای شماست. حتی اگر یک توسعه‌دهنده حرفه‌ای یا محقق باشید و به دنبال پیاده‌سازی سریع ایده‌ها و مدل‌های خود هستید، Keras شما را ناامید نمی‌کند.
این کتابخانه به شما کمک می‌کند تا به‌جای درگیر شدن با جزئیات پیچیده ریاضی، روی ساخت و بهبود مدل‌هایتان تمرکز کنید. خلاصه اینکه Keras، چه برای تازه‌کارها و چه برای حرفه‌ای‌ها، ابزاری فوق‌العاده برای ورود به دنیای یادگیری عمیق است. در حال حاضر این کتابخانه به انتخاب اول بسیاری از متخصصان تجزیه و تحلیل داده‌ها، دانشمندان داده و توسعه‌دهندگان مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تبدیل شده است.
سخن پایانی
در این مقاله در مورد کراس (Keras) صحبت کردیم، کتابخانه‌ای که با ارائه یک رابط کاربری ساده، یادگیری عمیق را متحول کرده است. فرقی نمی‌کند یک محقق، مهندس داده، متخصص یادگیری ماشین و حتی یک علاقه‌مند تازه‌کار در این حوزه باشید، پیشنهاد می‌کنیم فرصت‌هایی که کراس در اختیارتان قرار می‌دهد را از دست ندهید. کراس فرایند ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی را ساده می‌کند و می‌تواند غول چراغ جادوی شما برای تبدیل ایده‌هایتان به واقعیت باشد.
منابع:
دیدگاهتان را بنویسید