Keras

Keras ist eine in Python geschriebene High-Level-Bibliothek für neuronale Netze, die auf TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano oder PlaidML aufgesetzt werden kann. Sie wurde entwickelt, um schnelle Experimente mit tiefen neuronalen Netzen zu ermöglichen.

Keras begann als eine Bibliothek, die eine breite Palette von Abstraktionen bot, um die Interaktion mit neuronalen Netzen zu vereinfachen. Anfänglich unterstützte es mehrere Backends, darunter TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano und Deeplearning4j. Mit der Weiterentwicklung von Keras wurde jedoch die Unterstützung für alle diese Backends außer TensorFlow (TF) eingestellt. Derzeit kann Keras PyTorch, JAX und TF als Backend-Engines verwenden.

Ab 2024 ist Keras zu einer der De-facto-Schnittstellen für die Interaktion mit TF geworden. Sie bietet einfache, leicht verständliche Bausteine, die es jedem Entwickler ermöglichen, ein neuronales Netzwerk zu konstruieren, unabhängig von dem von ihm gewählten Backend. Während TF besser für die Erforschung tiefer neuronaler Netze geeignet ist, eignet sich Keras hervorragend für das Rapid Prototyping.

Keras bietet mehr als nur die grundlegenden Bausteine von neuronalen Netzen, wie Schichten und Funktionen. Es bietet zahlreiche Tools, die die Arbeit mit Text und Bildern erheblich vereinfachen. Keras ist in verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz weit verbreitet, darunter:

• Verarbeitung natürlicher Sprache;
• Computer Vision;
• Zeitreihenanalyse;
• Generierung von Inhalten;
• Empfehlungssysteme.

Das Hauptmerkmal von Keras ist die Fähigkeit, neuronale Netze sowohl mit einfachen, vordefinierten Topologien als auch mit komplexen Topologien gleichermaßen einfach zu erstellen. Diese Flexibilität erstreckt sich auch auf neuronale Netze mit mehreren Eingängen und Ausgängen sowie auf solche, die mehrfach geteilte Schichten verwenden. Darüber hinaus ermöglicht Keras die Erstellung von Modellen, die nicht-sequenzielle Datenströme effektiv und ohne übermäßig komplizierte Entwicklungsprozesse verarbeiten.

Keras ist nicht nur entwicklerfreundlich, sondern unterstützt auch das verteilte Training von Modellen auf mehreren GPUs. Während jedes Backend diese Funktion etwas anders implementiert, bleibt der Kerncode weitgehend konsistent:

• TensorFlow - using tf.distribute API;
• PyTorch - using DistributedDataParallel-Modul;
• JAX - Verwendung von jax.sharding API.

Keras-Installation

Für die Installation der neuesten Version von Keras ist nur ein einziger Befehl erforderlich:

pip install --upgrade keras

Der Python-Paketmanager lädt automatisch die neueste Version von Keras herunter und installiert sie. Eine weitere effektive Möglichkeit, die Installation zu isolieren, ist die Erstellung einer separaten virtuellen Umgebung:

python -m venv /home/usergpu/venv

Aktivieren wir sie:

source /home/usergpu/venv/bin/activate

Jetzt können Sie Keras mit dem oben genannten Befehl installieren. Mit dieser Methode können Sie mit verschiedenen Paketversionen experimentieren, ohne die Python-Installation auf dem Betriebssystem des Servers zu beeinträchtigen.

Erweitern von Funktionen

Wenn Sie Keras zur Erstellung neuronaler Netze verwenden, sollten Sie den Einsatz zusätzlicher Software in Betracht ziehen, um häufige Entwicklungsprobleme zu bewältigen.

Hyperparameter

Neuronale Netze werden normalerweise mit zwei Arten von Werten trainiert: Hyperparameter und Gewichte. Hyperparameter sind statische Werte, die den Lernprozess steuern, während Gewichte dynamische Werte sind, die sich während des Lernens ändern. Die Wahl der Hyperparameter ist von entscheidender Bedeutung, da die Lernalgorithmen sie für die interne Konfiguration verwenden, was sich erheblich auf das endgültige Lernergebnis auswirkt.

Für eine optimale Hyperparameterkonfiguration können Sie KerasTuner verwenden, eine spezielle Bibliothek. Sie bietet eine flexible Verwaltung von Hyperparametern, indem sie eine dynamische Definition während der Modellerstellung ermöglicht.

Computer Vision

Bei der Entwicklung eines neuronalen Netzes für die automatische Bilderkennung und -beschreibung sollten Sie die KerasCV-Bibliothek verwenden. Diese fertige Bibliothek erweitert die standardmäßige Keras-API um Komponenten, die gängige Aufgaben der maschinellen Bildverarbeitung vereinfachen, darunter:

• Objekterkennung;
• Objektklassifizierung;
• Datenerweiterung;
• Bildsegmentierung;
• Bilderzeugung;
• und vieles mehr.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Bewertung der Reaktion des Publikums auf Inhalte ist eine wichtige Marketing-Kennzahl. Dies kann auf verschiedene Weise gemessen werden, z. B. durch das Zählen von Likes und Kommentaren. Kommentare können jedoch sowohl positiv als auch negativ sein, was eine Herausforderung darstellt. Bei einem einzelnen Inhalt, z. B. einem Social-Media-Beitrag mit wenigen Kommentaren, ist eine manuelle Auswertung machbar. Bei Hunderten von Beiträgen und Tausenden von Kommentaren wird die Aufgabe jedoch überwältigend.

An dieser Stelle kommt die Verarbeitung natürlicher Sprache zur Hilfe. Durch das Erstellen und Trainieren eines neuronalen Netzwerks ist es möglich, den Ton von Textfragmenten zu bestimmen. Wenn es mit Nutzerkommentaren gefüttert wird, kann dieses Netzwerk genau einschätzen, wie gut der Inhalt beim Publikum ankam. Marketingfachleute können diese Daten dann zur Feinabstimmung ihres Inhaltsplans oder sogar zur Anpassung der gesamten Marketingstrategie des Unternehmens nutzen.

Keras, unabhängig vom verwendeten Backend, eignet sich hervorragend für solche Aufgaben. Für einen schnellen Start ist die KerasNLP-Bibliothek ein wertvolles Werkzeug. Sie erleichtert die Merkmalsextraktion aus Text unter Verwendung von vortrainierten Modellen wie BERT, RoBERTa oder GPT2.

KerasHub befasst sich mit mehreren Herausforderungen bei der kollaborativen Entwicklung:

1. Es bietet ein Repository zum Speichern von Modellen.
2. Es enthält ein Versionierungssystem, mit dem Sie die Entwicklung des Modells verfolgen und bei Bedarf auf frühere Versionen zurückgreifen können.
3. Die Plattform unterstützt das Hosting von Dokumentationen, was bereits in den frühesten Entwicklungsstadien wichtig ist.