За последнее десятилетие машинное обучение и глубокое обучение пережили необычные туры от спада до бума. Кипя в исследовательских лабораториях, эти две вертикали искусственного интеллекта стали спасением для многих компаний. Машинное обучение рассказывает о различных подходах и алгоритмах для анализа данных и извлечения из них уроков в различных формах.
Машинное обучение стало еще более популярным, поскольку его алгоритм стал точно предсказывать. Это помогло компаниям понять свои требования, а также получить информацию из собранных данных. Затем появилось глубокое обучение как подобласть машинного обучения. То, что может сделать глубокое обучение, еще более увлекательно.
Давайте поближе познакомимся с машинным обучением и глубоким обучением
Алгоритмы глубокого обучения могут имитировать работу человеческого мозга. Он создает шаблоны и использует данные, чтобы машины могли принимать решения самостоятельно. Глубокое обучение воспроизводит различные типы функций ИИ, которые имитируют функциональность мозга, называемые искусственными нейронными сетями. Методы глубокого обучения используют модели машинного обучения с искусственным интеллектом для создания нейронных сетей. Эти сети могут выполнять неконтролируемое обучение на основе неструктурированных, полуструктурированных и немаркированных данных. Поскольку алгоритмы и модели глубокого обучения создают глубокие сети, имитирующие мозг, у него есть альтернативное название — глубокое нейронное обучение.
Рисунок: Архитектура глубокой нейронной сети
В настоящее время глубокое обучение используется почти везде. От виртуальных помощников в ваших смартфонах и умных домашних устройствах до визуального распознавания, детекторов мошенничества, беспилотных автомобилей, медицинского оборудования — все использует алгоритмы и методы глубокого обучения. 2016 год был годом, когда глубокое обучение продемонстрировало значительный прогресс, и с тех пор оно все установлено на топливо и огонь. К концу 2022 года Gartner прогнозирует, что более 75% предприятий и фирм начнут внедрять DNN, культивируя классические методы ML. (Источник: Gartner: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-predicts-the-future-of-ai-technologies/) Доступно множество библиотек глубокого обучения. Поэтому новичкам становится сложно выбрать среди них. В этой статье речь пойдет о двух популярных фреймворках глубокого обучения. Возможно, вы уже поняли. Кроме того, в этой статье мы подробно рассмотрим различия между Keras и TensorFlow.
Что такое TensorFlow?
Это самая популярная библиотека глубокого обучения, которая помогает инженерам, нейробиологам и другим специалистам создавать алгоритмы и модели глубокого обучения. Команда Google Brain является детищем этой библиотеки с открытым исходным кодом, которая использует программистов потоков данных для обработки числовых вычислений и крупномасштабного контролируемого и неконтролируемого обучения. TensorFlow объединяет модели машинного обучения и глубокого обучения и визуализирует их с помощью больших наборов данных, чтобы научить эти модели думать и создавать разумные результаты самостоятельно. Разработчики и инженеры используют Python для реализации этой библиотеки, а также создают подходящий внешний интерфейс для использования фреймворка. Дизайн и цель TensorFlow в основном заключаются в запуске глубоких нейронных сетей и обучении машин обучению и быстрому принятию решений. Компании также используют TensorFlow для распознавания изображений, классификации рукописных символов, рекуррентных нейронных сетей, встраивания слов, НЛП для обучения машин пониманию человеческого языка, моделей последовательностей для машинного перевода и моделирования дифференциальных уравнений в частных производных. TensorFlow также помогает в анализе продаж и прогнозировании производственных единиц, необходимых в масштабе. Медицинские и медицинские устройства, использующие ИИ, также используют TensorFlow для определения точных решений.
Что такое Керас?
Глубокое нейронное обучение находится в ярости с 2017 года. С его ростом сложность всех доминирующих фреймворков стала барьером для инженеров по науке о данных и машинному обучению. Разработчики и инженеры выдвинули множество предложений по упрощенному, но высокоуровневому API для построения больших нейронных сетей и моделей. Пройдя долгий этап исследований и адаптации, Keras стал выбором нейросети высокого уровня. Keras — это библиотека глубоких нейронных сетей с открытым исходным кодом, разработанная Франсуа Шолле, инженером Google. Он разработал ее так, чтобы она была быстрой, простой в реализации и модульной по своей природе. Франсуа создал Keras, используя Python, работающий поверх Theano. С тех пор Keras был принят в качестве высокоуровневого API для разработки алгоритмов глубокого обучения. Это также помогает в быстром прототипировании глубоких нейронных моделей.
Важные особенности TensorFlow и Keras —
Keras был разработан поверх TensorFlow, поэтому вы можете подумать, что оба будут иметь одинаковые функции. Но это не так. Давайте теперь рассмотрим различные характеристики Keras и TensorFlow одну за другой.
Важные особенности Keras –
Вот список различных функций, предлагаемых Keras.
я. Keras — это инструмент на основе API, который больше похож на Python.
II. Модульность — важная особенность Keras.
III. Основное внимание уделяется пользовательскому опыту и плавному созданию моделей глубокого обучения.
IV. Моделирование и создание глубокой нейронной сети — это просто, но надежно.
v. Он поддерживает быстрое и простое создание прототипов моделей.
ви. Keras — это высокоуровневый API, поддерживающий многоплатформенную и многосерверную интеграцию.
vii. Он поддерживает создание рекуррентных и сверточных нейронных сетей.
VIII. Keras гибок и, следовательно, предпочтителен в различных областях, таких как здравоохранение, корпоративная информация, прогнозы продаж, поддержка клиентов, виртуальные помощники и т. д.
икс. Керас выразительный. Поэтому предприятия и научные организации используют его для различных исследовательских целей.
Икс. Keras был разработан из самого Python. Поэтому его легко исследовать, отлаживать и интегрировать.
xi. Это помогает в быстром экспериментировании проектов, которые предлагают готовые к рынку проекты.
Важные особенности TensorFlow –
Вот список различных функций, предлагаемых TensorFlow.
я. Он имеет обширную поддержку сообщества с разработчиками.
II. Он поддерживает настраиваемые градиенты и градиенты высокого порядка.
III. Это позволяет быстро выполнять отладку с помощью инструментов Python.
IV. Он обеспечивает различные уровни извлечения, которые могут имитировать нейронные модели человеческого мозга.
v. Это также может позволить создавать и обучать сложные нейронные модели, которые могут принимать решения на основе алгоритмов ML.
ви. Он имеет несколько динамических моделей, которые используют Python для управления потоком.
vii. Он также обладает гибкостью для работы с различными другими библиотеками и фреймворками для глубокого обучения.
VIII. Он также может работать с Keras Functional API.
икс. Он имеет хорошо написанную документацию о том, что использовать. Это заставляет разработчиков склоняться к использованию этого.
Икс. TensorFlow может поддерживать и интегрировать мощные дополнительные предопределенные модели и библиотеки в свою экосистему.
xi. Интегрировать TensorFlow с другими библиотеками обработки данных и машинного обучения очень просто. Это причина, по которой разработчики находят утешение в его использовании.
Разница между Keras и TensorFlow
Хотя Keras может позволить разработчикам использовать все операции и функции глубокого обучения общего назначения, он не может предоставить столько же, сколько TensorFlow. Это потому, что Keras работает поверх TensorFlow. TensorFlow расширяется за счет самой передовой формы функций и операций глубокого обучения. Эти операции становятся удобными и полезными при выполнении тщательных исследований и разработок новых и исключительных глубоких нейронных моделей.
Вот график, показывающий Google Trends между Keras и TensorFlow, когда они оба достигли своего бума (2016–2018 гг. По сравнению с сейчас).
Давайте теперь рассмотрим сравнительный сценарий, чтобы понять различия между Keras и TensorFlow.
Keras против TensorFlow (популярность на GitHub)
Keras против TensorFlow с точки зрения карьеры —
Если вы планируете быстро изучить и внедрить модели глубокого обучения, вам следует использовать Keras. Если вы занимаетесь интенсивными исследованиями и хотите продолжить инновационные проекты глубокого обучения с большими наборами данных, TensorFlow для вас. Выбор между Keras и TensorFlow полностью зависит от функций, функций и задач, которые могут выполнять фреймворки. Исследователи, инженеры и специалисты по данным должны выбирать свои структуры в соответствии с требованиями и потребностями проекта и его клиента. Поэтому изучение их обоих является плюсом.
Давайте теперь посмотрим на статистический отчет о различных онлайн-платформах по трудоустройству, показывающий возможности карьерного роста.
Преимущества TensorFlow и Keras –
Вот некоторые из преимуществ Keras.
· Используя это, разработчики могут минимизировать количество действий пользователя; чтобы фирма могла быстро доставить прототип.
· Он может отображать действенную обратную связь, когда пользователь совершает ошибку.
· Это помогает создавать частый, упрощенный и оптимизированный пользовательский интерфейс для общих случаев использования.
· Это помогает в разработке современных моделей и создании новых показателей и слоев.
· Разработчики могут развертывать Keras на самых разных устройствах.
· Легко учиться и использовать.
· Мы также можем использовать Keras с системами Raspberry Pi и Android.
Вот некоторые из преимуществ Tensorflow.
· Он может обслуживать, а также обучать модели в живых проектах. Он может обслуживать эти модели по мере необходимости.
· TensorFlow может использовать как GPU, так и CPU для обучения и ускорения моделирования.
· Он поддерживает возможности автоматической дифференциации. Это помогает в моделировании машинного обучения на основе градиента.
· Это помогает разработчикам в выполнении части графика или нейронной сети, которая помогает в извлечении дискретных данных.
· Его время компиляции намного меньше, чем у других библиотек и фреймворков для глубокого обучения.
Недостатки Keras и TensorFlow –
Вот некоторые недостатки Keras.
· Keras медленно выполняет и обучает модели глубокого обучения.
· У него меньше проектов, доступных в Интернете, чем у TensorFlow.
· Имеет сложную архитектуру.
· Хотя он поддерживает несколько графических процессоров, он не может использовать их все.
· Иногда он спонтанно показывает низкоуровневые ошибки бэкенда, которые трудно отлаживать.
Вот некоторые из недостатков TensorFlow
· Хотя TensorFlow эффективен, он не обеспечивает большую скорость по сравнению с другими средами глубокого обучения.
· Он не поддерживает графический процессор Nvidia.
· Работа с TensorFlow занимает много времени, поскольку разработчикам необходимо знать линейную алгебру и сложные вычисления.
· Из-за низкоуровневой структуры API кривая обучения TensorFlow крутая.
· В нем отсутствуют символические циклы.
· Он не поддерживает OpenCL.
Аспекты пригодности Keras и TensorFlow —
Вот некоторые из упомянутых моментов, которые показывают, где Keras оказывается лучше, чем TensorFlow.
· Обеспечивает универсальную серверную поддержку
· Ускоренное создание прототипов и выпуск готовых образцов
· Проекты с небольшими наборами данных
· Проекты для начинающих
Опять же, есть перечисленные ситуации, которые показывают, где TensorFlow оказывается лучше, чем Keras.
· С легкостью выполняет тяжелые проекты
· Может легко обрабатывать проекты с большим набором данных
· Лучше подходит для обнаружения объектов
· Широкий спектр функций
Подведение итогов –
Все технологические достижения и будущее отрасли движутся в сторону автоматизации. Глубокое обучение играет важную роль в управлении различными аспектами, такими как промышленные отрасли и исследования. Начиная с онлайн-покупок, бронирования билетов или отправки денег через Интернет, каждая технологическая вертикаль использует модели машинного обучения и глубокого обучения. Это помогает машинам лучше понимать взаимодействие человека с технологией и принимать соответствующие быстрые решения. И Keras, и TensorFlow могут помочь разработчикам работать над проектами глубокого обучения, но в этой статье показаны некоторые четкие различия между ними обоими. Есть популярная среди разработчиков формула -
tf.keras + tf (TensorFlow) = все, что вам нужно, чтобы преуспеть на рынке глубокого обучения
Так что всегда полезно учиться обоим. Но выбор из этих двух зависит от ситуации или проекта, которым вы полностью занимаетесь. Если вы ищете готовые проекты и хотите использовать их повторно, ProjectPro — лучший поставщик для этого. Мы экономим время и деньги разработчиков, предоставляя им повторно используемые проектные решения. ProjectPro обслуживает обширную коллекцию проектов в области науки о данных и больших данных.
