Keras ist eine High-Level-API für neuronale Netze, die in Python geschrieben wurde und auf TensorFlow, CNTK oder Theano aufsetzen kann. Sie wurde entwickelt, um das Erstellen und Experimentieren mit Deep-Learning-Modellen zu erleichtern, insbesondere für Anfänger oder Forscher, die keine Experten für maschinelles Lernen sind.

Keras bietet einen einfachen, modularen Ansatz für den Aufbau von tiefen neuronalen Netzen, mit Schichten, die einfach gestapelt und konfiguriert werden können, um eine Vielzahl von neuronalen Netzarchitekturen zu erstellen. Darüber hinaus enthält Keras eine Vielzahl integrierter Funktionen für gängige Deep-Learning-Aufgaben, wie z. B. Datenvorverarbeitung, Modellbewertung und Visualisierung.

Für welche Anwendungen kann man Keras verwenden?

Keras ist in vielen Branchen bereits Standard, wenn es um das Training von Machine Learning-Modellen geht, die speziell für einen Anwendungsfall trainiert wurden. Auf der Website von TensorFlow siehst Du, dass bereits viele Unternehmen TensorFlow und Keras einsetzen und einige Fallstudien erklären, wo genau das Framework eingesetzt wird:

• Twitter: Das soziale Netzwerk nutzt das Machine Learning Framework, um die Timelines der Nutzer zu füllen. Es muss sichergestellt werden, dass nur die relevantesten neuen Tweets angezeigt werden, auch wenn der Nutzer einer großen Anzahl von Accounts folgt. Zu diesem Zweck wurde mit TF ein Modell erstellt, das nur die besten Tweets vorschlägt.
• Sinovation Ventures: Dieses medizinische Unternehmen nutzt TensorFlow-Angebote, um Bildklassifikatoren zu trainieren, die verschiedene Arten von Krankheiten auf Bildern der Netzhaut diagnostizieren. Solche Klassifizierungen von Bildern werden in vielen Anwendungen benötigt, auch außerhalb der Medizin.

• Spotify: Der Streaming-Dienstleister nutzt die erweiterte Version von TensorFlow (TFX), um seinen Kunden personalisierte Song-Empfehlungen zu geben. Im Vergleich zu Twitter-Anwendungen stellt vor allem die Eingabe eine große Herausforderung dar, da auch sichergestellt werden muss, dass Parameter wie das Genre, der Rhythmus oder die Geschwindigkeit der Lieder übereinstimmen. Diese Werte sind numerisch viel schwieriger darzustellen als der Text von Tweets.
• PayPal: Der Zahlungsdienstleister hat ein komplexes Modell entwickelt, um betrügerische Zahlungen frühzeitig zu erkennen. Dabei war es besonders wichtig, dass das Modell legitime Zahlungen so selten wie möglich als gefälscht klassifiziert, um das Nutzererlebnis nicht zu verschlechtern.

Wie sind TensorFlow und Keras miteinander verbunden?

TensorFlow und Keras sind zwei weit verbreitete Bibliotheken für maschinelles Lernen, die häufig gemeinsam zum Aufbau und Training von Deep-Learning-Modellen verwendet werden. TensorFlow ist eine Open-Source-Softwarebibliothek für Datenfluss- und differenzierbare Programmierung für eine Reihe von Aufgaben, während Keras eine High-Level-API für neuronale Netze ist, die in Python geschrieben wurde und auf TensorFlow aufsetzen kann. Es bietet eine einfache und intuitive Schnittstelle für den Aufbau neuronaler Netze, während TensorFlow Low-Level-APIs für den Aufbau und das Training von Machine-Learning-Modellen bietet.

Die Verbindung zwischen TensorFlow und Keras kann auf zwei Arten verstanden werden. Erstens kann Keras als High-Level-Schnittstelle verwendet werden, um Deep-Learning-Modelle in TensorFlow zu erstellen und zu trainieren. TensorFlow stellt das rechnerische Backend für Keras zur Verfügung und ermöglicht es den Benutzern, komplexe neuronale Netzwerke mit minimalem Code zu erstellen. Keras kann auf TensorFlow als Modul laufen und bietet eine Reihe von benutzerfreundlichen Funktionen und Klassen für den Aufbau neuronaler Netze. Durch die Verwendung von Keras mit TensorFlow können Nutzer die Vorteile der leistungsstarken Funktionen von TensorFlow zur Optimierung und Skalierung von Modellen nutzen und gleichzeitig die Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit von Keras genießen.

Zweitens kann es auch als eigenständige Bibliothek verwendet werden, unabhängig von TensorFlow. In diesem Fall verwendet Keras andere Backend-Bibliotheken wie Theano oder CNTK für die Durchführung der Berechnungen. Wenn es jedoch mit TensorFlow verwendet wird, bietet es mehrere Vorteile, darunter schnellere Berechnungszeiten und bessere Kompatibilität mit anderen TensorFlow-Tools und -Frameworks. Darüber hinaus kann das Framework die verteilten Rechenfähigkeiten von TensorFlow nutzen, so dass Benutzer große Deep-Learning-Modelle auf mehreren Maschinen trainieren können.

Insgesamt bietet die Verbindung zwischen TensorFlow und Keras ein leistungsfähiges Framework für den Aufbau und das Training von Deep-Learning-Modellen. Durch die Kombination können Benutzer die besten Eigenschaften beider Bibliotheken nutzen, einschließlich der benutzerfreundlichen Schnittstelle von Keras und der Skalierbarkeit und Optimierungsmöglichkeiten von TensorFlow. Dies erleichtert Entwicklern die Erstellung und den Einsatz von Deep-Learning-Modellen für eine Vielzahl von Anwendungen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu prädiktiver Analytik und autonomen Systemen.

Was sind die Vorteile der Verwendung von Keras?

Es gibt verschiedene Gründe, warum viele Unternehmen das Open-Source-Framework bereits nutzen. Dazu gehören zum Beispiel:

• Benutzerfreundlichkeit: Keras verfügt über eine einfache, intuitive Schnittstelle, die es auch Anfängern oder Forschern, die keine Experten für maschinelles Lernen sind, leicht macht, Deep-Learning-Modelle zu erstellen und mit ihnen zu experimentieren.
• Schnelles Prototyping: Es ermöglicht schnelles Prototyping und Experimentieren mit einer flexiblen Architektur, die eine schnelle Iteration und das Testen verschiedener Modellkonfigurationen ermöglicht.
• Flexibel: Das Framework unterstützt eine breite Palette von neuronalen Netzwerkarchitekturen, darunter Convolutional Neural Networks, rekurrente neuronale Netzwerke und sogar kundenspezifische Architekturen.
• Transfer-Learning: Keras unterstützt Transfer Learning, das es dem Benutzer ermöglicht, vortrainierte Modelle zu nutzen und das gewonnene Wissen von einer Aufgabe auf eine andere zu übertragen.
• Visualisierung: Keras enthält integrierte Funktionen zur Visualisierung von Modellarchitekturen und des Trainingsfortschritts, was die Überwachung und Fehlersuche bei Modellen während des Trainings erleichtert.

Was sind die Nachteile der Verwendung von Keras?

Keras ist eine High-Level-API für die Erstellung und das Training von Deep-Learning-Modellen und hat einige Nachteile, die Benutzer beachten sollten. Eine der Einschränkungen besteht darin, dass sie möglicherweise nicht so viel Kontrolle oder Flexibilität über die zugrunde liegende Modellarchitektur bietet wie andere Bibliotheken auf niedrigerer Ebene wie TensorFlow. Dies kann fortgeschrittene Benutzer einschränken, die eine feinkörnigere Kontrolle über das Modell benötigen.

Ein weiterer potenzieller Nachteil von Keras ist, dass es für bestimmte Arten von Anwendungen möglicherweise nicht die beste Wahl ist. So ist es möglicherweise nicht die beste Option für die Entwicklung von Modellen für komplexe Aufgaben wie die Verarbeitung natürlicher Sprache oder die Segmentierung von Bildern, für die speziellere Tools und Frameworks erforderlich sind. Außerdem ist Keras bei sehr großen Datensätzen oder komplexen Modellarchitekturen möglicherweise nicht so leistungsfähig wie andere Bibliotheken.

Und schließlich ist Keras aufgrund seines High-Level-Charakters möglicherweise nicht so anpassbar oder erweiterbar wie andere Bibliotheken. Zwar bietet Keras eine breite Palette an vorgefertigten Schichten und Funktionen für den Aufbau neuronaler Netze, aber die Änderung oder Erweiterung dieser Komponenten ist möglicherweise nicht so einfach wie bei einer Bibliothek auf niedrigerer Ebene wie TensorFlow. Dies kann eine Einschränkung für Benutzer darstellen, die benutzerdefinierte Funktionen entwickeln oder Keras mit anderen Tools oder Frameworks integrieren müssen.

Was sind die Prinzipien von Keras?

Die wichtigsten Prinzipien von Keras sind Benutzerfreundlichkeit, Modularität und Erweiterbarkeit. Es bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle für die Erstellung neuronaler Netze, die es den Benutzern ermöglicht, schnell Prototypen zu erstellen und mit verschiedenen Modellarchitekturen zu experimentieren.

Das Framework ist außerdem hochgradig modular, was bedeutet, dass es einfach ist, verschiedene Schichten und Modelle zu erstellen, zu ändern und zu kombinieren, um benutzerdefinierte Architekturen zu erstellen. Diese Modularität ermöglicht es den Anwendern auch, Code in verschiedenen Projekten wiederzuverwenden und gemeinsam zu nutzen, was Zeit und Aufwand bei der Entwicklung und dem Training neuer Modelle sparen kann.

Schließlich ist Keras in hohem Maße erweiterbar, was bedeutet, dass es leicht mit anderen Tools und Frameworks integriert werden kann. Es kann mit mehreren Backends verwendet werden, darunter TensorFlow, Theano und CNTK, so dass die Benutzer die Stärken verschiedener Bibliotheken für unterschiedliche Aufgaben nutzen können. Außerdem bietet sie eine einfache API für die Definition von benutzerdefinierten Schichten und Funktionen, wodurch die Bibliothek leicht erweitert werden kann, um neue Arten von Modellen oder Aufgaben zu unterstützen.

Was brauchst Du, um Keras zu verwenden?

Keras kann grundsätzlich wie jede andere Python-Bibliothek verwendet werden. Es muss also eine Python-Umgebung auf dem Gerät installiert sein. Dann kannst Du das Keras-Modul einfach mit dem pip-Befehl “install” installieren. Falls Du in Jupyter Notebooks arbeitest, musst Du dem Befehl ein Ausrufezeichen voranstellen, um zu erkennen, dass es sich um einen Terminalbefehl handelt.

pip3 install keras

Um die Bibliothek nutzen zu können, müssen jedoch bestimmte Anforderungen an das Computersystem erfüllt werden. Ohne diese wird es schwierig, selbst die kleinsten Modelle des maschinellen Lernens auf eine leistungsfähige Weise zu trainieren. Zu diesen Anforderungen gehören:

• Zentrale Recheneinheit: Viele Modelle, die nicht unbedingt auf Matrizen basieren, verwenden diese Komponente zur Berechnung. Daher sollte die CPU ausreichend leistungsfähig und aktuell sein. Bei Intel sollte der Prozessor mindestens aus der fünften Generation oder neuer sein. Bei macOS-Computern ist zu beachten, dass möglicherweise noch nicht alle Bibliotheken an die neuen Apple-Chips der M-Serie angepasst wurden. Dementsprechend muss bei der Installation von z.B. TensorFlow und Keras anders vorgegangen werden.
• RAM: Der Arbeitsspeicher sollte nach Möglichkeit mindestens 8 GB betragen. Bei jedem Trainingslauf werden alle Datensätze des Batches in den RAM geladen. Ist dieser nicht groß genug, muss eventuell die Batchgröße, also die Anzahl der Datenpunkte pro Trainingslauf, reduziert werden. Dies kann erhebliche Auswirkungen auf die Leistung des Modells haben. So können selbst einfache Modelle mit Bildern auf Computern mit 4 GB Arbeitsspeicher schnell an ihre Grenzen stoßen.
• Grafische Verarbeitungseinheit (GPU): Neuronale Netze basieren auf den sogenannten Tensoren. Diese können mit Hilfe von Grafikkarten viel schneller berechnet werden als mit dem Prozessor. Das liegt daran, dass Tensoren der Darstellung von Bildern in Zahlen sehr ähnlich sind. Ein mit leistungsfähigen Grafikkarten ausgestatteter Computer kann daher das Training potenziell stark beschleunigen.

Das solltest Du mitnehmen

• Keras ist eine High-Level-API für neuronale Netze, die in Python geschrieben wurde und auf TensorFlow, CNTK oder Theano aufsetzen kann.
• Sie kann als eigenständige Bibliothek oder als Ergänzung zu anderen Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow verwendet werden.
• Die Bibliothek ist besonders einfach zu benutzen, modular und erweiterbar und bildet einen perfekten Ausgangspunkt für Anfänger, um ihr erstes Machine Learning Modell zu erstellen.

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Die offizielle Website ist hier verlinkt.