Keras

Keras is een krachtige en gebruiksvriendelijke open-source high-level neural networks API, geschreven in Python en in staat om te draaien bovenop TensorFlow, CNTK of Theano. Het werd ontwikkeld met als doel snelle experimentatie mogelijk te maken en biedt sterke ondersteuning voor zowel productie- als onderzoeksdoeleinden. Oorspronkelijk ontwikkeld door François Chollet, een ingenieur bij Google, is Keras ontworpen om eenvoudig en snel te prototypen dankzij de modulariteit en eenvoud. Het is uitgegroeid tot een hoeksteen binnen het deep learning veld vanwege de toegankelijkheid en het vermogen om complexe berekeningen om te zetten in beheersbare taken.

Belangrijkste kenmerken van Keras

1. Gebruiksvriendelijke interface
   Keras biedt een eenvoudige, consistente en zeer productieve interface, die de cognitieve belasting voor ontwikkelaars vermindert en hen in staat stelt zich te concentreren op het creëren en innoveren van modelarchitecturen zonder zich bezig te hoeven houden met technische complexiteit.

2. Modulariteit en uitbreidbaarheid
   Het framework is zeer modulair, waardoor gebruikers aangepaste lagen, modellen en workflows kunnen creëren. Via de Sequential- en Functionele API’s ondersteunt het zowel eenvoudige als complexe architecturen, wat een breed scala aan experimentatie en maatwerk mogelijk maakt.

3. Cross-platform compatibiliteit
   Keras is platformonafhankelijk, wat betekent dat het op verschillende platforms kan draaien en meerdere backend-engines ondersteunt, waaronder TensorFlow, JAX en PyTorch. Deze flexibiliteit zorgt ervoor dat modellen ontwikkeld en ingezet kunnen worden op uiteenlopende omgevingen, van CPU’s tot TPU’s, en zelfs mobiele en webplatforms.

4. Schaalbaarheid en prestaties
   Dankzij de mogelijkheden van TensorFlow en andere backends kan Keras opschalen van setups op één machine tot grote clusters van GPU’s of TPU’s, waardoor het geschikt is voor zowel kleinschalige experimenten als grootschalige productiesystemen.

5. Rijk ecosysteem
   Keras integreert met een uitgebreid ecosysteem van tools en bibliotheken. Het biedt voorgetrainde modellen, hulpmiddelen voor het laden van data en ondersteuning voor diverse machine learning taken, waaronder computer vision, natural language processing en meer.

6. Snelle experimentatie
   Dankzij de high-level abstracties vereenvoudigt Keras het proces van prototyperen en experimenteren met verschillende modelarchitecturen, wat cruciaal is voor verkennend werk en snelle ontwikkelcycli.

Structuur en componenten

Keras is opgebouwd rond twee kerncomponenten: lagen en modellen. Lagen vormen de bouwstenen van neurale netwerken en bevatten zowel de toestand (gewichten) als de berekening. Modellen daarentegen zijn grafen van lagen die getraind en geëvalueerd kunnen worden.

Modellen in Keras

1. Sequential Model
   Het eenvoudigste type Keras-model, waarmee je laag voor laag in een lineaire stapel een model bouwt. Dit is ideaal voor modellen waarbij elke laag slechts één input en output heeft.

   from keras.models import Sequential
   from keras.layers import Dense, Activation
   
   model = Sequential()
   model.add(Dense(units=64, input_dim=100))
   model.add(Activation('relu'))
   model.add(Dense(units=10))
   model.add(Activation('softmax'))
   

2. Functionele API
   Biedt meer flexibiliteit doordat je complexe modellen kunt definiëren met meerdere inputs en outputs, gedeelde lagen en een niet-lineaire topologie. Dit is geschikt voor geavanceerde architecturen zoals multi-branch netwerken.

   from keras.layers import Input, Dense, concatenate
   from keras.models import Model
   
   input1 = Input(shape=(100,))
   input2 = Input(shape=(50,))
   hidden1 = Dense(64, activation='relu')(input1)
   hidden2 = Dense(32, activation='relu')(input2)
   merged = concatenate([hidden1, hidden2])
   output = Dense(10, activation='softmax')(merged)
   model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
   

3. Model Subclassing
   Voor toepassingen die meer maatwerk vereisen, kun je in Keras de Model-klasse subklassen en je eigen forward pass definiëren met de call-methode.

Toepassingen en gebruiksscenario’s

Keras wordt breed ingezet in diverse domeinen voor het bouwen en implementeren van deep learning modellen. Enkele veelvoorkomende toepassingen zijn:

• Beeld- en videobewerking
  Taken zoals beeldclassificatie, objectdetectie en videoanalyse maken gebruik van convolutionele neurale netwerken (CNN’s) die met Keras zijn gebouwd.

• Natural Language Processing (NLP)
  Keras ondersteunt modellen voor sentimentanalyse, machinevertaling en andere NLP-taken, dankzij de mogelijkheden voor het verwerken van sequentiële data.

• Tijdreeksvoorspellingen
  Modellen met LSTM- of GRU-lagen worden gebruikt voor het voorspellen van tijdreeksen, toepasbaar in onder andere financiën en meteorologie.

• Gezondheidszorg
  In medische beeldvorming helpen Keras-modellen bij het vroegtijdig detecteren van aandoeningen, terwijl ze bij medicijnontwikkeling moleculaire interacties voorspellen.

• Autonome systemen
  Keras faciliteert realtime dataverwerking in robotica en autonome voertuigen en ondersteunt navigatie en besluitvorming.

• AI en gameontwikkeling
  Wordt gebruikt bij het ontwikkelen van AI voor games en simulaties, waarbij reinforcement learning wordt ingezet voor adaptieve gameplay-ervaringen.

Integratie met AI-automatisering en chatbots

Binnen AI-automatisering en chatbots speelt Keras een essentiële rol door tools te bieden om robuuste modellen te bouwen voor natuurlijke taalverwerking, sentimentanalyse en dialoogsysteemontwikkeling. Deze mogelijkheden zijn essentieel voor het creëren van intelligente chatbots die op natuurlijke wijze met gebruikers kunnen communiceren, context begrijpen en relevante antwoorden geven. Door de krachtige functies van Keras te benutten, kunnen ontwikkelaars snel AI-gedreven chatbots prototypen en inzetten die de gebruikersbetrokkenheid verhogen en klantenservice automatiseren.

Keras: Een deep learning framework

Keras is een high-level neural networks API, geschreven in Python en in staat om te draaien bovenop TensorFlow, CNTK of Theano. Het werd ontwikkeld met als focus snelle experimentatie mogelijk te maken. Hieronder volgen enkele wetenschappelijke artikelen die de veelzijdigheid en toepassingen van Keras in verschillende vakgebieden illustreren:

1. VarteX: Enhancing Weather Forecast through Distributed Variable Representation
   Dit artikel bespreekt de uitdagingen van weersvoorspelling met deep learning modellen, met name het omgaan met meerdere meteorologische variabelen. De auteurs stellen VarteX voor, een nieuw framework dat Keras benut voor efficiënte training en variabele aggregatie. Het model toont verbeterde voorspellingsprestaties met minder parameters en middelen. Via Keras laat de studie de kracht zien van regionale gesplitste training en meervoudige aggregaties bij weersvoorspellingen. Lees meer.

2. NMT-Keras: a Very Flexible Toolkit with a Focus on Interactive NMT and Online Learning
   NMT-Keras is een uitbreiding van de Keras-bibliotheek, speciaal ontworpen voor neurale machinevertaling (NMT). Het ondersteunt interactieve-predictieve vertaling en continu leren, waarmee de aanpasbaarheid van Keras wordt aangetoond bij het ontwikkelen van state-of-the-art NMT-systemen. De toolkit is ook inzetbaar voor andere toepassingen zoals beeld- en videocaptions, waarbij de modulaire structuur van Keras wordt benut voor uiteenlopende deep learning taken. Lees meer.

3. SciANN: A Keras/Tensorflow wrapper for scientific computations and physics-informed deep learning using artificial neural networks
   SciANN is een Python-pakket dat voortbouwt op Keras en TensorFlow voor wetenschappelijke berekeningen en physics-informed deep learning. Het abstraheert de constructie van neurale netwerken voor wetenschappelijke berekeningen en vergemakkelijkt de oplossing en ontdekking van partiële differentiaalvergelijkingen met behulp van het physics-informed neural networks (PINN) architectuur. Het artikel illustreert het gebruik van Keras bij complexe wetenschappelijke taken, zoals curve fitting en het oplossen van PDE’s. Lees meer.