PyTorch
PyTorch é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida pela Meta AI, conhecida por sua flexibilidade, gráficos computacionais dinâmicos...
Keras é uma API de redes neurais open-source baseada em Python que simplifica o desenvolvimento de modelos de deep learning, suportando prototipagem rápida e implantação em múltiplos backends.
Keras é uma API open-source poderosa e fácil de usar para redes neurais de alto nível, escrita em Python e capaz de rodar sobre TensorFlow, CNTK ou Theano. Foi desenvolvida com foco em permitir experimentação rápida e possui forte suporte tanto para casos de uso em produção quanto em pesquisa. Originalmente desenvolvida por François Chollet, engenheiro do Google, Keras foi criada para possibilitar prototipagem fácil e rápida por meio de sua modularidade e simplicidade. Tornou-se um pilar na área de deep learning devido à sua acessibilidade e capacidade de simplificar cálculos complexos em tarefas gerenciáveis.
Interface Amigável
Keras oferece uma interface simples, consistente e altamente produtiva, reduzindo a carga cognitiva dos desenvolvedores e permitindo que eles foquem na criação e inovação de arquiteturas de modelos em vez de lidar com complexidades técnicas.
Modularidade e Extensibilidade
O framework é altamente modular, permitindo aos usuários criar camadas, modelos e fluxos de trabalho personalizados. Ele suporta arquiteturas simples e complexas por meio de suas APIs Sequential e Functional, possibilitando ampla experimentação e personalização.
Compatibilidade Multiplataforma
Keras é independente de plataforma, ou seja, pode rodar em diversos sistemas e suporta múltiplos mecanismos de backend, incluindo TensorFlow, JAX e PyTorch. Essa flexibilidade garante que modelos possam ser desenvolvidos e implantados em diferentes ambientes, desde CPUs até TPUs e até mesmo plataformas móveis e web.
Escalabilidade e Performance
Aproveitando as capacidades do TensorFlow e de outros backends, o Keras pode escalar de configurações em máquina única até grandes clusters de GPUs ou TPUs, tornando-o adequado tanto para experimentos de pequeno porte quanto para sistemas de produção em larga escala.
Ecossistema Rico
Keras integra-se a um vasto ecossistema de ferramentas e bibliotecas. Oferece modelos pré-treinados, utilitários de carregamento de dados e suporte para diversas tarefas de machine learning, incluindo visão computacional, processamento de linguagem natural e muito mais.
Experimentação Rápida
Com suas abstrações de alto nível, o Keras simplifica o processo de prototipagem e experimentação com diferentes arquiteturas de modelos, o que é fundamental para trabalhos exploratórios e ciclos de desenvolvimento ágeis.
Keras é construído em torno de dois componentes principais: camadas e modelos. As camadas representam os blocos básicos das redes neurais, encapsulando tanto o estado (pesos) quanto o cálculo. Já os modelos são grafos de camadas que podem ser treinados e avaliados.
Modelo Sequential
O tipo mais simples de modelo Keras, permitindo construir um modelo camada a camada em uma pilha linear. É ideal para modelos em que cada camada possui uma única entrada e saída.
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'))
API Funcional
Oferece mais flexibilidade ao permitir definir modelos complexos com múltiplas entradas e saídas, camadas compartilhadas e topologias não-lineares. É indicada para arquiteturas sofisticadas como redes com múltiplos ramos.
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)
Subclassificação de Modelos
Para casos de uso que exigem mais personalização, o Keras permite subclassificar a classe Model
e definir seu próprio forward pass utilizando o método call
.
O Keras é amplamente utilizado em diversos domínios para construir e implantar modelos de deep learning. Algumas aplicações comuns incluem:
Processamento de Imagens e Vídeos
Tarefas como classificação de imagens, detecção de objetos e análise de vídeos utilizam redes neurais convolucionais (CNNs) construídas com Keras.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
O Keras suporta modelos para análise de sentimentos, tradução automática e outras tarefas de PLN, aproveitando suas capacidades de processamento de dados sequenciais.
Previsão de Séries Temporais
Modelos com camadas LSTM ou GRU são usados para prever dados de séries temporais, aplicáveis em finanças, meteorologia e muito mais.
Saúde
Em imagens médicas, modelos Keras ajudam na detecção precoce de condições, enquanto na descoberta de fármacos, predizem interações moleculares.
Sistemas Autônomos
Keras facilita o processamento de dados em tempo real em robótica e veículos autônomos, auxiliando na navegação e tomada de decisão.
IA e Desenvolvimento de Jogos
Utilizado no desenvolvimento de IA para jogos e simulações, empregando aprendizado por reforço para experiências de jogo adaptáveis.
Na automação de IA e chatbots, o Keras desempenha um papel fundamental ao fornecer ferramentas para construir modelos robustos de compreensão de linguagem natural, análise de sentimentos e sistemas de diálogo. Essas capacidades são essenciais para criar chatbots inteligentes que possam interagir de maneira natural com os usuários, compreender o contexto e fornecer respostas relevantes. Ao aproveitar os recursos poderosos do Keras, desenvolvedores podem prototipar e implantar rapidamente chatbots baseados em IA que ampliam o engajamento do usuário e automatizam tarefas de atendimento ao cliente.
Keras é uma API de redes neurais de alto nível, escrita em Python, e capaz de rodar sobre TensorFlow, CNTK ou Theano. Foi desenvolvida com foco em permitir experimentação rápida. Abaixo estão alguns artigos científicos que destacam a versatilidade e as aplicações do Keras em diversas áreas:
VarteX: Aprimorando a Previsão do Tempo por meio de Representação Variável Distribuída
Este artigo discute os desafios da previsão do tempo com modelos de deep learning, especialmente o tratamento de múltiplas variáveis meteorológicas. Os autores propõem o VarteX, um novo framework que utiliza o Keras para aprendizado eficiente e agregação de variáveis. O modelo demonstra melhor desempenho em previsões usando menos parâmetros e recursos. Por meio do Keras, o estudo evidencia o poder do treinamento regional dividido e múltiplas agregações em previsões meteorológicas. Leia mais.
NMT-Keras: uma ferramenta muito flexível com foco em NMT interativa e aprendizagem online
NMT-Keras é uma extensão da biblioteca Keras, projetada especificamente para tradução automática neural (NMT). Ela suporta tradução preditiva interativa e aprendizagem contínua, demonstrando a adaptabilidade do Keras no desenvolvimento de sistemas NMT de ponta. A ferramenta também se estende para outras aplicações como legendagem de imagens e vídeos, aproveitando a estrutura modular do Keras para diversas tarefas de deep learning. Leia mais.
SciANN: Um wrapper Keras/Tensorflow para computações científicas e deep learning orientado à física usando redes neurais artificiais
SciANN é um pacote Python baseado em Keras e TensorFlow para computação científica e deep learning orientado à física. Ele abstrai a construção de redes neurais para cálculos científicos e facilita a solução e descoberta de equações diferenciais parciais usando a arquitetura de redes neurais orientadas à física (PINN). O artigo ilustra o uso do Keras em tarefas científicas complexas, como ajuste de curvas e resolução de EDPs. Leia mais.
Keras é uma API open-source de alto nível para redes neurais escrita em Python. Ela roda sobre TensorFlow, CNTK ou Theano e foi projetada para permitir experimentação rápida com uma interface amigável, modular e extensível.
Keras oferece uma interface amigável, modularidade, compatibilidade multiplataforma, escalabilidade, um ecossistema rico e permite experimentação rápida tanto para modelos de deep learning simples quanto complexos.
Keras é amplamente utilizado para processamento de imagens e vídeos, processamento de linguagem natural, previsão de séries temporais, aplicações em saúde, sistemas autônomos e desenvolvimento de IA/jogos.
Keras foi originalmente desenvolvido por François Chollet, um engenheiro do Google, para simplificar e acelerar o desenvolvimento e a experimentação de modelos de deep learning.
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