Keras

Keras, Python ile yazılmış, güçlü ve kullanıcı dostu açık kaynaklı yüksek seviyeli bir sinir ağları API’sidir; TensorFlow, CNTK veya Theano üzerinde çalışabilir. Hızlı denemeler yapılmasına odaklanılarak geliştirilmiştir ve hem üretim hem de araştırma kullanım senaryoları için güçlü destek sunar. İlk olarak Google mühendisi François Chollet tarafından geliştirilen Keras, modülerliği ve sadeliği sayesinde kolay ve hızlı prototipleme imkânı sağlar. Erişilebilirliği ve karmaşık hesaplamaları yönetilebilir görevlere dönüştürebilme yeteneğiyle derin öğrenme alanında temel bir araç haline gelmiştir.

Keras’ın Temel Özellikleri

1. Kullanıcı Dostu Arayüz
   Keras, geliştiriciler üzerindeki bilişsel yükü azaltan, basit, tutarlı ve son derece verimli bir arayüz sunar; bu sayede teknik karmaşıklıklarla uğraşmak yerine model mimarileri oluşturma ve yenilik yapmaya odaklanabilirsiniz.

2. Modülerlik ve Genişletilebilirlik
   Çerçeve oldukça modülerdir; kullanıcıların özel katmanlar, modeller ve iş akışları oluşturmasına olanak tanır. Sequential ve Functional API’leri sayesinde hem basit hem de karmaşık mimariler desteklenir ve geniş bir deneme ve özelleştirme yelpazesi sunar.

3. Platformlar Arası Uyumluluk
   Keras, platformdan bağımsızdır; çeşitli platformlarda çalışabilir ve TensorFlow, JAX ve PyTorch gibi çoklu arka uç motorlarını destekler. Bu esneklik, modellerin CPU’dan TPU’ya, hatta mobil ve web platformlarına kadar farklı ortamlarda geliştirilip dağıtılmasını sağlar.

4. Ölçeklenebilirlik ve Performans
   TensorFlow ve diğer arka uçların yeteneklerinden faydalanarak, Keras tek makineden büyük GPU veya TPU kümelerine kadar ölçeklenebilir; bu da küçük ölçekli deneylerden büyük ölçekli üretim sistemlerine kadar uygundur.

5. Zengin Ekosistem
   Keras, geniş bir araç ve kütüphane ekosistemi ile entegre çalışır. Önceden eğitilmiş modeller, veri yükleme yardımcıları ve bilgisayarla görme, doğal dil işleme ve daha fazlası gibi çeşitli makine öğrenimi görevleri için destek sunar.

6. Hızlı Deneme
   Yüksek seviyeli soyutlamaları sayesinde, Keras farklı model mimarileriyle prototipleme ve deneme süreçlerini kolaylaştırır; bu da keşif çalışmaları ve hızlı geliştirme döngüleri için kritiktir.

Yapı ve Bileşenler

Keras, iki temel bileşen etrafında inşa edilmiştir: katmanlar ve modeller. Katmanlar, sinir ağlarının yapı taşlarını oluşturur ve hem durumu (ağırlıklar) hem de hesaplamayı kapsar. Modeller ise, eğitilebilen ve değerlendirilebilen katmanlar grafiğidir.

Keras’ta Modeller

1. Sequential Model
   Keras’taki en basit model türü olup, katmanları sırayla üst üste ekleyerek bir model oluşturmanıza imkân verir. Her katmanın yalnızca bir girdi ve bir çıktısı olduğu modeller için idealdir.

   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. Functional API
   Çoklu giriş ve çıkışlar, paylaşılan katmanlar ve doğrusal olmayan topolojilerle karmaşık modeller tanımlamanıza olanak tanıyan daha esnek bir yöntemdir. Çok dallı ağlar gibi gelişmiş mimariler için uygundur.

   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 Alt Sınıflandırma
   Daha fazla özelleştirme gerektiren kullanım durumlarında, Keras’ta Model sınıfını alt sınıflandırıp kendi ileri geçişinizi (call yöntemi ile) tanımlayabilirsiniz.

Kullanım Alanları ve Uygulamalar

Keras, çeşitli alanlarda derin öğrenme modelleri geliştirmek ve dağıtmak için yaygın olarak kullanılır. Bazı yaygın uygulama alanları şunlardır:

• Görüntü ve Video İşleme
  Görüntü sınıflandırma, nesne tespiti ve video analizi gibi görevler, Keras ile oluşturulan evrişimli sinir ağlarından (CNN) faydalanır.

• Doğal Dil İşleme (NLP)
  Keras, duygu analizi, makine çevirisi ve diğer NLP görevleri için modelleri destekler; sıralı veri işleme yeteneklerinden yararlanır.

• Zaman Serisi Tahmini
  LSTM veya GRU katmanlarıyla modeller, finans, meteoroloji ve daha birçok alanda zaman serisi verilerinin tahmini için kullanılır.

• Sağlık
  Tıbbi görüntülemede Keras modelleri erken hastalık tespiti sağlarken, ilaç keşfinde moleküler etkileşimlerin öngörülmesinde kullanılır.

• Otonom Sistemler
  Keras, robotik ve otonom araçlarda gerçek zamanlı veri işleme imkânı sağlar; bu da gezinme ve karar verme süreçlerine katkı sunar.

• Yapay Zeka ve Oyun Geliştirme
  Oyunlar ve simülasyonlar için AI geliştirmede kullanılır; takviyeli öğrenme ile uyarlanabilir oyun deneyimleri oluşturur.

Yapay Zeka Otomasyonu ve Chatbotlarla Entegrasyon

Yapay zeka otomasyonu ve chatbotlarda, Keras doğal dil anlama, duygu analizi ve diyalog sistemleri için sağlam modeller oluşturma araçları sunarak önemli bir rol oynar. Bu yetenekler, kullanıcılarla doğal şekilde etkileşime girebilen, bağlamı anlayan ve ilgili yanıtlar verebilen akıllı chatbotlar oluşturmak için gereklidir. Keras’ın güçlü özelliklerinden yararlanan geliştiriciler, kullanıcı etkileşimini artıran ve müşteri hizmeti görevlerini otomatikleştiren yapay zeka destekli chatbotları hızlıca prototiplendirip devreye alabilirler.

Keras: Bir Derin Öğrenme Çerçevesi

Keras, Python ile yazılmış ve TensorFlow, CNTK veya Theano üzerinde çalışabilen yüksek seviyeli bir sinir ağları API’sidir. Hızlı denemelere olanak sağlama odaklı geliştirilmiştir. Aşağıda Keras’ın çeşitli alanlardaki çok yönlülüğünü ve uygulamalarını öne çıkaran bazı bilimsel makaleler bulunmaktadır:

1. VarteX: Dağıtık Değişken Temsiliyle Hava Durumu Tahmininin Geliştirilmesi
   Bu makale, derin öğrenme modelleriyle hava durumu tahminindeki zorlukları, özellikle birden fazla meteorolojik değişkenin işlenmesini ele alır. Yazarlar, Keras’tan yararlanan ve etkili öğrenme ile değişken birleştirme sağlayan yeni bir çerçeve olan VarteX’i öneriyor. Model, daha az parametre ve kaynak kullanırken tahmin performansını artırıyor. Çalışma, Keras ile bölgesel ayrık eğitim ve çoklu birleştirmelerin hava tahminlerinde gücünü gösteriyor. Daha fazlasını okuyun.

2. NMT-Keras: Etkileşimli NMT ve Çevrimiçi Öğrenmeye Odaklanan Oldukça Esnek Bir Araç Takımı
   NMT-Keras, özellikle sinirsel makine çevirisi (NMT) için tasarlanmış, Keras kütüphanesinin bir uzantısıdır. Etkileşimli-öngörücü çeviri ve sürekli öğrenmeyi destekler; bu da Keras’ın en ileri NMT sistemleri geliştirmedeki uyarlanabilirliğini gösterir. Araç takımı ayrıca görüntü ve video açıklaması gibi diğer uygulamalara da uzanır ve Keras’ın modüler yapısından çeşitli derin öğrenme görevleri için yararlanır. Daha fazlasını okuyun.

3. SciANN: Bilimsel Hesaplamalar ve Fizik Tabanlı Derin Öğrenme için Keras/Tensorflow Sarmalayıcı
   SciANN, Keras ve TensorFlow üzerine inşa edilmiş bir Python paketidir; bilimsel hesaplamalar ve fizik tabanlı derin öğrenme için tasarlanmıştır. Yapay sinir ağlarının (PINN mimarisi) bilimsel hesaplamalar için inşasını soyutlar ve kısmi diferansiyel denklemlerin çözümünü ve keşfini kolaylaştırır. Makale, Keras’ın eğri uydurma ve diferansiyel denklemlerin çözümü gibi karmaşık bilimsel görevlerde kullanımını göstermektedir. Daha fazlasını okuyun.