ทำความเข้าใจ Keras คืออะไร

ในการสร้างหรือพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ที่มีความซับซ้อนมีการนำโมเดลในรูปแบบต่าง ๆ มาใช้งานหนึ่งในนั้นคือโมเดลแบบ Machine Learning (ML) ที่มีการทำงานแบบ Deep learning (DL) ที่มีการทำงานแบบ Neural neywork หรือการทำงานแบบโครงสร้างระบบประสาทเพื่อให้ปัญญาประดิษฐ์สามารถเรียนรู้และประมวลผลได้ 

แล้ว Keras คืออะไร

Keras เป็น API การเรียนรู้เชิงลึกระดับสูงที่พัฒนาโดย Google สำหรับการนำโครงข่าย Neural neywork ไปใช้ เขียนด้วยภาษา Python และใช้เพื่อทำให้การใช้งานโครงข่ายแบบ Neural neywork เป็นเรื่องง่าย และรองรับการคำนวณโครงข่าย Neural neywork แบ็กเอนด์หลายรายการ ซึ่งใช้ฟรอนต์เอนด์ของ Python ที่มีความเป็นนามธรรมในระดับสูงสิ่งนี้ทำให้ Keras ช้ากว่าเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกอื่น ๆ แต่เข้าใจง่ายสำหรับผู้ใช้งานใหม่

Keras นั้นสามารถช่วpให้สลับส่วนหลังที่แตกต่างกัน โดยเฟรมเวิร์คที่รองรับมีอยู่ 5 เฟรมเวิร์ค ได้แก่ TensorFlow, Theano, PlaidML, MXNet, CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit) ซึ่งจากห้าเฟรมเวิร์กนี้ TensorFlow ได้นำ Keras มาเป็น API ระดับสูงอย่างเป็นทางการ Keras ถูกฝังอยู่ใน TensorFlow และสามารถใช้เพื่อดำเนินการการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว

ทำไมต้องใช้ Keras

-Keras เป็น API ที่สร้างขึ้นเพื่อให้ผู้คนเรียนรู้ได้ง่าย 

-เวลาสร้างต้นแบบใน Keras น้อยกว่า

-Kerasทำงานบน TensorFlow และค่อนข้างเร็ว นอกจากนี้ Keras ยังผสานรวมกับ TensorFlow อย่างลึกซึ้ง คุณจึงสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ปรับแต่งเองได้อย่างง่ายดาย

-มีชุมชนที่มีการวิจัยเป็นวงกว้างและมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

-Keras ถูกใช้ในเชิงพาณิชย์โดยบริษัทหลายแห่ง เช่น Netflix, Uber, Square, Yelp ฯลฯ

-ทำงานได้อย่างราบรื่นทั้งบน CPU และ GPU

-รองรับ Neural neywork เกือบทั้งหมด

-เป็นแบบโมดูลาร์ซึ่งทำให้มีการแสดงออก ยืดหยุ่น และเหมาะสำหรับการวิจัยเชิงนวัตกรรม

วิธีในการนำ Keras มาใช้งาน

1.กำหนดเครือข่าย (Define a Network)

ในขั้นตอนนี้จะต้องกำหนดเลเยอร์ต่างๆ ในโมเดลและการเชื่อมต่อระหว่างเลเยอร์เหล่านั้น Keras มีโมเดลสองประเภทหลัก: โมเดล Sequential และ Functional ให้เลือกประเภทของโมเดลที่ต้องการ 

2.คอมไพล์เครือข่าย (Compile Network)

คอมไพล์โค้ดหมายถึงการแปลงให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมเพื่อให้เครื่องเข้าใจ ใน Keras เมธอด model.compile() ทำหน้าที่นี้ ในการรวบรวมโมเดล

3.ปรับให้เข้ากับเครือข่าย (Fit Network)

ปรับโมเดลให้พอดีกับข้อมูล หลังจากการคอมไพล์ ใช้เพื่อฝึกโมเดลกับข้อมูล

4.ประเมินเครือข่าย (Evaluate Network)

หลังจากปรับโมเดลให้เหมาะสมแล้ว จำเป็นต้องประเมินข้อผิดพลาดของโมเดล

5.ทำการคาดการณ์ (Make Predictions)

ใช้ model.predict() เพื่อคาดการณ์โดยใช้แบบจำลองกับข้อมูลใหม่