Keras

Keras è una libreria per reti neurali di alto livello scritta in Python che viene eseguita su TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano o PlaidML. È stata progettata per consentire una rapida sperimentazione con le reti neurali profonde.

Keras è nato come libreria che offre un'ampia gamma di astrazioni per semplificare le interazioni con le reti neurali. Inizialmente supportava diversi backend, tra cui TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano e Deeplearning4j. Tuttavia, con l'evoluzione, Keras ha interrotto il supporto per tutti questi backend, tranne TensorFlow (TF). Attualmente, Keras può utilizzare PyTorch, JAX e TF come motori di backend.

A partire dal 2024, Keras è diventato una delle interfacce di fatto per interagire con TF. Offre blocchi semplici e di facile comprensione che consentono a qualsiasi sviluppatore di costruire una rete neurale, indipendentemente dal backend scelto. Mentre TF è più adatto alla ricerca sulle reti neurali profonde, Keras eccelle nella prototipazione rapida.

Keras non offre solo gli elementi fondamentali delle reti neurali, come i livelli e le funzioni. Offre numerosi strumenti che semplificano notevolmente il lavoro con testo e immagini. Keras è ampiamente utilizzato in varie aree dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale, tra cui:

• elaborazione del linguaggio naturale
• visione artificiale;
• analisi delle serie temporali;
• generazione di contenuti;
• sistemi di raccomandazione.

La caratteristica principale di Keras è la capacità di creare reti neurali con topologie semplici e predefinite e complesse con la stessa facilità. Questa flessibilità si estende alle reti neurali con più ingressi e uscite, nonché a quelle che utilizzano più volte strati condivisi. Inoltre, Keras consente di costruire modelli che gestiscono efficacemente flussi di dati non sequenziali, senza processi di sviluppo troppo complicati.

Non è solo facile da sviluppare, ma supporta anche l'addestramento distribuito dei modelli su più GPU. Anche se ogni backend implementa questa funzionalità in modo leggermente diverso, il codice di base rimane in gran parte coerente:

• TensorFlow - utilizzando tf.distribute API;
• PyTorch - utilizzando il modulo DistributedDataParallel;
• JAX - utilizzando l'API jax.sharding.

Installazione di Keras

L'installazione dell'ultima versione di Keras richiede un solo comando:

pip install --upgrade keras

Il gestore di pacchetti Python scarica e installa automaticamente l'ultima versione di Keras. Un altro modo efficace per isolare l'installazione è la creazione di un ambiente virtuale separato:

python -m venv /home/usergpu/venv

Attiviamolo:

source /home/usergpu/venv/bin/activate

Ora è possibile installare Keras utilizzando il comando citato in precedenza. Questo metodo consente di sperimentare varie versioni dei pacchetti senza influenzare l'installazione di Python sul sistema operativo del server.

Estensione delle funzionalità

Quando si usa Keras per costruire reti neurali, si può prendere in considerazione l'uso di software aggiuntivi per superare le sfide di sviluppo più comuni.

Iperparametri

Le reti neurali vengono tipicamente addestrate utilizzando due tipi di valori: gli iperparametri e i pesi. Gli iperparametri sono valori statici che controllano il processo di apprendimento, mentre i pesi sono valori dinamici che cambiano durante l'apprendimento. La scelta degli iperparametri è fondamentale, poiché gli algoritmi di apprendimento li utilizzano per la configurazione interna, influenzando in modo significativo il risultato finale dell'apprendimento.

Per una configurazione ottimale degli iperparametri, è possibile utilizzare KerasTuner, una libreria specializzata. Offre una gestione flessibile degli iperparametri, consentendone la definizione dinamica durante la creazione del modello.

Visione artificiale

Quando si sviluppa una rete neurale per il riconoscimento e la descrizione automatica delle immagini, si può utilizzare la libreria KerasCV. Questa libreria già pronta estende l'API standard di Keras con componenti che semplificano le comuni attività di visione artificiale, tra cui:

• rilevamento di oggetti;
• classificazione degli oggetti;
• aumento dei dati;
• segmentazione dell'immagine;
• generazione di immagini;
• e molto altro ancora.

Elaborazione del linguaggio naturale

La valutazione della reazione del pubblico ai contenuti è una metrica di marketing fondamentale. Questa può essere misurata in vari modi, ad esempio contando i like e i commenti. Tuttavia, i commenti possono essere sia positivi che negativi, il che rappresenta una sfida. Per un singolo contenuto, come un post sui social media con pochi commenti, la valutazione manuale è fattibile. Ma quando si ha a che fare con centinaia di post e migliaia di commenti, il compito diventa eccessivo.

È qui che l'elaborazione del linguaggio naturale viene in aiuto. Creando e addestrando una rete neurale, è possibile determinare il tono dei frammenti di testo. Quando viene alimentata con i commenti degli utenti, questa rete è in grado di valutare con precisione il grado di ricezione del contenuto da parte del pubblico. I responsabili del marketing possono quindi utilizzare questi dati per perfezionare il loro piano di contenuti o addirittura per modificare la strategia di marketing complessiva dell'azienda.

Keras, indipendentemente dal backend utilizzato, eccelle in questi compiti. Per iniziare rapidamente, la libreria KerasNLP è uno strumento prezioso. Facilita l'estrazione di caratteristiche dal testo, utilizzando modelli pre-addestrati come BERT, RoBERTa o GPT2.

KerasHub affronta diverse sfide nello sviluppo collaborativo:

1. Fornisce un repository per l'archiviazione dei modelli.
2. Include un sistema di versioning, che consente di seguire l'evoluzione del modello e di tornare alle versioni precedenti, se necessario.
3. La piattaforma supporta l'hosting della documentazione, essenziale fin dalle prime fasi dello sviluppo.