Keras

Keras est une bibliothèque de réseaux neuronaux de haut niveau écrite en Python qui s'exécute au-dessus de TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano ou PlaidML. Elle a été conçue pour permettre une expérimentation rapide des réseaux neuronaux profonds.

Keras a commencé comme une bibliothèque offrant une large gamme d'abstractions pour simplifier les interactions avec les réseaux neuronaux. Au départ, elle prenait en charge plusieurs backends, notamment TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano et Deeplearning4j. Cependant, au fur et à mesure de son évolution, Keras a cessé de prendre en charge tous ces backends, à l'exception de TensorFlow (TF). Actuellement, Keras peut utiliser PyTorch, JAX et TF comme moteurs dorsaux.

À partir de 2024, Keras est devenu l'une des interfaces de facto pour interagir avec TF. Il offre des blocs de construction simples et faciles à comprendre qui permettent à tout développeur de construire un réseau neuronal, quel que soit le moteur dorsal choisi. Alors que TF est mieux adapté à la recherche sur les réseaux neuronaux profonds, Keras excelle dans le prototypage rapide.

Keras offre bien plus que les éléments fondamentaux des réseaux neuronaux, tels que les couches et les fonctions. Il fournit de nombreux outils qui simplifient considérablement le travail avec le texte et les images. Keras est largement utilisé dans divers domaines de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, notamment :

• le traitement du langage naturel
• la vision par ordinateur ;
• l'analyse de séries temporelles ;
• la génération de contenu ;
• les systèmes de recommandation.

Caractéristique principale de Keras : la possibilité de créer des réseaux neuronaux avec des topologies simples et prédéfinies et des topologies complexes avec la même facilité. Cette flexibilité s'étend aux réseaux neuronaux à entrées et sorties multiples, ainsi qu'à ceux qui utilisent plusieurs fois des couches partagées. De plus, Keras vous permet de construire des modèles qui traitent efficacement des flux de données non séquentiels, sans processus de développement trop compliqué.

Keras n'est pas seulement convivial pour les développeurs, il prend également en charge l'entraînement distribué des modèles sur plusieurs GPU. Bien que chaque backend implémente cette fonctionnalité de manière légèrement différente, le code de base reste largement cohérent :

• TensorFlow - using tf.distribute API ;
• PyTorch - using DistributedDataParallel module ;
• JAX - utilisation de l'API jax.sharding.

Installation de Keras

L'installation de la dernière version de Keras ne nécessite qu'une seule commande :

pip install --upgrade keras

Le gestionnaire de paquets Python télécharge et installe automatiquement la dernière version de Keras. Un autre moyen efficace d'isoler l'installation consiste à créer un environnement virtuel distinct :

python -m venv /home/usergpu/venv

Activons-le :

source /home/usergpu/venv/bin/activate

Vous pouvez maintenant installer Keras à l'aide de la commande mentionnée ci-dessus. Cette méthode vous permet d'expérimenter différentes versions de paquets sans affecter l'installation de Python sur le système d'exploitation du serveur.

Extension des fonctionnalités

Lorsque vous utilisez Keras pour construire des réseaux neuronaux, envisagez d'utiliser des logiciels supplémentaires pour vous aider à surmonter les difficultés de développement les plus courantes.

Hyperparamètres

Les réseaux neuronaux sont généralement formés à l'aide de deux types de valeurs : les hyperparamètres et les poids. Les hyperparamètres sont des valeurs statiques qui contrôlent le processus d'apprentissage, tandis que les poids sont des valeurs dynamiques qui changent pendant l'apprentissage. Le choix des hyperparamètres est crucial, car les algorithmes d'apprentissage les utilisent pour la configuration interne, ce qui a un impact significatif sur le résultat final de l'apprentissage.

Pour une configuration optimale des hyperparamètres, vous pouvez utiliser KerasTuner, une bibliothèque spécialisée. Elle offre une gestion flexible des hyperparamètres en permettant une définition dynamique lors de la création du modèle.

Vision par ordinateur

Lorsque vous développez un réseau neuronal pour la reconnaissance et la description automatiques d'images, pensez à utiliser la bibliothèque KerasCV. Cette bibliothèque prête à l'emploi étend l'API Keras standard avec des composants qui simplifient les tâches courantes de vision artificielle, notamment :

• la détection d'objets ;
• la classification d'objets ;
• l'augmentation des données ;
• la segmentation d'images ;
• la génération d'images ;
• et bien d'autres encore.

Traitement du langage naturel

L'évaluation de la réaction du public au contenu est une mesure marketing cruciale. Elle peut être mesurée de différentes manières, par exemple en comptant les mentions "J'aime" et les commentaires. Cependant, les commentaires peuvent être à la fois positifs et négatifs, ce qui pose un problème. Pour un contenu unique, tel qu'une publication sur les médias sociaux avec peu de commentaires, une évaluation manuelle est possible. Mais lorsqu'il s'agit de centaines de messages et de milliers de commentaires, la tâche devient insurmontable.

C'est là que le traitement du langage naturel vient à la rescousse. En créant et en entraînant un réseau neuronal, il est possible de déterminer le ton des fragments de texte. Lorsqu'il est alimenté par les commentaires des utilisateurs, ce réseau peut évaluer avec précision l'accueil réservé au contenu par le public. Les spécialistes du marketing peuvent alors utiliser ces données pour affiner leur plan de contenu ou même ajuster la stratégie marketing globale de l'entreprise.

Keras, quel que soit le backend utilisé, excelle dans ce type de tâches. Pour commencer rapidement, la bibliothèque KerasNLP est un outil précieux. Elle facilite l'extraction de caractéristiques à partir de textes, en utilisant des modèles pré-entraînés tels que BERT, RoBERTa ou GPT2.

KerasHub relève plusieurs défis en matière de développement collaboratif :

1. Il fournit un référentiel pour le stockage des modèles.
2. Il comprend un système de gestion des versions qui permet de suivre l'évolution des modèles et de revenir à des versions antérieures si nécessaire.
3. La plateforme prend en charge l'hébergement de la documentation, essentielle dès les premières étapes du développement.