Keras: a biblioteca de deep learning mais simples

Como usar o Keras para criar e treinar redes neurais profundas

O deep learning (DL) é um ramo do machine learning (ML) que usa redes neurais profundas para aprender com dados e fazer previsões ou decisões. As redes neurais profundas são modelos compostos por várias camadas de unidades de processamento que podem extrair características complexas e abstratas dos dados. O Keras é uma biblioteca de código aberto que facilita o desenvolvimento e o treinamento de redes neurais profundas, usando diferentes frameworks de backend como TensorFlow, Theano ou CNTK.

Neste artigo, vamos apresentar o Keras e mostrar como ele pode ser usado para criar soluções de DL rápidas e simples. Você pode acessar o site oficial do Keras em https://keras.io/ para saber mais sobre a biblioteca e seus recursos.

Exemplos de uso do Keras

O Keras pode ser usado para resolver diversos problemas de DL, como classificação de imagens, reconhecimento de fala, tradução automática, geração de texto, detecção de objetos, análise de sentimentos, recomendação de produtos, entre outros. Alguns exemplos de aplicações que usam o Keras são:

O Spotify, que usa o Keras para recomendar músicas personalizadas aos usuários com base em seus gostos e comportamentos.
O Netflix, que usa o Keras para gerar legendas automáticas para os filmes e séries em diferentes idiomas.
O Uber, que usa o Keras para prever a demanda e o preço das corridas em tempo real.
O Airbnb, que usa o Keras para classificar as fotos dos anúncios e melhorar a experiência dos usuários.

O que o Keras promete

O Keras promete ser uma biblioteca de alto nível para deep learning, que oferece as seguintes vantagens:

Simplicidade: o Keras permite criar redes neurais profundas com poucas linhas de código, usando uma sintaxe intuitiva e expressiva.
Modularidade: o Keras permite compor as redes neurais a partir de blocos de construção chamados camadas, que podem ser combinadas e reutilizadas livremente.
Compatibilidade: o Keras permite usar diferentes frameworks de backend como TensorFlow, Theano ou CNTK, aproveitando as suas funcionalidades e otimizações.
Extensibilidade: o Keras permite criar camadas personalizadas ou modificar as existentes, além de integrar outras bibliotecas como scikit-learn ou OpenCV.

Versão gratuita do Keras

O Keras é uma biblioteca de código aberto e gratuita, que pode ser usada por qualquer pessoa para fins acadêmicos, comerciais ou pessoais. No entanto, se você quiser usar os serviços em nuvem do Google Cloud Platform (GCP) ou do Amazon Web Services (AWS) para treinar ou executar as redes neurais do Keras, você terá que pagar pelos recursos consumidos. O GCP e o AWS oferecem créditos gratuitos para novos usuários experimentarem os serviços por um período limitado.

Recursos do Keras

O Keras possui vários recursos que facilitam o desenvolvimento e o treinamento das redes neurais profundas. Alguns dos principais são:

O Sequential, que é uma classe que permite criar modelos sequenciais com camadas empilhadas linearmente.
O Functional, que é uma API que permite criar modelos funcionais com camadas conectadas arbitrariamente.
O Model Subclassing, que é uma técnica que permite criar modelos personalizados por meio da herança da classe Model.
O Layers, que é um módulo que disponibiliza diversas camadas pré-definidas ou personalizadas para diferentes tipos de operações como convolução, pooling, ativação, normalização, dropout etc.
O Losses, Metrics e Optimizers, que são módulos que disponibilizam diversas funções de perda, métricas e otimizadores para avaliar e melhorar o desempenho dos modelos.
O Callbacks e Checkpoints, que são classes que permitem monitorar e controlar o treinamento dos modelos por meio de ações como salvar, carregar, interromper, ajustar etc.
O Datasets, que é um módulo que disponibiliza diversos conjuntos de dados pré-processados para diferentes tarefas de DL.

Avaliação sobre o Keras

O Keras é uma biblioteca poderosa e simples para deep learning, que pode ser usada para criar soluções de DL para diversos domínios e aplicações. O Keras oferece simplicidade, modularidade, compatibilidade e extensibilidade aos desenvolvedores e pesquisadores de DL, além de contar com uma documentação completa e atualizada. O Keras é uma ferramenta essencial para quem quer se aventurar no mundo do deep learning.