Keras, Python programlama dili ile geliştirilmiş, açık kaynak kodlu bir sinir ağı kütüphanesidir. Basit, esnek ve güçlü yapısıyla derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek amacıyla kullanılır.

Keras Nedir?

Deep learning (derin öğrenme) uygulamaları için geliştirilmiş olan sinir ağı kütüphanesi Keras, TensorFlow, JAX ve PyTorch ile uyumlu bir şekilde çalışabilir. Yapay zekanın bir dalı olan derin öğrenme için yapay sinir ağları kullanılır. Keras ise yapay sinir ağları oluşturmak basit ve yetenekli bir araçtır. Keras derin öğrenme modeli tanımlamak ve eğitmek için kullanılır.

Adını Antik Yunancada boynuz anlamına gelen Keras kelimesinden alan kütüphane derin sinir ağları ile çalışmayı kolaylaştıran özellikleri ile öne çıkar. Google mühendisi François Chollet liderliğindeki bir ekip tarafından ONEIROS (Açık Uçlu Nöro-Elektronik Akıllı Robot İşletim Sistemi) projesinin bir parçası olarak geliştirilen Keras, kısa süre içerisinde büyük bir popülerlik elde etmiştir. Geliştirilme amacı olarak makine öğrenimi destekli uygulamalar geliştirmek isteyenler için kolay ve hızlı bir yol sunmaktır. Sunduğu tutarlı basit API’lar ile geliştiricilerin iş yükünü hafifletmeyi hedefler. TensorFlow içerisinde gömülü olarak yer alan Keras, aynı zamanda JAX ve PyTorch gibi farklı framework’lerle de çalışabilir.

Keras, ölçeklenebilir yapısıyla bireysel ve küçük ölçekli çalışmalardan daha profesyonel ve büyük ölçekli olanlara kadar her türlü kullanıma uygundur. Bugün YouTube gibi teknoloji devleri ve CERN, NASA gibi bilimsel araştırma kuruluşları tarafından da aktif olarak kullanılır.

Keras’ın Özellikleri Nelerdir?

Keras’ı yapay zeka ve derin öğrenme çalışmalarında bu kadar değerli yapan sahip olduğu özelliklerdir. Keras’ın öne çıkan özelliklerinden bazıları ise şunlardır:

• Keras, basitlik ve kullanıcı dostu olma üzerine tasarlanmıştır.
• Hızlı bir şekilde prototip oluşturmanızı ve fikirlerinizi uygulamaya geçirmenizi sağlar.
• Geniş kullanıcı topluluğuna sahiptir. Bu durum gerektiğinde destek ve eğitim içeriklerine ulaşmanızı kolaylaştırır.
• Farklı framework’ler ile uyumlu bir şekilde çalışabilir.
• Herhangi bir kaynaktan gelen verileri kullanabilirsiniz.
• Keras,hem CPU hem de GPU ve TPU üzerinde çalışabilir. Yazılan kodda herhangi bir değişikliğe ihtiyaç duymadan modeliniz için en iyi performansı sağlayan arka uç seçilebilir.

Keras’ın Kullanım Alanları Nelerdir?

Basitliğinin yanı sıra esnek ve güçlü yapısıyla öne çıkan Keras birçok farklı kullanım alanına sahiptir. YouTube, Netflix, Waymo gibi teknoloji şirketleri tarafından da aktif olarak kullanılan Keras, binlerce geliştirici tarafından tercih edilen bir çözümdür. Keras’ın kullanım alanlarından bazılar ise şunlardır:

• Görüntülerdeki nesne ve karakterleri tanımlamak için faydalanılabilir. Yüz ve nesne tanıma sistemlerinin geliştirilmesinde Keras’dan yararlanılabilir.
• Konuşma dilini yazıya ve yazıyı konuşma diline çevirme işlemlerinde faydalanılabilir.
• Web siteleri ve uygulamalarda sıklıkla kullanılan öneri sistemleri de Keras’ın bir başka kullanım alanıdır. Kullanıcıların davranışları üzerinden içerik ve ürün önerileri sunan sitemler geliştirilebilir.
• Otonom sistemlerde Keras, navigasyon ve çevreyi algılama konularında çözümler üretmek için kullanılabilir.
• Yapay zeka teknolojisi için büyük öneme sahip doğal dil işleme (NLP) uygulamaları geliştirilmesine yardımcı olur.
• Keras, sahip olduğu özelliklerle kısa süre içerisinde derin öğrenme uygulamaları geliştirilmesinde tercih edilen popüler bir sinir ağı kütüphanesi haline gelmiştir. Pek çok farklı alanda kullanılabilen Keras, TensorFlow, JAX ve PyTorch ile uyumlu çalışabilen güçlü bir araçtır.