Keras là gì? Tìm hiểu kiến thức chi tiết

Khi dữ liệu trở nên ngày càng phức tạp và đa dạng, sử dụng công cụ như Keras trở thành một sự cần thiết không thể phủ nhận trong giới công nghệ hiện nay. Vậy Keras là gì? Tại sao Keras lại được ưa chuộng đến như vậy? Tất cả sẽ được giải đáp trong bài viết sau đây của Wiki.lanit. Hãy cùng theo dõi ngay nhé!

Keras là gì?

Keras là một thư viện mã nguồn mở trong lĩnh vực Học Sâu (Deep Learning), được xây dựng để giúp người dùng xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo một cách dễ dàng và hiệu quả. Thư viện này cung cấp một giao diện lập trình đơn giản, giúp người dùng tạo ra các mô hình học sâu mà không cần kiến thức chuyên sâu về toán học hoặc lập trình phức tạp.

François Chollet đã giới thiệu Keras vào năm 2015 và từ đó, nó đã trở thành một công cụ phổ biến và được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo. Keras có khả năng tương thích mạnh mẽ với các thư viện học sâu khác, đặc biệt là TensorFlow, giúp tận dụng được sức mạnh của các công cụ khác nhau trong việc xây dựng và triển khai mô hình AI

Lợi ích nổi bật khi sử dụng Keras là gì?

Có nhiều lợi ích nổi bật khi sử dụng Keras trong việc phát triển mô hình học máy và học sâu, bao gồm:

• Dễ sử dụng và dễ tiếp cận: Keras được thiết kế để đơn giản hóa quá trình xây dựng mô hình học sâu. Giao diện lập trình trực quan và cú pháp dễ hiểu giúp người dùng tập trung vào logic của mô hình mà không cần phải lo lắng về chi tiết cú pháp phức tạp.
• Linh hoạt và tính toán tốc độ: Keras có khả năng tùy chỉnh linh hoạt từ cấu trúc mô hình đến các thuật toán tối ưu hóa, đồng thời hỗ trợ tính toán trên nhiều nền tảng phần cứng như CPU, GPU, TPU, giúp tăng tốc quá trình huấn luyện mô hình.
• Tích hợp với các Framework khác: Keras có khả năng tích hợp tốt với nhiều framework học sâu khác như TensorFlow, Theano, CNTK. Điều này giúp tận dụng được các tính năng mạnh mẽ từ những framework này.
• Tối ưu hóa vận hành: Keras hỗ trợ nhiều thuật toán tối ưu hóa mô hình, cùng với việc sử dụng callbacks và tích hợp với TensorBoard để theo dõi và kiểm soát quá trình huấn luyện mô hình, từ đó cải thiện hiệu suất và dễ dàng vận hành mô hình.
• Hỗ trợ nhiều loại mô hình học sâu: Keras tập trung vào việc hỗ trợ nhiều loại mô hình học sâu như mạng neural đa tầng, mạng neural hồi quy, mạng neural tích chập, cho phép giải quyết nhiều vấn đề khác nhau trong lĩnh vực như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và nhiều ứng dụng AI khác.

Mục đích sử dụng của Keras

Keras, trong lĩnh vực học sâu và học máy, được sử dụng để thực hiện một loạt các nhiệm vụ và ứng dụng khác nhau:

• Keras giúp xây dựng các mô hình nhận diện hình ảnh, từ việc phân loại đối tượng cho đến nhận diện khuôn mặt trong thời gian thực.
• Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Keras hỗ trợ xây dựng các mô hình dự đoán văn bản, từ việc tạo ra câu trả lời tự động đến dự đoán ý kiến người dùng từ các đoạn văn.
•  Keras cho phép phát triển các ứng dụng di động có khả năng học từ dữ liệu và tương tác với người dùng, từ chatbot đến ứng dụng dự đoán dữ liệu cá nhân.
• Keras được áp dụng trong việc tối ưu hóa quảng cáo trực tuyến, giúp xác định các quảng cáo hiệu quả dựa trên dữ liệu người dùng và hành vi trên Internet.
• Trong lĩnh vực y học, Keras hỗ trợ dự đoán bệnh lý, phân loại hình ảnh y sinh và dự đoán kết quả điều trị.
• Keras được sử dụng để xây dựng các hệ thống tự động hóa công việc lập trình và tối ưu hóa các hệ thống phức tạp trong lĩnh vực tự động hóa.

Một số mô hình phổ biến trong Keras

Dưới đây là một số loại mô hình phổ biến trong Keras:

Sequential Model (Mô hình Tuần tự)

Mô hình tuần tự là một ngăn xếp tuyến tính của các lớp, trong đó mỗi lớp được kết nối hoàn toàn với lớp trước và sau đó. Đây là cấu trúc phổ biến cho các mạng nơ-ron tuần tự.

from keras.models import Sequential

model = Sequential()

Functional API Model (Mô hình API Chức năng)

API chức năng cho phép xây dựng mô hình với các Directed Acyclic Graphs (DAGs), Shared Layers và multi-input/multi-output models.

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense

input_layer = Input(shape=(input_shape,))
hidden_layer = Dense(32, activation='relu')(input_layer)
output_layer = Dense(num_classes, activation='softmax')(hidden_layer)

model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

Pre-trained Models

Keras cung cấp các mô hình đã được huấn luyện trước trên các tập dữ liệu lớn như VGG16, ResNet và Inception. Bạn có thể sử dụng chúng trực tiếp hoặc tùy chỉnh để giải quyết các nhiệm vụ cụ thể.

from keras.applications import VGG16

model = VGG16(weights='imagenet')

Custom Models

Bạn có thể xây dựng mô hình hoàn toàn tùy chỉnh bằng cách kế thừa từ lớp Model hoặc Layer của Keras và định nghĩa các phương thức call để xác định cách các lớp tương tác với nhau.

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense

class CustomModel(Model):
def __init__(self, num_classes):
super(CustomModel, self).__init__()
self.dense_layer = Dense(num_classes, activation='softmax')

def call(self, inputs):
x = self.dense_layer(inputs)
return x

input_layer = Input(shape=(input_shape,))
custom_model = CustomModel(num_classes)(input_layer)
model = Model(inputs=input_layer, outputs=custom_model)

Các lựa chọn đa dạng này cung cấp sự linh hoạt cho việc thiết kế các kiến trúc mạng nơ-ron phức tạp hoặc sử dụng các mô hình đã được huấn luyện để giải quyết các nhiệm vụ học sâu cụ thể.

Lời kết

Trên đây là toàn bộ những thông tin chi tiết về khái niệm Keras là gì, có thể nói, đây là một công cụ khá đơn giản nhưng linh hoạt. Sau khi tìm hiểu chúng ta có thể hiểu lý do vì sao Keras lại được sử dụng rộng rãi đến như vậy đúng không nhỉ? Để tìm hiểu thêm về kiến thức công nghệ thì hãy vào trang chủ của Wiki.lanit để cập nhật kiến thức một cách chuyên sâu nhé!