Keras : tout savoir sur la bibliothèque de deep learning

Écrite en langage Python, Keras est une bibliothèque open source qui permet notamment de concevoir des services web et développer de nouveaux systèmes d'intelligence artificielle (IA). Dans un process de deep learning, il est ainsi possible de créer des réseaux de neurones artificiels.

Keras, qu’est-ce que c’est ?

Keras, bibliothèque en open source, est un logiciel multiplateforme intégrant différentes fonctionnalités de développement et d’interaction pour les programmeurs. Conçu en langage Python, le système est exploité dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), particulièrement pour le deep learning. Keras permet ainsi de générer des réseaux de neurones artificiels. À partir de cet outil disponible en libre accès, il est donc possible de développer des services web, des jeux vidéo ou des applications mobiles, par exemple.

Keras Optimizer, c’est quoi ?

Keras Optimizer est un algorithme correctif qui vise à ajuster la précision des résultats et la fiabilité de l’intelligence artificielle. Son rôle demeure prépondérant, car il détermine la manière dont l’IA réalise la phase d’apprentissage en deep learning à partir des données d’entraînement. Il est ainsi possible de s’en servir pour une boucle d’entraînement personnalisée ou pour planifier le taux d’apprentissage.

Comment installer Keras ?

Avant de pouvoir utiliser Keras, il faut installer une librairie dédiée comme TensorFlow ou Theano. Ensuite, l’installation de Keras s’effectue avec PyPI (Python Package Index) ou GitHub, service web d’hébergement qui prend aussi en charge la gestion de développement logiciel.

Comment faire une prédiction avec Keras ?

Parmi les différentes fonctionnalités de Keras, il est possible de réaliser une prédiction. Après avoir configuré l’environnement de développement local et créé un modèle Keras, la fonction de prédiction nécessite un module de prétraitement avant la phase d’empaquetage. Afin d’y parvenir, l’utilisateur doit maîtriser les codes de programmation, notamment en langage Python. Par la suite, le système autorise la diffusion en ligne et le nettoyage du code de la fonction prédictive.

Comment créer un réseau neuronal convolutif avec Keras ?

Le réseau neuronal convolutif est un système qui présente une structure acyclique. L’empilement multicouche permet ainsi de réaliser un prétraitement de petits volumes d’information. Pour créer un tel modèle avec Keras, il convient d’explorer et de visualiser les différents filtres ConvNet suivant différents codes de programmation. Ceux-ci sont également disponibles avec GitHub. À noter que le système améliore les performances d’une classe prédéfinie à partir d’une entrée et d’une sortie spécifiques.

Quelle différence entre Keras et TensorFlow ?

Keras et TensorFlow sont deux outils open source. TensorFlow nécessite des connaissances avancées en mathématiques appliquées afin de manipuler les algorithmes. Le principe de fonctionnement de Keras demeure plus simple à appréhender et ne demande pas un tel niveau d’expertise pour se lancer dans un projet de deep learning.