Ana içeriğe atla

Keras ve Tensorflow Nedri? Farkları Nelerdir?

 Tensorflow

TensorFlow, açık kaynaklı bir makine öğrenimi ve derin öğrenme kütüphanesidir. Başlangıçta Google tarafından geliştirilmiş olup geniş bir makine öğrenimi uygulama yelpazesi için kullanılabilir. TensorFlow, özellikle büyük veri setleri üzerinde derin sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için tasarlanmıştır.

Tensorflow'un Temel özellikleri şunlardır:

  1. Esnek ve Geniş Kapsamlı: TensorFlow, çeşitli makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini uygulamak için geniş bir araç setine sahiptir. Geleneksel makine öğrenimi modellerinden, derin sinir ağlarına kadar bir dizi algoritmayı destekler.

  2. Derin Öğrenme İçin İdeal: TensorFlow, özellikle derin öğrenme uygulamaları için tasarlanmıştır. Bu, özellikle büyük veri setleri üzerinde karmaşık modellerin eğitiminde ve kullanılmasında etkilidir.

  3. Graf Temelli Yapı: TensorFlow, hesaplama grafı temelli bir yapı kullanır. Bu, modelinizi bir grafik olarak ifade eder ve ardından bu grafik üzerinde hesaplamalar yapılmasını sağlar. Bu yapı, modelin paralel olarak eğitilmesine ve büyük veri setleri üzerinde yüksek performans elde edilmesine olanak tanır.

  4. Hızlı Hesaplamalar ve GPU Desteği: TensorFlow, GPU'ları (Graphics Processing Unit - Grafik İşlem Birimi) etkin bir şekilde kullanarak derin öğrenme modellerini hızlandırabilir. Bu, büyük veri setleri üzerinde karmaşık modelleri daha hızlı eğitmek için önemlidir.

  5. Topluluk Desteği ve Gelişmiş Araçlar: TensorFlow, geniş bir topluluk tarafından desteklenir. Bu topluluk, dokümantasyon, eğitim kaynakları ve sorun giderme için önemli bir kaynaktır. Ayrıca, TensorFlow Extended (TFX) gibi gelişmiş araçlar, modelinizi üretime taşımak ve yönetmek için kullanılabilir.

TensorFlow, araştırmadan endüstriyel uygulamalara kadar bir dizi alanda kullanılan güçlü bir makine öğrenimi aracıdır.

Keras

Keras, açık kaynaklı bir yapay sinir ağı kütüphanesidir ve özellikle derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için tasarlanmıştır. Keras, kullanıcı dostu ve modüler bir arayüz sağlar, bu da hem hızlı prototipler yapmayı hem de karmaşık derin öğrenme modelleri oluşturmayı kolaylaştırır.

Keras'ın temel özellikleri şunlardır:

  1. Modüler ve Kullanıcı Dostu: Keras, kullanımı kolay ve modüler bir arayüze sahiptir. Bu, kullanıcıların hızlıca modeller oluşturmasını ve farklı katmanları birleştirmesini sağlar.

  2. Çoklu Backend Desteği: Keras, TensorFlow, Theano ve Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) gibi farklı makine öğrenimi kütüphaneleriyle entegre olabilen bir arayüze sahiptir. Ancak, TensorFlow 2.0'dan itibaren, Keras'ın TensorFlow'un bir üst kümesi olarak entegre edildiği birleşik bir TensorFlow Keras API'si vardır.

  3. Yapay Sinir Ağları İçin Yüksek Seviye API: Keras, evrişimli sinir ağları (CNN), tekrarlayan sinir ağları (RNN) ve diğer türdeki yapay sinir ağı modellerini oluşturmak için yüksek seviye bir API sağlar.

  4. Hızlı Prototip Oluşturma: Keras, hızlı prototipler oluşturmak için idealdir. Basit ve temiz bir API tasarımı, kullanıcılara hızlı bir şekilde fikirlerini gerçekleştirmelerine olanak tanır.

  5. Topluluk ve Dökümantasyon: Keras, geniş bir topluluk tarafından desteklenir ve zengin bir dökümantasyona sahiptir. Bu, kullanıcıların sorunlarını çözmek ve yeni beceriler öğrenmek için kaynaklara kolayca ulaşmalarını sağlar.

Keras ile Tensorflow'un Farkı Nedir?

Keras, TensorFlow projesine dahil edildikten sonra, birçok uygulama ve endüstri standardı haline gelmiştir. TensorFlow'un içerisindeki TensorFlow Keras API'si, artık TensorFlow'un temel bir parçasıdır ve TensorFlow'un bir üst kümesi olarak hizmet verir. Bu nedenle, yeni projelerde TensorFlow Keras API'sini kullanmak daha yaygındır.


Keras, TensorFlow'un bir üst kümesi olarak kullanılabilen bir yüksek seviye bir yapay sinir ağı API'sidir. Bu nedenle, Keras'ın TensorFlow içinde bir entegrasyonu vardır. Ancak, Keras'ın özgün bir bağımsız hali ve TensorFlow ile birleşik hali arasında bazı önemli farklar vardır:

  1. Bağımsız Keras (Standalone Keras): Özgün Keras, François Chollet tarafından geliştirilmiş bağımsız bir kütüphanedir. Bu, çeşitli makine öğrenimi kütüphaneleriyle (TensorFlow, Theano, CNTK) entegre edilebilen bir yüksek seviye API'dir.

  2. TensorFlow Keras API: TensorFlow'un Keras API'si, TensorFlow'un bir parçası haline gelmiştir. TensorFlow 2.0'dan itibaren, TensorFlow Keras API'si, TensorFlow'un temel bir bileşeni olarak entegre edilmiştir. Bu, TensorFlow ile daha sıkı bir entegrasyon sağlar ve TensorFlow'un özelliklerine daha derin bir erişim sunar.

  3. Performans ve Optimizasyon: TensorFlow Keras API'si, TensorFlow'un altında çalıştığı için TensorFlow'un performans artırıcı özelliklerine doğrudan erişim sağlar. Özellikle TensorFlow'un GPU ve TPU hızlandırma yeteneklerinden yararlanabilir.

  4. Dökümantasyon ve Topluluk: TensorFlow Keras API'si, TensorFlow'un zengin dökümantasyonu ve büyük topluluğu ile bütünleşir. Bu, kullanıcıların sorunlarına çözüm bulmaları ve geniş bir kaynak havuzuna erişmeleri için avantaj sağlar.

  5. Eğitim ve Dağıtılmış Eğitim: TensorFlow Keras API'si, TensorFlow'un dağıtılmış eğitim özelliklerinden doğrudan yararlanabilir. Bu, büyük modelleri paralel olarak eğitme ve modeli birden çok cihaz veya işlemci üzerinde çalıştırma yeteneklerini içerir.

Sonuç olarak, TensorFlow Keras API'si, TensorFlow ile daha sıkı bir entegrasyon ve performans avantajları sunar, ancak özgün Keras da bağımsız bir kütüphanedir ve başka makine öğrenimi kütüphaneleriyle kullanılabilmektedir. Kullanıcı, ihtiyaçlarına ve projenin gereksinimlerine bağlı olarak uygun olanı seçebilir.

Etiketler:

Yorumlar

Yorum Gönder

Bu blogdaki popüler yayınlar

YAPAY ZEKÂ'NIN KISA TARİHÇESİ

           Yapay Zekâ' nın tarihçesi çeşitli biçimlerde, çeşitli dönemlere ayrılabilir. Uygun bir akışı içermesi bakımından aşağıdaki gibi bir sınıflandırma benimsenmiştir:           Tarih Öncesi Dönem: Bundan binlerce yıl öncesinde insanlığın zor anlaşılır bir düşüncesi vardı; insan vücudu dışında bir zekâ yaratmak... Bu konuda eski Yunan mitolojisinde de birtakım örneklere rastlamak olasıdır; rüzgarın yaratıcısı olarak bilinen Daedelus' un bir yapay insan yaratmaya teşebbüs etmesi buna bir örnek olarak gösterilebilir...           Yapay Zekâ için önemli dönüm noktası 1884 yılıdır. Bu tarihte, Charles Babbage adındaki bir bilim adamı, bazı zeki davranışlar göstermesini istediği bir takım makinalar üzerinde deneyler yapmaktaydı. İnsan kadar zeki olamayacağı üzerinde hemfikir olunan bu makinalar üzerinde çalışmalar sürdürülerek, nihayet 1950 yılına gelindi ve bu tari...
Yorum Gönder
Devamı

Flutter'da Widgetlar Arasına Çizgi (Divider)Ekleme ve Üzerine Yazı Yazma Nasıl Yapılır?

Flutter'da bir arayüz tasarlarken widgetların arasında bir çizgi koymak isteyebilirsiniz. Bu sayede arayüzleriniz daha derli toplu görünecektir. Pek çok uygulamada da kullanılan basit bir widget var bu işi yapan: Divider(), Çizgi eklemek istediğiniz yere Divider(), yazarak ekleyebilirsiniz. Kullanımı bu kadar kolay. Renk vermek için ise color: özelliğini kullanabilirsiniz.  Divider(color: Colors.red,), Divider'a Nasıl Yazı Eklenir? Divider'ın ortasına bir yazı ekleyerek yukarıdaki gibi bir görünüm elde etmek istiyor olabilirsiniz. Divider'ın böyle bir özelliği yok ama küçük bir hile ile bu işi çözebiliriz. Bunun için bir Row widget'ın içine iki diveder, aralarında bir text ekleyeceğiz. İşte kullanacağımız kodlar: En basit haliyle: Row ( children : < Widget >[ Expanded ( child : Divider () ), Text ( "OR" ), Expanded ( child : Divider () ), ] ) Biraz d...
Yorum Gönder
Devamı

E-Ticarette Taraflar Kimlerdir?

E-Ticarette taraflar dört ayrı başlıkta incelenmektedir; Firma-Firma : Firmaların elektronik ortamda tedarikçiye sipariş vermesi, faturalarını temin etmesi ve bedellerini ödemesi bu bölümde değerlendirilmektedir. 1999 yılı verilerine göre; Firma-Firma kategorisindeki ticari işlemler, E-Ticaret cirosunun %90’nını oluşturmaktadır. Firma-Müşteri : WWW teknolojisindeki hızlı gelişmeler sonucunda ortaya çıkan Sanal Mağaza uygulamaları ile İnternette firmalar elektronik ortamda; bilgisayardan otomobile, kitapdan pizzaya birçok ürünün doğrudan tüketiciye satışını yapmaya başlamıştır. Firma-Kamu : Firmalar ile kamu kuruluşları arasındaki ticari işlemleri kapsayan bu bölümde kamu ihalelerinin İnternette yayınlanması ve firmaların elektronik ortamda teklif vermeleri ilk örnekleri oluşturmaktadır. E-Ticaretin yaygınlaşmasını desteklemek amacı ile kamunun vergi ödemeleri, gümrük işlemleri de sanal dünyaya taşınmaktadır. Birey-Kamu : Henüz yaygın örnekleri olmayan bu kat...
Yorum Gönder
Devamı