Keras
3 minuty czytania
Keras to niezwykle popularne narzędzie do tworzenia sieci neuronowych, które pozwala na szybkie i proste tworzenie modeli uczenia maszynowego. Jest to biblioteka napisana w języku Python, która zapewnia wysoką abstrakcję warstw, co pozwala na łatwe skonfigurowanie i użycie modeli.
Keras jest kolejną biblioteką do uczenia maszynowego przeznaczoną dla języka Python. W tym artykule postaram się wam nieco przedstawić możliwości tej biblioteki.
Czym jest Keras?
Jak wspomniałem na wstępie Keras jest biblioteką do uczenia maszynowego dla języka Python. Pierwsze wydanie nastąpiło w 2015 roku, a twórcą biblioteki jest francuski programista François Chollet. Keras stosuje najlepsze praktyki w zakresie zmniejszania obciążenia poznawczego: oferuje spójne i proste interfejsy API, minimalizuje liczbę działań użytkownika wymaganych w typowych przypadkach użycia oraz zapewnia jasne i przydatne komunikaty o błędach. Zawiera również obszerną dokumentację i przewodniki dla programistów. Warto wspomnieć, że Keras umożliwia przełączanie się między różnymi interfejsami. Frameworki obsługiwane przez Keras to: Tensorflow, Theano, PlaidML, MXNet i CNTK.
Podstawowe Elementy Keras
Keras, jako wysoko poziomowa biblioteka do budowy modeli sieci neuronowych, oferuje kilka kluczowych komponentów, które są fundamentem każdego projektu uczenia maszynowego. Pierwszym z nich jest Model, który jest centralnym obiektem w Kerasie i służy do definiowania architektury sieci. Keras udostępnia dwa główne typy modeli: Model sekwencyjny oraz Model funkcjonalny. Model sekwencyjny jest idealny do tworzenia prostych, liniowych sieci, gdzie warstwy są ułożone jedna po drugiej. Model funkcjonalny z kolei umożliwia bardziej złożoną konfigurację, wspierając np. wiele wejść i wyjść oraz połączenia z pominięciem warstw.
Drugim kluczowym elementem są Warstwy, które stanowią budulec sieci neuronowej. Keras oferuje szeroki wachlarz warstw, takich jak Dense (pełne połączenie), Conv2D (splotowa dla obrazów), czy LSTM (dla danych sekwencyjnych). Każda warstwa może mieć różne parametry, takie jak liczba neuronów, funkcje aktywacji, czy rozmiar filtrów, które można dostosować w zależności od specyfiki problemu.
Trzecim istotnym składnikiem są Funkcje straty i Optymalizatory. Funkcja straty mierzy, jak dobrze model radzi sobie z przewidywaniem wyników, a jej wybór jest kluczowy dla efektywnego uczenia się. Keras wspiera wiele wbudowanych funkcji strat, takich jak mean squared error dla regresji czy categorical crossentropy dla klasyfikacji. Optymalizatory, takie jak Adam, SGD (stochastic gradient descent) czy RMSprop, z kolei służą do dostosowywania wag modelu w trakcie treningu, poprawiając jego wydajność i konwergencję.
Na koniec, Keras umożliwia Trening i Walidację modelu poprzez metody takie jak fit(), evaluate() i predict(). Metoda fit() służy do uczenia modelu na danych treningowych, evaluate() pozwala ocenić jego wydajność na danych walidacyjnych, a predict() umożliwia generowanie prognoz na nowych danych.
Możliwości Keras
Keras został stworzony tak, aby nauczenie go nie sprawiało problemów i było proste. Oferuje on spójne i proste interfejsy API, wyraźnie wyjaśnia błędy użytkownika. Czas prototypowania w Keras jest krótki, co przekłada się na szybkie wdrożenie. Keras jest również głęboko zintegrowany z TensorFlow. Działa on również płynnie zarówno na procesorze jak i GPU. Obsługuje prawie wszystkie sieci neuronowe Ponadto Keras ma bardzo rozbudowaną społeczność, tak więc znalezienie pomocy w przypadku jakiegoś problemu nie powinno być trudne. Dokumentacja jest obszerna, a także czytelna. Keras jest używany komercyjnie przez takie firmy jak Netflix, Uber, Square, Yelp itp.
SPRAWDŹ SWOJĄ WIEDZE Z TEMATU keras
Pytanie
1/5
Dlaczego warto używać Keras?
Keras oferuje prosty i intuicyjny interfejs, który znacznie ułatwia tworzenie skomplikowanych modeli sieci neuronowych. Dzięki swojej prostocie, użytkownicy mogą skupić się na eksperymentowaniu z architekturami i hyperparametrami, zamiast spędzać czas na zawiłościach technicznych.
Keras działa na zasadzie wysokopoziomowego API, które pozwala na szybkie prototypowanie modeli, co jest kluczowe w badaniach i rozwoju. Możliwość łatwego łączenia warstw i konfiguracji modeli w sposób deklaratywny sprawia, że proces tworzenia i dostosowywania modeli jest znacznie bardziej przystępny, nawet dla tych, którzy dopiero zaczynają swoją przygodę z głębokim uczeniem.
Kolejnym ważnym atutem Kerasu jest jego elastyczność i wsparcie dla różnych backendów, takich jak TensorFlow, Theano i CNTK. Obecnie, najbardziej powszechnie używanym backendem jest TensorFlow, co umożliwia użytkownikom korzystanie z zaawansowanych funkcji i optymalizacji, takich jak GPU czy TPU, a także zapewnia dostęp do najnowszych osiągnięć w dziedzinie uczenia maszynowego. Dzięki tej integracji, Keras nie tylko pozostaje prosty i przyjazny, ale również mocno wspiera rozwój i implementację wydajnych modeli.
Dodatkowo, oferuje bogaty zestaw predefiniowanych modeli i warstw, które można łatwo dostosować do specyficznych potrzeb projektów. Biblioteka zawiera także wsparcie dla transfer learning, co pozwala na wykorzystanie wcześniej wytrenowanych modeli w nowych zadaniach, co znacznie przyspiesza proces nauki i poprawia wyniki.
Nie bez znaczenia jest również aktywna społeczność i wsparcie dla Kerasu. Bogata dokumentacja, liczne tutoriale oraz fora dyskusyjne są dostępne dla użytkowników na każdym poziomie zaawansowania, co znacząco ułatwia naukę i rozwiązywanie problemów.
Nasza oferta
Web development
Dowiedz się więcejMobile development
Dowiedz się więcejE-commerce
Dowiedz się więcejProjektowanie UX/UI
Dowiedz się więcejOutsourcing
Dowiedz się więcejPowiązane artykuły
Multimodal AI – jak działa sztuczna inteligencja nowej generacji
28 sie 2025
Sztuczna inteligencja rozwija się w błyskawicznym tempie, a jednym z najważniejszych kierunków tego rozwoju jest multimodalność. Nowa generacja modeli AI potrafi jednocześnie analizować tekst, obrazy, dźwięki czy wideo, łącząc je w spójną całość. Dzięki temu maszyny zaczynają rozumieć świat w sposób bardziej zbliżony do ludzkiego postrzegania i otwierają drogę do zupełnie nowych zastosowań.

Co to jest Project Astra?
27 sie 2025
Sztuczna inteligencja rozwija się w zawrotnym tempie, a jednym z najbardziej obiecujących projektów ostatnich lat jest Project Astra – innowacyjne rozwiązanie stworzone przez Google DeepMind. To nie tylko kolejny chatbot, ale wizja inteligentnego agenta, który potrafi analizować otoczenie, interpretować obraz i dźwięk, a następnie reagować w czasie rzeczywistym. Dzięki temu Astra może stać się narzędziem wspierającym ludzi zarówno w codziennym życiu, jak i w pracy zawodowej.
Google Jules - asynchroniczny agent AI
26 sie 2025
Sztuczna inteligencja coraz mocniej wkracza do świata programowania, oferując narzędzia, które wspierają codzienną pracę deweloperów. Do tej grupy dołącza Google Jules - nowy asynchroniczny agent AI zaprojektowany specjalnie z myślą o kodowaniu. W przeciwieństwie do klasycznych asystentów, Jules nie wymaga ciągłej interakcji i nie przerywa toku pracy, lecz działa w tle i dostarcza sugestie wtedy, gdy są one najbardziej przydatne. To rozwiązanie, które może zmienić sposób, w jaki programiści współpracują z AI i podnieść jakość tworzonego oprogramowania.
Co to jest Base44?
20 sie 2025
Tworzenie aplikacji jeszcze nigdy nie było tak proste, jak dziś. Dzięki sztucznej inteligencji i platformom typu no-code, nawet osoby bez doświadczenia programistycznego mogą szybko zamienić swój pomysł w działający produkt. Jednym z najciekawszych rozwiązań w tej dziedzinie jest Base44 – narzędzie, które pozwala budować aplikacje poprzez zwykłą rozmowę z AI.
Answer Engine Optimization – przyszłość wyszukiwania w erze AI
19 sie 2025
Answer Engine Optimization (AEO) otwiera nowe możliwości dla przyszłości wyszukiwania informacji, wprowadzając nową erę w technologii sztucznej inteligencji (AI). Przełom w sposobie, w jaki zrozumienie i dostarczanie odpowiedzi jest optymalizowane, wyznacza nowy kurs dla świata cyfrowego i przemysłu SEO.
Czym jest Agent ChatGPT i jak działa w praktyce?
18 sie 2025
Sztuczna inteligencja w ostatnich latach zmieniła sposób, w jaki pracujemy, komunikujemy się i zarządzamy informacjami. Jednym z najnowszych i najbardziej obiecujących rozwiązań są tzw. Agenci AI, którzy potrafią nie tylko odpowiadać na pytania, ale także samodzielnie wykonywać konkretne zadania. Wśród nich szczególne miejsce zajmuje Agent ChatGPT, który łączy moc modeli językowych z praktycznymi funkcjami automatyzacji i integracji.
RAG: Rewolucyjna metoda generowania AI i dlaczego stanowi przyszłość technologii
12 sie 2025
Sztuczna inteligencja rozwija się w błyskawicznym tempie, a jednym z jej najnowszych i najbardziej obiecujących osiągnięć jest technologia RAG (Retrieval-Augmented Generation). To innowacyjne podejście łączy możliwości generowania tekstu przez AI z dynamicznym wyszukiwaniem informacji w zewnętrznych źródłach. Dzięki temu odpowiedzi są nie tylko poprawne językowo, ale także aktualne i oparte na zweryfikowanych danych.
Zobacz wszystkie artykuły