Negli ultimi anni, il deep learning ha rivoluzionato molti settori, dalla visione artificiale al trattamento del linguaggio naturale. Per sfruttare al meglio queste tecniche avanzate, è necessario disporre di strumenti potenti ma accessibili. Keras si distingue come una delle librerie di deep learning più popolari e utilizzate, grazie alla sua semplicità e flessibilità. In questo articolo, esploreremo cos’è Keras, le sue principali caratteristiche e come può essere utilizzata per costruire modelli di deep learning.

Cos’è Keras?

Keras è una libreria open-source di alto livello per il deep learning, sviluppata in Python. È stata creata da François Chollet, un ricercatore di Google, ed è stata rilasciata per la prima volta nel marzo 2015. Keras è progettata per permettere una rapida prototipazione di modelli di deep learning, supportando sia reti neurali convoluzionali che ricorrenti, e può essere eseguita su CPU e GPU.

Keras è un’API di alto livello che può funzionare sopra diverse librerie di back-end come TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) e Theano. La sua semplicità e intuitività la rendono ideale per i principianti, ma le sue funzionalità avanzate e la possibilità di personalizzazione la rendono adatta anche per esperti e progetti complessi.

Caratteristiche Principali di Keras

  1. Semplicità e Facilità d’Uso: Keras è stata progettata per essere facile da usare e intuitiva. La sua API è coerente e semplificata, il che permette agli sviluppatori di creare modelli complessi con poche righe di codice. Questo è particolarmente utile per chi è agli inizi nel campo del deep learning.
  2. Modularità: Keras è altamente modulare. Ogni componente è uno standalone e può essere combinato con altri per creare modelli complessi. Gli sviluppatori possono costruire strati (layers), modelli (models), funzioni di perdita (loss functions), ottimizzatori (optimizers) e metriche (metrics) in modo indipendente.
  3. Compatibilità con i Back-end: Una delle principali forze di Keras è la sua compatibilità con diversi back-end. Attualmente, il back-end più comune è TensorFlow, ma Keras può funzionare anche con altre librerie. Questo offre flessibilità e permette di sfruttare le migliori caratteristiche di ciascun back-end.
  4. Portabilità: I modelli costruiti con Keras possono essere eseguiti su CPU e GPU senza modifiche al codice. Questo permette di sfruttare la potenza delle GPU per l’addestramento di modelli complessi, riducendo significativamente i tempi di calcolo.
  5. Supporto per il Deep Learning Avanzato: Nonostante la sua semplicità, Keras supporta molte delle tecniche più avanzate del deep learning, come le reti neurali convoluzionali (CNN), le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti neurali profonde (DNN). Inoltre, Keras offre supporto per il parallelismo su larga scala e l’addestramento distribuito.

Un Esempio di Utilizzo di Keras

Per dare un’idea concreta di come utilizzare Keras, vediamo un esempio semplice di costruzione e addestramento di una rete neurale convoluzionale per il riconoscimento delle cifre scritte a mano nel dataset MNIST.


import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
from keras.utils import to_categorical

# Caricamento del dataset MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Preprocessamento dei dati
x_train = x_train.reshape((x_train.shape[0], 28, 28, 1)).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape((x_test.shape[0], 28, 28, 1)).astype('float32') / 255
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)

# Costruzione del modello
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# Compilazione del modello
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Addestramento del modello
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=10, batch_size=200)

# Valutazione del modello
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

Conclusione

Keras rappresenta uno strumento fondamentale per chiunque voglia avvicinarsi al mondo del deep learning o sviluppare modelli avanzati in modo rapido ed efficiente. La sua semplicità, unita alla potenza e flessibilità, la rende ideale per una vasta gamma di applicazioni, dalla ricerca accademica all’industria. Se non l’hai ancora fatto, ti incoraggio a esplorare Keras e a sperimentare con i tuoi modelli di deep learning.

Documentazione Ufficiale di Keras: