Keras 3 문서) The Keras ecosystem

케라스 생태계

• 원문 : The Keras ecosystem
• 케라스 프로젝트는 신경망을 구성하고 훈련하는 핵심 케라스 API에 국한되지 않는다.
  • 머신러닝 워크플로우의 각 단계에 대응되는 관련 프로젝트들을 넓게 포함하고 있다.

KerasTuner

• KerasTuner 문서, keras-tuner 깃헙레포
• KerasTuner는 하이퍼 파라미터를 탐색하는 어려움을 해결할 수 있도록, 사용하기 편하며 확장성 있는 하이퍼 파라미터 최적화 프레임워크다.
• (동적 계산 그래프를 생성하는 방법인) Define-by-run 방식으로 쉽게 하이퍼 파라미터 탐색공간을 설정할 수 있고, 가능한 탐색 알고리즘 중의 하나를 이용하여, 모신러닝 모델의 최적화된 하이퍼 파라미터를 찾을 수 있다.
  • Bayesian Optimization 알고리즘(참고-Beyesian Optimization 라이브러리), HyberBand 알고리즘(참고-KerasTuner의 HyperBand Tuner 클래스), 내장된 무작위 탐색 알고리즘 등
  • 또한 새로운 탐색 알고리즘을 쉽게 실험해볼 수 있도록 설계되었다.

KerasNLP

• KerasNLP 문서, Keras-hub(=KerasNLP) 깃헙레포
• KerasNLP는 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 라이브러리로서, 사용자는 NLP 개발과정을 지원받을 수 있다.
• KerasNLP는 모듈식으로 활용할 수 있고, 최신 성능의 설정된 가중치와 바로 사용하거나 손쉽게 수정가능한 아키텍쳐를 가지고 있다.

KerasCV

• KerasCV 문서, keras-cv 깃헙레포
• KerasCV는 레이어, 평가 메트릭, 손실함수, 데이터 증강(data-augmentation) 방법 등의 구성요소를 갖는다.
• 따라서 일반적인 이미지 인식 태스크(이미지 분류, 객체 탐지, 이미지 분할(세그먼테이션), 이미지 데이터 확장 등)의 일반적 유스케이스를 위한 훈련 또는 추론 파이프라인에 손쉽게 결합할 수 있다.
• KerasCV는 컴퓨터비전에 특화된 내용일뿐이지 다른 핵심 Keras API와 동일하게 동작하므로, Keras API의 수평 확장으로 이해할 수 있다.

AutoKeras

• AutoKeras 문서, autokeras 깃헙레포
• AutoKeras는 케라스에 기반한 AutoML 시스템이다.
  • Texas A&M 대학의 DATA Lab에서 개발되었다.
• AutoKeras는 모든 사람이 손쉽게 머신러닝에 접근할 수 있게 하려는 목표를 가지며
  • 단 몇줄만으로 머신러닝 문제를 해결할 수 있는 ImageClassifer나 TextClassifier와 같은 고수준 엔드-투-엔드 API들을 제공한다.
  • 또 아키텍쳐 탐색을 할 수 있는 유연한 구성요소들도 갖는다.