พื้นฐาน Keras - ความแตกต่างระหว่าง Keras และ TensorFlow

โลกของการเรียนรู้เชิงลึกหรือ Deep Learning กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว และเครื่องมือสองอย่างที่มักจะถูกพูดถึงคือ Keras และ TensorFlow ซึ่งเป็นไลบรารีสำหรับสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ทรงพลังและใช้งานง่าย ทั้งสองนี้มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิ่ง ในบทความนี้เราจะสำรวจพื้นฐานของ Keras และความแตกต่างระหว่าง Keras และ TensorFlow เพื่อให้คุณเข้าใจว่าแต่ละตัวเหมาะสมกับงานของคุณอย่างไร

Keras คืออะไร?

Keras เป็นไลบรารีการสร้างโมเดลที่มีอินเตอร์เฟซแบบสูง (high-level API) ออกแบบมาให้ใช้งานง่าย ปรับแต่งได้ และสามารถเปรียบเทียบกับโมเดลอื่น ๆ ได้อย่างรวดเร็ว Keras ถูกพัฒนาเพื่อให้การสร้างโมเดลเป็นเรื่องที่ใช้ง่ายสำหรับทุกคน ไม่ว่าจะเป็นนักวิจัย นักพัฒนา หรือแม้แต่ผู้ที่เริ่มต้นศึกษาเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึก

TensorFlow คืออะไร?

TensorFlow เป็นโอเพนซอร์สไลบรารีที่พัฒนาโดย Google Brain Team เพื่อใช้ในการคำนวณและการประมาณทางคณิตศาสตร์ในรูปแบบของกราฟ โดยมีการเน้นไปที่การใช้งานเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ที่ซับซ้อน TensorFlow มักจะถูกใช้งานในสถานการณ์ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงและยืดหยุ่นในระดับลึก

ความแตกต่างระหว่าง Keras และ TensorFlow

- ทั้ง Keras และ TensorFlow มีชุมชนผู้ใช้งานที่กว้างขวางและมีเอกสารที่ดีเยี่ยม ในความเป็นจริง ปัจจุบัน Keras ถูกผนวกรวมเข้ากับ TensorFlow 2.0 ซึ่งช่วยเพิ่มความสะดวกในการใช้งานร่วมกัน

ตัวอย่างการใช้งาน Keras และ TensorFlow

ลองมาดูตัวอย่างง่าย ๆ ในการสร้างโมเดลเครือข่ายประสาทเทียม (Neural Network) สำหรับการจำแนกรูปภาพ MNIST ใช้ Keras:

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

# โหลดข้อมูล MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# ทำการปรับขนาดข้อมูล
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
y_train, y_test = to_categorical(y_train), to_categorical(y_test)

# สร้างโมเดล
model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

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

# ฝึกอบรมโมเดล
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# ประเมินโมเดล
model.evaluate(x_test, y_test)

เมื่อไหร่ควรใช้ Keras หรือ TensorFlow?

สำหรับผู้ที่เริ่มต้นหรือทำโปรเจกต์ที่ไม่ซับซ้อน การใช้ **Keras** จะเป็นทางเลือกที่ดีเพราะเป็นมิตรต่อผู้ใช้และเรียนรู้ได้ง่ายกว่า ในกรณีที่คุณต้องการการปรับแต่งหรือการทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น **TensorFlow** จะเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุด นอกจากนี้การใช้ Keras ที่เหนือกว่า TensorFlow จะช่วยให้สามารถนำโค้ดที่เขียนได้ง่ายไปใช้ร่วมกับ TensorFlow เมื่อคุณต้องการประสิทธิภาพที่สูงขึ้น

ในยุคนี้ที่ AI และ Deep Learning ก้าวไปข้างหน้าอย่างรวดเร็ว ไม่ว่าคุณจะเลือกใช้เครื่องมือใด การมีทักษะพื้นฐานที่ดีจะช่วยให้คุณสามารถปรับตัวและสร้างผลงานที่ยอดเยี่ยม การเริ่มต้นศึกษา Keras และ TensorFlow จึงเป็นก้าวที่ดีในการเปิดประตูสู่โลกของการเรียนรู้เชิงลึก

หากคุณสนใจอยากพัฒนาทักษะด้านโปรแกรมมิ่งและการเรียนรู้เชิงลึก เราขอเชิญคุณมาร่วมศึกษาเพิ่มเติมที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) ที่ซึ่งเรามีคอร์สที่หลากหลายและตอบโจทย์ความต้องการของคุณ ไม่ว่าคุณจะเพิ่งเริ่มต้นหรือเป็นมืออาชีพในวงการนี้แล้วก็ตาม!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/