Keras — Fransua Shole tomonidan 2015-yilda taqdim etilgan, neyron tarmoqlar bilan ishlash uchun yuqori darajali Python kutubxonasi. Uning asosiy maqsadi — chuqur o’rganish modellarini qurishni imkon qadar sodda va tezkor qilish.
Fransua Shole tomonidan yaratilishi
Shole Keras’ni o’zining “ONEIROS” nomli tadqiqot loyihasi doirasida yaratgan, nomi yunoncha “shox” so’zidan olingan — antik yunon mifologiyasida shox orqali kelgan tushlar haqiqatga aylanishi haqidagi ishoraga asoslangan. Loyiha keyinchalik mustaqil, keng qo’llaniladigan kutubxonaga aylandi.
Yuqori darajali interfeys falsafasi
Keras’ning dizayn falsafasi — “foydalanuvchi tajribasini birinchi o’ringa qo’yish”. Kutubxona murakkab matematik tafsilotlarni yashirib, dasturchiga qatlamlarni (layer) oddiy, o’qish oson kod bilan bir-biriga ulash imkonini beradi — bu esa neyron tarmoq qurishni, hattoki chuqur matematik bilimga ega bo’lmagan dasturchilar uchun ham, ancha qulay qiladi.
TensorFlow bilan birlashish tarixi
Dastlab Keras TensorFlow, Theano yoki CNTK kabi bir nechta turli “backend” dvigatellari ustida ishlashi mumkin edi. 2019-yilda TensorFlow 2.0 chiqarilishi bilan Keras rasmiy ravishda TensorFlow‘ning asosiy yuqori darajali API‘siga aylandi, bu esa ikkala loyihaning rivojlanishini birlashtirdi.
Boshqa backend’larni qo’llab-quvvatlashi
So’nggi versiyalarda Keras yana ko’p-backend arxitekturasiga qaytib, endi TensorFlow‘dan tashqari JAX va PyTorch bilan ham ishlashi mumkin. Bu o’zgarish dasturchiga Keras’ning sodda interfeysidan foydalangan holda, orqa tomonda istalgan asosiy kutubxonani tanlash erkinligini qaytardi.
O’rganish uchun qulayligi
Keras’ning soddaligi uni chuqur o’rganishni birinchi marta o’rganayotganlar uchun ham tavsiya etiladigan tanlovga aylantirgan — bir nechta qator kod bilan to’liq ishlaydigan neyron tarmoqni yaratish mumkin. Bu qulaylik ta’lim dasturlari va tezkor prototiplashda uni ayniqsa mashhur qilgan.
Bog’liq tushunchalar
TensorFlow, Francois Chollet, Neyron tarmoq, Chuqur o’rganish, Python, PyTorch