원본 링크 : https://keras.io/getting_started/ecosystem/
최종 수정일 : 2024-09-09

Keras 3 에코시스템 (The Keras ecosystem)

KerasTuner

KerasTuner는 하이퍼파라미터 검색의 문제점을 해결하는, 사용하기 쉬운 확장 가능한 하이퍼파라미터 최적화 프레임워크입니다. Define-by-run 구문으로 검색 공간을 쉽게 구성한 다음, 사용 가능한 검색 알고리즘 중 하나를 활용하여, 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터 값을 찾습니다. KerasTuner에는 베이지안 최적화(Bayesian Optimization), 하이퍼밴드(Hyperband) 및 랜덤 검색(Random Search) 알고리즘이 기본 제공되며, 연구자가 새로운 검색 알고리즘을 실험하기 위해 쉽게 확장할 수 있도록 설계되었습니다.

KerasNLP

KerasNLP 문서 - KerasNLP GitHub 저장소

KerasNLP는 전체 개발 주기 동안 사용자를 지원하는 자연어 처리 라이브러리입니다. 우리의 워크플로는 즉시 사용할 때 최첨단 사전 설정 가중치와 아키텍처를 갖춘 모듈식 구성 요소로 구축되며, 더 많은 제어가 필요할 때 쉽게 커스터마이즈 할 수 있습니다.

KerasCV

KerasCV 문서 - KerasCV GitHub 저장소

KerasCV는 응용 컴퓨터 비전 엔지니어가, 이미지 분류, 객체 감지, 이미지 분할, 이미지 데이터 보강 등과 같은 일반적인 사용 사례에 대한, 프로덕션 등급의 최첨단 트레이닝 및 추론 파이프라인을 빠르게 조립하는 데 활용할 수 있는, 모듈식 빌딩 블록(레이어, 메트릭, 손실, 데이터 보강)의 저장소입니다.

KerasCV는 Keras API의 수평적 확장으로 이해할 수 있습니다. 구성 요소는 핵심 Keras에 추가하기에는 너무 특수화된 새로운 퍼스트 파티 Keras 객체(레이어, 메트릭 등)이지만, 나머지 Keras API와 동일한 수준의 세련미와 이전 버전과의 호환성이 보장됩니다.

AutoKeras

AutoKeras 문서 - AutoKeras GitHub 저장소

AutoKeras는 Keras를 기반으로 하는 AutoML 시스템입니다. Texas A&M University의 DATA Lab에서 개발했습니다. AutoKeras의 목표는 모든 사람이 머신러닝을 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 몇 줄로 머신 러닝 문제를 해결할 수 있는 ImageClassifier 또는 TextClassifier와 같은 높은 레벨 엔드투엔드 API를 제공하며, 아키텍처 검색을 수행하는 유연한 빌딩 블록도 제공합니다.

import autokeras as ak

clf = ak.ImageClassifier()
clf.fit(x_train, y_train)
results = clf.predict(x_test)

Keras 3 에코시스템 (The Keras ecosystem)

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KerasTuner

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KerasCV

AutoKeras