Deep Learning dengan Keras - Pendahuluan

Pembelajaran Mendalam telah menjadi kata kunci dalam beberapa hari terakhir di bidang Kecerdasan Buatan (AI). Selama bertahun-tahun, kami menggunakan Machine Learning (ML) untuk menyebarkan kecerdasan ke mesin. Dalam beberapa hari terakhir, pembelajaran mendalam menjadi lebih populer karena keunggulannya dalam prediksi dibandingkan dengan teknik ML tradisional.

Deep Learning pada dasarnya berarti melatih Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan data dalam jumlah besar. Dalam pembelajaran mendalam, jaringan belajar dengan sendirinya dan karenanya membutuhkan data yang sangat banyak untuk pembelajaran. Sementara pembelajaran mesin tradisional pada dasarnya adalah sekumpulan algoritme yang mengurai data dan belajar darinya. Mereka kemudian menggunakan pembelajaran ini untuk membuat keputusan yang cerdas.

Sekarang, masuk ke Keras, itu adalah API jaringan neural tingkat tinggi yang berjalan di atas TensorFlow - platform pembelajaran mesin sumber terbuka ujung ke ujung. Menggunakan Keras, Anda dengan mudah mendefinisikan arsitektur ANN yang kompleks untuk bereksperimen pada data besar Anda. Keras juga mendukung GPU, yang menjadi penting untuk memproses data dalam jumlah besar dan mengembangkan model pembelajaran mesin.

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari penggunaan Keras dalam membangun jaringan neural dalam. Kita akan melihat contoh praktis untuk mengajar. Masalah yang dihadapi adalah mengenali angka tulisan tangan menggunakan jaringan saraf yang dilatih dengan pembelajaran mendalam.

Hanya untuk membuat Anda lebih bersemangat dalam pembelajaran mendalam, di bawah ini adalah tangkapan layar tren Google tentang pembelajaran mendalam di sini -

Seperti yang Anda lihat dari diagram, minat dalam pembelajaran mendalam terus tumbuh selama beberapa tahun terakhir. Ada banyak bidang seperti visi komputer, pemrosesan bahasa alami, pengenalan suara, bioinformatika, desain obat, dan sebagainya, di mana pembelajaran mendalam telah berhasil diterapkan. Tutorial ini akan membantu Anda memulai pembelajaran dalam dengan cepat.

Jadi teruslah membaca!