Keras - Pendahuluan

Pembelajaran mendalam adalah salah satu subbidang utama kerangka pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin adalah studi tentang desain algoritme, yang terinspirasi dari model otak manusia. Pembelajaran mendalam menjadi lebih populer di bidang ilmu data seperti robotika, kecerdasan buatan (AI), pengenalan audio & video, dan pengenalan gambar. Jaringan saraf tiruan adalah inti dari metodologi pembelajaran yang mendalam. Pembelajaran mendalam didukung oleh berbagai perpustakaan seperti Theano, TensorFlow, Caffe, Mxnet dll., Keras adalah salah satu perpustakaan python yang paling kuat dan mudah digunakan, yang dibangun di atas perpustakaan pembelajaran dalam populer seperti TensorFlow, Theano, dll. , untuk membuat model pembelajaran mendalam.

Gambaran Umum Keras

Keras berjalan di atas pustaka mesin sumber terbuka seperti TensorFlow, Theano, atau Cognitive Toolkit (CNTK). Theano adalah pustaka python yang digunakan untuk tugas komputasi numerik cepat. TensorFlow adalah pustaka matematika simbolis paling terkenal yang digunakan untuk membuat jaringan neural dan model pembelajaran mendalam. TensorFlow sangat fleksibel dan manfaat utamanya adalah komputasi terdistribusi. CNTK adalah kerangka pembelajaran mendalam yang dikembangkan oleh Microsoft. Ini menggunakan pustaka seperti Python, C #, C ++ atau toolkit pembelajaran mesin mandiri. Theano dan TensorFlow adalah library yang sangat andal, tetapi sulit dipahami untuk membuat jaringan neural.

Keras didasarkan pada struktur minimal yang menyediakan cara yang bersih dan mudah untuk membuat model pembelajaran mendalam berdasarkan TensorFlow atau Theano. Keras dirancang untuk menentukan model pembelajaran dalam dengan cepat. Nah, Keras adalah pilihan optimal untuk aplikasi deep learning.

fitur

Keras memanfaatkan berbagai teknik pengoptimalan untuk membuat API jaringan saraf tingkat tinggi lebih mudah dan lebih berkinerja. Ini mendukung fitur-fitur berikut -

• API yang konsisten, sederhana, dan dapat diperluas.

• Struktur minimal - mudah untuk mencapai hasil tanpa embel-embel apapun.

• Ini mendukung banyak platform dan backend.

• Ini adalah kerangka kerja ramah pengguna yang berjalan pada CPU dan GPU.

• Skalabilitas komputasi yang tinggi.

Manfaat

Keras adalah kerangka kerja yang sangat kuat dan dinamis dan hadir dengan keuntungan berikut -

• Dukungan komunitas yang lebih besar.

• Mudah untuk diuji.

• Jaringan saraf keras ditulis dengan Python yang membuat segalanya lebih sederhana.

• Keras mendukung jaringan konvolusi dan berulang.

• Model deep learning merupakan komponen tersendiri, sehingga bisa Anda gabungkan menjadi banyak cara.