Keras - Introduzione

Il deep learning è uno dei principali sottocampi del framework di machine learning. L'apprendimento automatico è lo studio del design di algoritmi, ispirato al modello del cervello umano. L'apprendimento profondo sta diventando sempre più popolare nei campi della scienza dei dati come la robotica, l'intelligenza artificiale (AI), il riconoscimento audio e video e il riconoscimento delle immagini. La rete neurale artificiale è il fulcro delle metodologie di deep learning. Il deep learning è supportato da varie librerie come Theano, TensorFlow, Caffe, Mxnet ecc., Keras è una delle librerie python più potenti e facili da usare, che si basa su popolari librerie di deep learning come TensorFlow, Theano, ecc. , per la creazione di modelli di deep learning.

Panoramica di Keras

Keras funziona su librerie di macchine open source come TensorFlow, Theano o Cognitive Toolkit (CNTK). Theano è una libreria Python utilizzata per attività di calcolo numerico veloci. TensorFlow è la più famosa libreria di matematica simbolica utilizzata per creare reti neurali e modelli di deep learning. TensorFlow è molto flessibile e il vantaggio principale è l'elaborazione distribuita. CNTK è un framework di apprendimento profondo sviluppato da Microsoft. Utilizza librerie come Python, C #, C ++ o toolkit di machine learning autonomi. Theano e TensorFlow sono librerie molto potenti ma difficili da comprendere per la creazione di reti neurali.

Keras si basa su una struttura minimale che fornisce un modo semplice e pulito per creare modelli di deep learning basati su TensorFlow o Theano. Keras è progettato per definire rapidamente modelli di deep learning. Bene, Keras è una scelta ottimale per le applicazioni di deep learning.

Caratteristiche

Keras sfrutta varie tecniche di ottimizzazione per rendere l'API di rete neurale di alto livello più facile e più performante. Supporta le seguenti funzionalità:

• API coerente, semplice ed estensibile.

• Struttura minimale: è facile ottenere il risultato senza fronzoli.

• Supporta più piattaforme e backend.

• È un framework intuitivo che funziona sia su CPU che su GPU.

• Elevata scalabilità di calcolo.

Benefici

Keras è un framework molto potente e dinamico e offre i seguenti vantaggi:

• Supporto della comunità più ampio.

• Facile da testare.

• Le reti neurali di Keras sono scritte in Python, il che rende le cose più semplici.

• Keras supporta sia la convoluzione che le reti ricorrenti.

• I modelli di deep learning sono componenti discreti, quindi puoi combinarli in molti modi.