Keras - Introdução
O aprendizado profundo é um dos principais subcampos da estrutura de aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina é o estudo do projeto de algoritmos, inspirado no modelo do cérebro humano. O aprendizado profundo está se tornando mais popular nos campos da ciência de dados, como robótica, inteligência artificial (IA), reconhecimento de áudio e vídeo e reconhecimento de imagem. A rede neural artificial é o núcleo das metodologias de aprendizado profundo. O aprendizado profundo é suportado por várias bibliotecas, como Theano, TensorFlow, Caffe, Mxnet etc., Keras é uma das bibliotecas python mais poderosas e fáceis de usar, que é construída sobre bibliotecas populares de aprendizado profundo, como TensorFlow, Theano, etc. , para criar modelos de aprendizagem profunda.
Visão geral de Keras
Keras é executado em bibliotecas de máquina de código aberto, como TensorFlow, Theano ou Cognitive Toolkit (CNTK). Theano é uma biblioteca python usada para tarefas rápidas de computação numérica. TensorFlow é a biblioteca de matemática simbólica mais famosa usada para criar redes neurais e modelos de aprendizado profundo. O TensorFlow é muito flexível e o principal benefício é a computação distribuída. CNTK é um framework de aprendizado profundo desenvolvido pela Microsoft. Ele usa bibliotecas como Python, C #, C ++ ou kits de ferramentas de aprendizado de máquina autônomo. Theano e TensorFlow são bibliotecas muito poderosas, mas difíceis de entender para a criação de redes neurais.
Keras é baseado em uma estrutura mínima que fornece uma maneira limpa e fácil de criar modelos de aprendizado profundo baseados no TensorFlow ou Theano. Keras foi projetado para definir rapidamente modelos de aprendizado profundo. Bem, Keras é uma escolha ideal para aplicativos de aprendizado profundo.
Características
Keras aproveita várias técnicas de otimização para tornar a API de rede neural de alto nível mais fácil e com melhor desempenho. Suporta os seguintes recursos -
API consistente, simples e extensível.
Estrutura mínima - fácil de obter o resultado sem babados.
Ele oferece suporte a várias plataformas e back-ends.
É uma estrutura amigável que roda em CPU e GPU.
Alta escalabilidade de computação.
Benefícios
Keras é uma estrutura altamente poderosa e dinâmica e apresenta as seguintes vantagens -
Maior apoio da comunidade.
Fácil de testar.
As redes neurais Keras são escritas em Python, o que torna as coisas mais simples.
Keras suporta redes de convolução e recorrentes.
Modelos de aprendizado profundo são componentes discretos, portanto, você pode combinar de várias maneiras.