Co je Keras? Vysvětlujeme aplikační rozhraní pro hluboké neuronové sítě

Umělá inteligence | |

Co je Keras? Vysvětlujeme aplikační rozhraní pro hluboké neuronové sítě

Jednoduchý a široce podporovaný, Keras dělá z hlubokého učení snadnou záležitost.


Ačkoliv hluboké neuronové sítě jsou stále velice populární, komplexnost hlavních frameworků zůstává bariérou pro jejich častější využívání vývojáři, kteří do tajů strojového učení teprve pronikají. Padlo několik návrhů pro zlepšení a zjednodušení vysokoúrovňových API pro tvorbu modelů neuronových sítí. Všechny jsou si navenek podobné, ale při bližším ohledání se objeví rozdíly.

Keras patří mezi nejpopulárnější vysokoúrovňové API pro hluboké neuronové sítě. Je napsán v Pythonu a podporuje back-endová výpočetní jádra neuronových sítí.

 

Jak Keras funguje?

Kerad zdánlivě ostatní aplikační rozhraní hlubokých neuronových sítí porazil: stal se totiž vysokoúrovňovým standardem pro nadcházející TensorFlow 2.0.

Základním principem vzniku Kerasu byla jednoduchost, modularita, snadná rozšiřitelnost a kompatibilita s Pythonem. Keras vznikl „pro člověka, ne pro stroj a řídí se nejlepšími metodami pro snížení kognitivní zátěže“.

Samozřejmostí je přidávání nových modulů, definovaných v Pythonu.

Jedním z hlavních důvodů, proč Keras používat, je jeho důraz na to, aby zůstal uživatelsky přívětivým. Keras se dá snadno naučit a začít se stavbou modelů je rovněž nepříliš těžké, je navíc dostupný na velkém množství platforem: integrován je minimálně u pěti back-end jader (TensorFlow, CNTK, Theano, MXNet a PlaidML) a podporuje vícero GPU.

Keras je navíc také podporován řadou velkých IT korporací v čele s Googlem, Microsoftem, Amazonem, Applem, Nvidií, Uberem a dalšími.


Úvodní foto: © archy13 - Adobe Stock


Články z rubriky

Potvrzeno, Nvidia kupuje britský Arm za 40 miliard dolarů"

Ačkoliv akvizice Armu znamená pro Nvidia především snazší vstup na pole mobilních procesorů, kde dosud nebyla příliš aktivní, pustí se také do stavby superpočítačů (s níž má Nvidia bohaté zkušenosti)...
více »


Strojové učení se stává dostupným díky open source"

Se zrychlující se digitalizací shromažďují firmy stále větší množství dat. Podívat se na ně očima stroje pak může přinést větší vhled do vlastního byznysu i objevování nečekaných příležitostí....
více »


Microsoft vyvíjí nové technologie na detekci deepfake videí"

Deepfake videa, velmi věrohodně vypadající videa, která upravují obsah tak, aby seděl do kontextu, který tvůrce chce, jsou velkým problémem moderního digitálního světa.
více »


Globální investice do AI se do čtyř let zdvojnásobí"

V letošním roce by výdaje na umělou inteligenci měly dosáhnout 50,1 miliardy dolarů. Největší zájem o technologie související s umělou inteligencí má maloobchod a bankovnictví, dvě třetiny investic ale...
více »


USA zvýšily státní výdaje na AI o 30 %, investuje i zbytek světa"

Přes všechny politické, zdravotnické a všelijaké další události tato zpráva vcelku zapadla, ale svět na umělou inteligenci nezapomněl; ba naopak.
více »


Související články


Tagy

neuronové sítě hluboké neuronové sítě strojové učení Keras TensorFlow Python API

Komentáře