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.



Články z rubriky

Zhruba 40 % Čechů si myslí, že umělá inteligence připraví lidi o práci, ale ne jejich"

Většina Čechů se nebojí, že jim umělá inteligence vezme práci. Vyplývá to z výzkumu, který pro Vodafone Nápad roku mezi tuzemskou populací realizovala agentura STEM/MARK. 41,4 % respondentů v něm uvedlo,...
více »


Strojové učení od Amazonu vám pomůže nakupovat"

Nová služba StyleSnap vezme barvy a vzorce z fotografie a poté podle nich vytvoří doporučení na Amazonu.
více »


Rukavice pomáhají robotům naučit se držet objekty"

Výzkumníci z Massachusettského technologického institutu (MIT) zvládli pomocí rukavic vybavených senzory shromáždit obrovský soubor dat sloužících umělé inteligenci k poznávání předmětů pouze pomocí...
více »


O strojích, algoritmech a zvuku: Pavel Konečný z Neuron Soundware"

Rozhovor s CEO a spoluzakladatelem úspěšné české firmy zaměřené na údržbu strojů pomocí poslechu.
více »


Ti, co naslouchají strojům: Neuron Soundware poznají poruchy podle zvuku"

Zlaté české ručičky. Přesně toto rčení Neuron Soundware dobře potvrzují, protože jejich řešení je nejen inovativní, ale hlavně žádané.
více »


Související články


Tagy

neuronové sítě hluboké neuronové sítě strojové učení Keras TensorFlow Python API

Komentáře