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

Pět trendů budoucích let podle Accenture"

Společnost Accenture každoročně vydává studii, ve které poukazuje na technologické trendy, jenž podle ní budou určovat vývoj v dalším období. Nejinak tomu je i v roce 2020.
více »


Úspěšná implementace AI bude nezbytným předpokladem působení na trhu finančních služeb"

Hlavními překážkami implementace AI jsou podle více než 80 % vedoucích pracovníků kvalita dat, dostupnost údajů a nedostatek kvalifikovaných pracovníků. Respondenti průzkumu odhadují, že ubude 336 tisíc...
více »


Vyšel nový Computerworld 03/2020"

Hlavním tématem čísla je umělá inteligence. Kromě jiného se podíváme na vhodné programovací jazyky a také vybrané produkty a služby AI na našem trhu.
více »


EY: 64 % finančních podniků plánuje do dvou let zavést umělou inteligenci"

Celkem 77 % účastníků studie spatřuje ve využívání umělé inteligence prostředek k naplnění strategických cílů podniku, bezmála dvě třetiny ji plánují v horizontu dvou let zavést.
více »


VPGC Forum 2020: Strategie kybernetické bezpečnosti v době AI a 5G"

Jaké přínosy a hrozby očekávat od nastupujících AI a 5G technologií a jak jejich dopadům přizpůsobit kyberbezpečnostní strategii? Proč investovat do pokročilé kybernetické bezpečnosti, když „nevydělává...
více »


Související články


Tagy

neuronové sítě hluboké neuronové sítě strojové učení Keras TensorFlow Python API

Komentáře