Keras , TensorFlow'un üzerinde bir dizi derin öğrenme modeli oluşturmanın kullanışlı bir yolunu sağlayan Python kütüphanesidir. Araştırma ve geliştirme için derin öğrenme modellerinin olabildiğince hızlı ve basit uygulanması için geliştirilmiştir.
TensorFlow, Mobil uygulamalardan IoT cihazlarına, web uygulamalarından yapay zeka çalışmalarına kullanılacak bilgilerin sağlandığı ve bu bilgilerin Python, C++, C#, JavaScript gibi çok kullanılan yazılım dilleri ile uyumlu halde sunulması sayesinde çokça kullanılan bir kütüphanedir.
Keras, Python'da yazılmış açık kaynaklı bir sinir ağı kütüphanesidir. Keras TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, R, Theano veya PlaidML ile beraber çalışabilir. Derin sinir ağları ile hızlı deney yapabilmek için tasarlanan bu cihaz kullanıcı dostu, modüler ve genişletilebilir olmaya odaklanıyor.
Özetle diyebiliriz ki, TensorFlow, derin öğrenme ağları oluştururken verilerin sayısal ve grafiksel olarak hesaplanması için kullanılabilecek; Google Arama, Google Çeviri, Google Fotoğraflar ve daha pek çok uygulama için en yaygın olarak kullanılan kütüphanedir.
TensorFlow, açık kaynak kodlarını içerisinde barındıran derin öğrenme (Deep Learning) kütüphanesi olarak ifade edilebilir. TensorFlow'un esnek yapısı, tek API (Application Programming Interface), uygulama programlama arayüzü ile tüm platformlarda hesapların yapılmasını sağlamaktadır.
İlgili 20 soru bulundu
TensorFlow, değişik seviyelerde yapay zeka sistemi oluşturma imkanı sunan yazılım kütüphanesidir. Açık kaynaklı sistem, derin öğrenme teknolojisiyle kolaylık sağlıyor. Masaüstü ve mobil platformlarda kullanılabiliyor. Komut işleme, veri toplama, bilgi değerlendirme donanımıyla öne çıkıyor.
TensorFlow, geliştiricilerin daha iyi hata ayıklamasına ve eğitim sürecini izlemesine olanak tanıyan daha iyi görselleştirme sunar. Ancak Pytorch, yalnızca sınırlı görselleştirme sağlar.TensorFlow ayrıca, TensorFlow Sunma çerçevesi sayesinde eğitimli modelleri üretime dağıtmada Pytorch'u geride bırakıyor.
Tensorflow Cpu kurmak için, Resim-1'de Anaconda'yı Path'e ekle seçeneğini işaretlediyseniz Cmd'yi açıp “pip install tensorflow==1.14” yazın ve Enter'a basın. Anaconda'yı Path'e eklemediyseniz Başlat'a Anaconda Prompt yazın ve açılan ekrana “pip install tensorflow==1.14” yazıp Enter'a basın.
Keras, Tensorflow , Theano ve CNTK üzerinde çalışabilen Python ile yazılmış bir üst düzey sinir ağları API'sıdır. İçerdiği çok fazla işlevsel fonksiyon sayesinde Keras kolayca bir derin öğrenme modeli oluşturmamızı ve onu eğitmemizi sağlıyor.
Keras'ta katmanları temsil eden “Dense” en çok kullanılan sınıflardan biridir. Dense ile katmanlar arasında nöron ya da düğümlerin geçişlerini sağlar. Bir başka deyişle, bir katmandan aldığı nöronları bir sonraki katmana girdi olarak bağlanmasını sağlar.
Keras; Theano, CNTK veya TensorFlow üzerinde çalıştırılabilen, Python'da yazılmış, açık kaynaklı ve üst düzey bir sinir ağı kitaplığıdır. Google'ın mühendisi olan Franco Chollet tarafından geliştirilmiştir.
Derin öğrenme; sosyal ağları filtreleme, dolandırıcılığı tespit etme, görüntü, ses yanıma, konuşma, bilgisayar ile görme, müşteri ilişkileri yönetimi, tıbbi görüntü işleme, biyoinformatik ve daha çok sayıda alana uygulanır.
Deep learning ve machine learning arasındaki temel fark, verinin sisteme nasıl sunulduğuna dayanır. Machine learning - makine öğrenmesi, algoritması, neredeyse her zaman yapılandırılmış veriye ihtiyaç duyarken, deep learning ağları yapay sinir ağlarının düzeylerine dayanır.
Açık kaynak kodlu bir deep learning(derin öğrenme) kütüphanesidir. Esnek yapısı sayesinde, tek bir API ile platform farketmeksizin hesaplamaları, bir veya birden fazla CPU, GPU kullanarak deploy etmenize olanak sağlar.
TensorFlow-Lite, TensorFlow modellerinin mobil cihazlarda, gömülü sistemelerde ve IoT cihazlarda daha verimli çalıştırılması için, geliştiriciler tarafından oluşturulmuş bir araç seti.
Tensorflow, veri akışına ve türevlenebilir programlamaya dayalı sembolik bir matematik kitaplığıdır. Google'da hem araştırma hem de üretim için kullanılmaktadır. TensorFlow, Google Brain ekibi tarafından Google'ın iç işlerinde kullanımı için geliştirilmiştir.
Modeli eğitmede kullanılacak verinin yanısıra iki önemli parametre daha fit() fonksiyonuna verilmedilir. Bunlar bir seferde kullanılacak veri noktası sayısı (batch size) ve verinin üzerinde kaç iterasyon yapılacağı (epoch) verileridir.
Tensorflow için en çok talep edilen eğitimlerden biri Tensorflow ile Makine Öğrenimi (Machine Learning with Tensorflow). Google tarafından oluşturulan bir derin öğrenme kütüphanesi olan Tensorflow, hızlı sayısal hesaplamalar için bir Python kitaplığıdır.
PyTorch, Torch kütüphanesine dayanan açık kaynaklı bir makine öğrenme kütüphanesidir, bilgisayarla görme ve doğal dil işleme gibi uygulamalar için kullanılır. Öncelikle Facebook'un AI Araştırma laboratuvarı (FAIR) tarafından geliştirilmiştir.
Tensorflow için tensor; herhangi bir boyutta olan bir dizi içinde tutulan ilkel(integer, float..) verilerden oluşan veri setidir. Bir tensorün Rank'ı ise o tensorün boyutudur.
TensorFlow, Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenmesi platformudur. TensorFlow ile derin öğrenme analizleri kolayca yapılabilir. Derin öğrenme için Facebook tarafından geliştirilen PyTorch'da kullanılabilir.
Pytorch ekran kartlarını kullanabilen ve böylelikle sağladığı hız bakımından oldukça popüler bir kütüphanedir. Pytorch'un başarılı olmasının nedenlerinden bir tanesi de sinir ağı modelleri zahmetsizce oluştura bilmesidir. Pytorch aynı anda CPU ve GPU gibi arka planda başka işler için yapıları kullanabilir.
Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) hücresi, verileri sırayla işleyebilir ve zaman içinde gizli durumunu koruyabilir. Sıradan bir LSTM ünitesi, bir hücre, bir giriş kapısı, bir çıkış kapısı ve bir unut kapısından oluşur.
Sequential, Keras'ta bir model oluşturmanın en kolay yoludur. Katman ile bir model katman oluşturmanıza izin verir. Her katmanın aşağıdaki katmanı gösteren ağırlıklara sahiptir. Modelimize katman eklemek için 'add ()' işlevini kullanıyoruz.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri