Keras 2.3 Docs

Keras 2.3 Документация

Keras 2.3 Документация

Глубокое обучение для людей.

Keras - это API, разработанный для людей, а не для машин. Keras следует передовым методам снижения когнитивной нагрузки: он предлагает согласованные и простые API, минимизирует количество действий пользователя, необходимых для общих случаев использования, и предоставляет четкие и действенные сообщения об ошибках. Он также имеет обширную документацию и руководства для разработчиков.

Итерация со скоростью мысли.

Keras является наиболее используемой средой глубокого обучения среди топ-5 победивших команд на Kaggle Поскольку Keras облегчает проведение новых экспериментов, он дает вам возможность быстрее пробовать больше идей, чем конкурентов. И вот как ты выиграл.

Масштабное машинное обучение.

Keras, созданный на основе TensorFlow 2.0, является мощной отраслевой платформой, которая может масштабироваться до больших кластеров графических процессоров или всего модуля TPU. Это не только возможно; это просто.

Развернуть в любом месте.

Воспользуйтесь всеми возможностями развертывания платформы TensorFlow. Вы можете экспортировать модели Keras в JavaScript для запуска непосредственно в браузере, в TF Lite для работы на iOS, Android и встроенных устройствах. Также легко обслуживать модели Keras, используя веб-API.

Обширная экосистема.

Keras является центральной частью тесно связанной экосистемы TensorFlow 2.0, охватывающей каждый этап рабочего процесса машинного обучения, от управления данными до обучения гиперпараметров и решений по развертыванию.

Современное исследование.

Keras используется CERN, NASA, NIH и многими другими научными организациями по всему миру (и да, Keras используется на LHC). Keras обладает гибкостью на низком уровне для реализации произвольных исследовательских идей, предлагая дополнительные функции высокого уровня для ускорения циклов экспериментов.

Доступная сверхдержава.

Благодаря простоте использования и ориентации на пользовательский опыт, Keras является идеальным решением для глубокого обучения для многих университетских курсов. Это широко рекомендуется как один из лучших способов изучения глубокого обучения.