Keras 2.3 Docs

Keras 2.3 Dokumentasi

Keras 2.3 Dokumentasi

Pembelajaran mendalam untuk manusia.

Keras adalah API yang dirancang untuk manusia, bukan mesin. Keras mengikuti praktik terbaik untuk mengurangi muatan kognitif: ia menawarkan API yang konsisten & sederhana, meminimalkan jumlah tindakan pengguna yang diperlukan untuk kasus penggunaan umum, dan memberikan pesan kesalahan yang jelas & dapat ditindaklanjuti. Ini juga memiliki dokumentasi yang luas dan panduan pengembang.

Iterasi dengan kecepatan pemikiran.

Keras adalah kerangka pembelajaran dalam yang paling banyak digunakan di antara tim-tim pemenang 5 teratas di Kaggle. Karena Keras membuatnya lebih mudah untuk menjalankan eksperimen baru, itu memberdayakan Anda untuk mencoba lebih banyak ide daripada pesaing Anda, lebih cepat. Dan inilah cara Anda menang.

Pembelajaran mesin Exascale.

Dibangun di atas TensorFlow 2.0, Keras adalah kerangka kerja kekuatan industri yang dapat menskala ke kelompok besar GPU atau seluruh pod TPU. Itu tidak hanya mungkin; mudah.

Sebarkan di mana saja.

Manfaatkan kapabilitas penyebaran penuh platform TensorFlow. Anda dapat mengekspor model Keras ke JavaScript untuk dijalankan langsung di peramban, ke TF Lite untuk berjalan di iOS, Android, dan perangkat yang disematkan. Mudah juga melayani model Keras melalui API web.

Ekosistem yang luas.

Keras adalah bagian sentral dari ekosistem TensorFlow 2.0 yang terhubung erat, mencakup setiap langkah alur kerja pembelajaran mesin, mulai dari manajemen data hingga pelatihan hyperparameter hingga solusi penempatan.

Penelitian mutakhir.

Keras digunakan oleh CERN, NASA, NIH, dan banyak lagi organisasi ilmiah di seluruh dunia (dan ya, Keras digunakan di LHC). Keras memiliki fleksibilitas tingkat rendah untuk menerapkan ide-ide penelitian arbitrer sambil menawarkan fitur kenyamanan tingkat tinggi opsional untuk mempercepat siklus eksperimen.

Kekuatan super yang dapat diakses.

Karena kemudahan penggunaan dan fokus pada pengalaman pengguna, Keras adalah solusi pembelajaran mendalam pilihan untuk banyak program universitas. Secara luas direkomendasikan sebagai salah satu cara terbaik untuk belajar pembelajaran yang mendalam.