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Keras

Keras ist eine Open-Source Deep Learning-Bibliothek, die in Python geschrieben wurde. Sie eignet sich für den Aufbau und die Bewertung leistungsstarker Lernmodelle. In der Regel werden die Bibliotheken Theano und TensorFlow effektiv eingebunden. Deep Learning ist ein neuer Trend, bei dem künstliche Intelligenz beim Aufbau von Maschinen und neuronalen Netzwerken zum Einsatz kommt. Softwareentwickler können effektiv neuronale Netzwerke aufbauen, ohne sich um mathematische Aspekte wie Tensoralgebra, Optimierungsmethoden und andere numerische Techniken kümmern zu müssen. Sie sollten jedoch wissen, dass Keras nur auf menschliches Lernen und nicht auf maschinelles Lernen anwendbar ist. 

Hauptmerkmale von Keras

  • Das System verfügt über eine High-Level-Schnittstelle für Benutzer 
  • Es läuft reibungslos auf GPU und CPU 
  • Das System unterstützt die meisten Modelle neuronaler Netzwerke 
  • Es ist flexibel 
  • Mit seinem Python-orientierten Framework können Fehler ganz einfach behoben werden 

Schritte zur Erstellung Ihres ersten CNN mit Keras

1. Richten Sie Ihre Umgebung ein 

Beginnen Sie damit, Ihr Motivationsplakat aufzuhängen. Anschließend können Sie Python 2.7- auf Ihrem Computer installieren. Sie können auch Python 3 verwenden. Allerdings ist 2.7 für Datentechnologie beliebter. Andere wiederum könnten es vorziehen, SciPY mit NumPY oder Matplotlib zu verwenden. 

2. Installieren Sie das Keras-System 

Bei der Verwendung von Anaconda können Sie das „Pip“-Verwaltungssystem verwenden. In den meisten Fällen kann ganz einfach darauf zugegriffen werden, indem man „pip“ in die Befehlszeile eingibt. 

3. Importieren Sie Bibliotheken und Module 

Beginnen Sie mit dem Importieren von NumPy und dem Einrichten von Seed als Pseudo in Ihrem Zahlengenerator. 

4. Laden Sie das Bild aus MNIST 

MNIST steht ganz oben auf der Liste der größten Datensätze. Es funktioniert effektiv mit Deep Learning und Computer Vision. Darüber hinaus ist es groß genug für neuronale Netzwerke und benötigt lediglich einen Computer. 

5. Vorverarbeitung der Eingabedaten 

Je nach System, das Sie verwenden möchten, benötigen Sie möglicherweise unterschiedliche Tiefen für das Foto. Vollfarbbilder funktionieren immer am besten mit mehr als 3 RGB-Kanälen. 

6. Vorbearbeitung verschiedener Klassen 

Mit mehr als 9 verschiedenen Klassen können Sie das gewünschte dimensionale Array auswählen. Überprüfen Sie die y_train- und y_test-Daten, da sie nicht in diese verschiedenen Klassen aufgeteilt werden. 

7. Definieren Sie die Modellarchitektur 

Die meisten Experten bevorzugen die Verwendung der Klasse Cs231n. Sie bietet nicht nur Raum, um mehr zu lernen, sondern repliziert sich auch auf anderen Infrastrukturen. Sie können das Modell kompilieren und sich darauf vorbereiten, mit Trainingsdaten zu arbeiten. 

8. Bewerten Sie das Modell anhand von Testdaten 

Wenn alle Vorbereitungen getroffen sind, bleibt nur noch die Auswertung des Modells anhand der Testdaten. 

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