O que é Keras e TensorFlow?
O que é Keras e TensorFlow?
O
Keras é uma biblioteca de rede neural de código aberto escrita em Python. Ele é capaz de rodar em cima de
TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, R, Theano, ou PlaidML . Projetado para permitir experimentação rápida com redes neurais profundas, ele se concentra em ser fácil de usar, modular e extensível.
Para que serve o TensorFlow?
TensorFlow é uma biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina aplicável a uma ampla variedade de tarefas. É um sistema para criação e treinamento de redes neurais para detectar e decifrar padrões e correlações, análogo (mas não igual) à forma como humanos aprendem e raciocinam.
O que é biblioteca Keras?
Keras é uma
biblioteca de rede neural modular que pode usar tanto Theano ou TensorFlow como um backend. A principal motivação por trás do
Keras é que você deve ser capaz de experimentar rapidamente e ir da ideia ao resultado o mais rápido possível.
Por que usar Keras?
Por que
Keras? A maior vantagem de se implementar
Keras ao invés de escrever todas as funções na mão, como foi feito anteriormente no Turing Talks #22, é pela diminuição na complexidade, reduzindo para poucas linhas de código o que levaria dezenas de linhas.
O que são epochs?
Epoch é um ciclo completo em que a rede Neural viu todos os seus dados. 2. Pode-se dizer 100.000 imagens para treinar o modelo; no entanto, o espaço na memória pode não ser suficiente para processar todas as imagens de uma só vez; portanto, dividimos o treinamento do modelo em pequenos pedaços de dados chamados lotes.
Como funciona TensorFlow?
O primeiro passo é fazer o download da biblioteca
TensorFlow para o seu computador. Depois que o
TensorFlow está instalado, você pode utilizar uma interface para escrever seus códigos, compilar e obter os resultados.
O que significa TensorFlow?
O
TensorFlow é uma plataforma completa de código aberto para machine learning. Ele tem um ecossistema abrangente e flexível de ferramentas, bibliotecas e recursos da comunidade que permite aos pesquisadores levar adiante ML de última geração e aos desenvolvedores criar e implantar aplicativos com tecnologia de ML.
São exemplos de bibliotecas de aprendizagem de máquina?
Agora, um pouco mais detalhado.- 1 - Keras. Keras é uma especificação e implementação de front-end de alto nível para a construção de modelos de rede neural que vem com suporte para três backends de Deep Learning: TensorFlow, CNTK e Theano. ...
- 2 - MXNet. ...
- 3 - PyTorch. ...
- 4 - Scikit-learn. ...
- 5 - Spark MLlib. ...
- 6 - TensorFlow.
Para que serve a função loss?
loss:
Função de calcula a diferença entre os dados de teste e os dados de validação. Para classificadores binários, usaremos a “binary_crossentropy”.
Como usar o TensorFlow?
O primeiro passo é fazer o download da biblioteca
TensorFlow para o seu computador. Depois que o
TensorFlow está instalado, você pode utilizar uma interface para escrever seus códigos, compilar e obter os resultados.
Como treinar uma rede neural?
Treinar a rede neural requer os seguintes passos:- Alimente com os dados de treinamento, o modelo. ...
- O modelo aprende como associar as imagens as labels.
- Perguntamos ao modelo para fazer previsões sobre o conjunto de teste — nesse exemplo, o array test_images .
Quais são os principais conceitos do TensorFlow?
O
TensorFlow fornece uma coleção de fluxos de trabalho para desenvolver e treinar modelos usando Python ou JavaScript, bem como para implantar com facilidade na nuvem, no local, no navegador ou no dispositivo, seja qual for a linguagem usada.
Quais são as principais vantagens e aplicações do TensorFlow?
Algumas das vantagens que fazem o TensorFlow se destacar das outras bibliotecas de redes neurais são;- API principal em Python, com implementação de computações extremamente eficientes em C++. ...
- Muitas APIs de alto nível, como Keras e TFLearn, que tornam a implementação de redes neurais extremamente simples;
O que é PyBrain?
PyBrain é uma biblioteca modular de Machine Learning para Python. Seu objetivo é oferecer algoritmos flexíveis, fáceis de usar e ainda assim poderosos para tarefas de aprendizado de máquina e uma variedade de ambientes predefinidos para testar e comparar seus algoritmos.
São ferramentas de software para a criação de soluções baseadas em machine learning?
Onze ferramentas abertas de machine learning para facilitar sua...- Projeto: scikit-learn. GitHub: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn. ...
- Projeto: Shogun. ...
- Projeto: Accord Framework/AForge.net. ...
- Projeto: Mahout. ...
- Projeto: MLlib. ...
- Projeto: H20. ...
- Projeto: Weka. ...
- Projeto: CUDA-Convnet.
O que é Keras Sequential?
O
Keras é uma API de redes neurais em Python, fácil de usar e capaz de rodar em cima das bibliotecas de linguagens de aprendizagem profundas (deep learning), como TensorFlow, CNTK ou Theano.
Como funciona Softmax?
A função de ativação
softmax é usada em redes neurais de classificação. Ela força a saída de uma rede neural a representar a probabilidade dos dados serem de uma das classes definidas. Sem ela as saídas dos neurônios são simplesmente valores numéricos onde o maior indica a classe vencedora.