Deep Learning w języku Python - Konwolucyjne Sieci Neuronowe

TensorFlow i Keras są potężnymi narzędziami w dziedzinie uczenia maszynowego, które razem oferują kompleksny, ale przyjazny dla użytkownika system do tworzenia, trenowania i wdrażania modeli głębokiego uczenia.

TensorFlow: Jest to silnik uczenia maszynowego open-source opracowany przez Google Brain team, oraz wspieranym przez komuną TensorFlow. Zapewnia przemyślaną architekturę, która pozwala na skalowanie od prostych problemów, po złożone systemy w czasie rzeczywistym. TensorFlow umożliwia pracę z niskopoziomowymi aspektami uczenia maszynowego, takimi jak optimizacja zapasu pamięci, dystrybucja obliczeń na wielu procesorach i urządzeniach, oraz zarządzanie sesjami i checkpointami.

Keras: Jest to biblioteka neutralna pod względem technologii (może działać z TensorFlow, Theano i CNTK), która służy jako interfejs wysokiego poziomu do budowy modeli uczenia maszynowego. Keras jest znany z swojej prostoty i elastyczności, dzięki czemu jest idealnym wyborem dla zarówno początkujących, jak i doświadczonych naukowców. Jego API jest intuicyjne i ułatwiane w użyciu, co pozwala na szybkie tworzenie i testowanie modeli bez konieczności zaniewania się szczegółami niższego poziomu.

Razem TensorFlow i Keras tworzą mocny zestaw narzędzi, który może być użyty do:

• Rozwiązywania problemów z klasyfikacji, rekurencji i przewidywania.
• Analizie obrazów, tekstu, dźwięków i innych form danych.
• Tworzeniu systemów predykcyjnych i analizy trendów w dużych zbiorach danych.
• Budowaniu inteligentnych aplikacji, takich jak chatboty, systemy zarządzania asystentami (RAS), oraz zaawansowane zastosowania w robotyce i autonomicznymi pojazdami.

Dzięki wspierającej społeczności i ciągle ewoluującemu ekosystemowi, TensorFlow i Keras są stałym wyborem dla wielu specjalistów z dziedziny uczenia maszynowego. Współpraca między komunami tych technologii i wspieranie ich przez Google zapewnia szybkie wprowadzanie nowych funkcji, poprawę wydajności oraz rozwijanie dokumentacji i narzędzi wspierających.