سه مؤلفه ای که باید هنگام کامپایل یک مدل Keras مشخص شوند کدامند؟
هنگام تدوین یک مدل Keras در زمینه هوش مصنوعی، سه جزء ضروری وجود دارد که باید مشخص شوند. این مؤلفه ها نقش مهمی در پیکربندی مدل برای آموزش و ارزیابی دارند. با درک و مشخص کردن صحیح این مؤلفه ها، می توان به طور مؤثری از قدرت Keras استفاده کرد و در یادگیری ماشین پیشرفت کرد.
توابع فعالسازی که در لایههای مدل Keras در مثال استفاده میشوند چیست؟
در مثال ارائه شده از مدل Keras در زمینه هوش مصنوعی، چندین تابع فعال سازی در لایه ها استفاده شده است. توابع فعالسازی نقش مهمی در شبکههای عصبی بازی میکنند، زیرا غیرخطی بودن را معرفی میکنند و شبکه را قادر میسازند الگوهای پیچیده را یاد بگیرند و پیشبینیهای دقیق انجام دهند. در Keras، توابع فعال سازی را می توان برای هر یک مشخص کرد
مراحل پیش پردازش مجموعه داده Fashion-MNIST قبل از آموزش مدل چیست؟
پیش پردازش مجموعه داده Fashion-MNIST قبل از آموزش مدل شامل چندین مرحله حیاتی است که تضمین می کند داده ها به درستی قالب بندی شده و برای وظایف یادگیری ماشین بهینه شده اند. این مراحل شامل بارگذاری داده ها، کاوش داده ها، پاکسازی داده ها، تبدیل داده ها و تقسیم داده ها می باشد. هر مرحله به افزایش کیفیت و اثربخشی مجموعه داده کمک می کند و امکان آموزش دقیق مدل را فراهم می کند
دو روش استفاده از Keras چیست؟
Keras یک چارچوب یادگیری عمیق سطح بالا است که یک رابط کاربر پسند برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی فراهم می کند. در زمینه هوش مصنوعی بسیار مورد استفاده قرار می گیرد و به دلیل سادگی و انعطاف پذیری محبوبیت زیادی پیدا کرده است. در این پاسخ به دو روش اصلی استفاده از Keras خواهیم پرداخت: Sequential API و
Keras از نظر طراحی و عملکرد چگونه توصیف می شود؟
Keras یک API شبکه های عصبی سطح بالا است که به زبان پایتون نوشته شده است. این به گونه ای طراحی شده است که کاربر پسند، ماژولار و قابل توسعه باشد و به کاربران امکان می دهد تا به سرعت و به راحتی مدل های یادگیری عمیق را بسازند و آزمایش کنند. Keras یک رابط ساده و شهودی برای ساخت، آموزش و استقرار مدلهای یادگیری عمیق ارائه میکند که آن را به یک انتخاب محبوب در میان میکند.