Keras je open-source knihovna pro strojové učení napsaná v jazyce Python, která umožňuje jednoduché a rychlé vytváření neuronových sítí. Keras poskytuje vysokoúrovňové rozhraní pro vytváření a trénování neuronových sítí a usnadňuje tak vývojářům práci s nimi.
Keras lze použít pro mnoho úloh strojového učení, jako jsou například klasifikace, detekce objektů, predikce časových řad, zpracování přirozeného jazyka a mnoho dalších. Keras poskytuje řadu vrstev, které umožňují vytvářet různé typy neuronových sítí, včetně konvolučních sítí, rekurentních sítí a hlubokých neuronových sítí.
Keras je integrovaný s mnoha dalšími knihovnami pro strojové učení, jako jsou například TensorFlow, Theano a CNTK, a umožňuje tak snadné použití v kombinaci s těmito nástroji. Keras také poskytuje nástroje pro vizualizaci výstupů neuronových sítí a analýzu výsledků trénování.
Díky své jednoduchosti a snadnému použití se Keras stal velmi populární mezi vývojáři strojového učení a je často používán v průmyslu a akademické oblasti pro vytváření vysokoúrovňových aplikací založených na neuronových sítích.
Níže uvádím ukázkový kód, který ukazuje, jak použít Keras k vytvoření a trénování jednoduché konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci obrazů z datasetu MNIST.
Tento kód začíná načtením datasetu MNIST, což je dataset obsahující obrázky číslic od 0 do 9. Následuje příprava dat pro trénování sítě, včetně normalizace a převodu labelů do one-hot vektorů.
Poté je definován model s jednou konvoluční vrstvou, jednou vrstvou MaxPooling, jednou vrstvou Flatten a dvěma plně propojenými vrstvami. Model je následně zkompilován a natrénován na trénovacích datech.
Nakonec je model vyhodnocen na testovacích datech a jsou vypsány jeho výsledky. Tento kód je jen jedním příkladem toho, jak použít Keras pro vytváření a trénování neuronových sítí. Keras poskytuje mnoho dalších funkcí a možností pro vytváření a trénování sítí, které lze využít při vývoji aplikací založených na strojovém učení.
