Keras je open-source knižnica v jazyku Python na tvorbu a trénovanie neurónových sietí, ktorú pôvodne vyvinul François Chollet. Ponúka prístupné, vysokoúrovňové rozhranie na skladanie modelov z vrstiev. Od verzie 3 môže Keras ako výpočtový backend bežať na JAX, TensorFlow alebo PyTorch. Príklad: tím vytvorí prototyp modelu na klasifikáciu obrázkov len niekoľkými riadkami kódu.
Agenti, postupy a šablóny v jednom pracovnom priestore – bezplatné 24-hodinové demo.
Spustiť demoTensorFlow je open-source framework na strojové učenie, ktorý vyvinul Google a vydal v roku 2015. Používa sa na vytváranie, trénovanie a nasadzovanie neurónových sietí v aplikáciách, na serveroch alebo na mobilných zariadeniach. Keras poskytuje prístupné rozhranie vyššej úrovne; typické použitia zahŕňajú klasifikáciu obrázkov, predpovedanie a odporúčacie systémy.
PyTorch je open-source framework na strojové učenie a hlboké učenie v programovacom jazyku Python. Pôvodne ho vyvinula spoločnosť Meta (vtedy Facebook) a od roku 2022 ho spravuje PyTorch Foundation pod záštitou Linux Foundation. PyTorch sa široko používa vo výskume aj v praxi, pretože vývojárom umožňuje flexibilne vytvárať modely, trénovať ich na GPU a testovať krok za krokom; vznikli v ňom mnohé známe jazykové a obrazové modely.
Hlboké učenie je odvetvie strojového učenia, ktoré využíva umelé neurónové siete s mnohými vrstvami. Takéto siete sa z veľkého množstva údajov učia, na ktorých znakoch záleží – od hrán v obrázkoch až po významové súvislosti v textoch. Hlboké učenie je základom dnešných jazykových modelov, rozpoznávania obrazu a reči a strojového prekladu a zvyčajne si vyžaduje značný výpočtový výkon a veľa trénovacích údajov.
Umelé neurónové siete (ANN, artificial neural networks) sú výpočtové modely zložené z mnohých prepojených jednotiek („neurónov“) usporiadaných do vrstiev, ktoré spracúvajú vstupy cez vážené spojenia. Počas trénovania sa váhy krok za krokom upravujú pomocou príkladov, zvyčajne spätným šírením chyby (backpropagation). ANN sú základom hlbokého učenia a poháňajú rozpoznávanie obrazu, rozpoznávanie reči a veľké jazykové modely. Napriek biologickej inšpirácii fungujú oveľa jednoduchšie než ľudský mozog.
