Python & Keras
Keras'a Giriş
Keras, derin öğrenme modelleri oluşturmaya yönelik popüler bir Python kütüphanesidir. Derin sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için üst düzey bir API sağlayarak derin öğrenmeye başlamayı kolaylaştırır. Keras, derin sinir ağları oluşturmaya ve eğitmeye yönelik düşük seviyeli kütüphaneler olan TensorFlow, CNTK veya Theano'nun üzerine inşa edilmiştir.
Keras, derin öğrenme modelleri oluşturmak için basit ve sezgisel bir arayüz sağlar. Modelinizi, her katmanın giriş verileri üzerinde belirli bir işlemi gerçekleştirdiği bir katman dizisi olarak tanımlamanıza olanak tanır. Keras, karmaşık modeller oluşturmak için birleştirilebilen evrişimli katmanlar, yinelenen katmanlar ve yoğun katmanlar dahil olmak üzere çok çeşitli katmanlar sağlar.
Keras ile Derin Öğrenme Modeli Oluşturma
Keras ile derin öğrenme modeli oluşturmak için modelin mimarisini tanımlamanız, derlemeniz ve ardından verileriniz üzerinde eğitmeniz gerekir. İşte Keras ile basit bir derin öğrenme modeli oluşturmanın bir örneği:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# Define the model architecture
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# Compile the model
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# Train the model
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
```Bu örnekte iki yoğun katmana sahip basit bir derin öğrenme modeli tanımlıyoruz. İlk katman 64 birimden oluşur ve ReLU aktivasyon fonksiyonunu kullanır, ikinci katman ise bir birimden oluşur ve sigmoid aktivasyon fonksiyonunu kullanır. Daha sonra modeli RMSprop optimizer ve ikili çapraz entropi kaybı fonksiyonuyla derliyoruz. Son olarak, modeli 32 parti büyüklüğünde 10 dönem boyunca verilerimiz üzerinde eğitiyoruz.
Keras Uygulamaları
Keras, görüntü sınıflandırma, nesne algılama, doğal dil işleme ve daha fazlasını içeren çok çeşitli derin öğrenme uygulamaları için kullanılabilir. Keras ile oluşturulabilecek derin öğrenme uygulamalarına bazı örnekler:
Görüntü Sınıflandırması
Görüntü sınıflandırma, sabit bir kategori kümesinden bir görüntüye etiket atama görevidir. Keras, görüntü sınıflandırması için VGG16, VGG19, ResNet50 ve InceptionV3 dahil olmak üzere geniş bir yelpazede önceden eğitilmiş modeller sağlar. Bu modellerde, spesifik görevinizde yüksek doğruluk elde etmek için kendi verileriniz üzerinde ince ayar yapılabilir.
Nesne Algılama
Nesne algılama, bir görüntüdeki nesnelerin algılanması ve yerelleştirilmesi görevidir. Keras, nesne algılama için YOLOv3, RetinaNet ve Faster R-CNN dahil olmak üzere bir dizi önceden eğitilmiş model sunar. Bu modellerde, spesifik görevinizde yüksek doğruluk elde etmek için kendi verileriniz üzerinde ince ayar yapılabilir.
Doğal Dil İşleme
Doğal dil işleme (NLP), insan dilini işleme ve anlama görevidir. Keras, NLP için metin sınıflandırması, duygu analizi ve adlandırılmış varlık tanıma için önceden eğitilmiş modeller de dahil olmak üzere bir dizi araç sağlar. Keras ayrıca, yinelenen sinir ağları (RNN'ler) ve transformatörler gibi kendi dil modellerinizi oluşturmanız ve eğitmeniz için araçlar da sağlar.
Çözüm
Keras, derin öğrenme modelleri oluşturmaya yönelik güçlü bir Python kütüphanesidir. Derin sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için basit ve sezgisel bir arayüz sağlayarak derin öğrenmeye başlamayı kolaylaştırır. Keras, görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve doğal dil işleme dahil olmak üzere çok çeşitli derin öğrenme uygulamaları için kullanılabilir. Keras ile yalnızca birkaç satır kodla son teknoloji ürünü derin öğrenme modelleri oluşturabilir ve eğitebilirsiniz.
Citations:
[1] https://stackoverflow.com/questions/52376142/predicting-in-keras-with-lstm-layer
[2] https://keras.io/guides/keras_nlp/getting_started
[3] https://www.amazon.com/Deep-Learning-Python-Francois-Chollet/dp/1617294438
[4] https://juanitorduz.github.io/movie_plot_text_gen/
[5] https://machinelearningmastery.com/sequence-classification-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/
[6] https://keras.io/guides/working_with_rnns/