Python ve Keras
## Keras'a Giriş
Keras, derin öğrenme modelleri oluşturmak için popüler bir Python kütüphanesidir. Derin sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için üst düzey bir API sağlar ve derin öğrenmeye başlamayı kolaylaştırır. Keras, derin sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için düşük düzeyli kütüphaneler olan TensorFlow, CNTK veya Theano üzerine kurulmuştur.
Keras, derin öğrenme modelleri oluşturmak için basit ve sezgisel bir arayüz sunar. Modelinizi, her katmanın giriş verileri üzerinde belirli bir işlem gerçekleştirdiği bir katman dizisi olarak tanımlamanıza olanak tanır. Keras, karmaşık modeller oluşturmak için birleştirilebilen evrişimli katmanlar, tekrarlayan katmanlar ve yoğun katmanlar dahil olmak üzere çok çeşitli katmanlar sunar.
## 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 oluşturmaya dair bir örnek:
```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # Model mimarisini tanımla model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # Modeli derle model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Modeli eğit 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 birime sahip ve ReLU aktivasyon fonksiyonunu kullanırken, ikinci katman bir birime sahip ve sigmoid aktivasyon fonksiyonunu kullanıyor. Daha sonra modeli RMSprop optimizatörü ve ikili çapraz entropi kaybı fonksiyonuyla derliyoruz. Son olarak, modeli 32'lik bir toplu iş boyutuyla 10 dönem boyunca verilerimiz üzerinde eğitiyoruz.
## Keras'ın Uygulamaları
Keras, görüntü sınıflandırması, nesne algılama, doğal dil işleme ve daha fazlası dahil olmak üzere çok çeşitli derin öğrenme uygulamaları için kullanılabilir. Keras ile oluşturulabilecek derin öğrenme uygulamalarına dair bazı örnekler şunlardır:
### Görüntü Sınıflandırması
Görüntü sınıflandırması, sabit bir kategori kümesinden bir görüntüye bir etiket atamak görevidir. Keras, VGG16, VGG19, ResNet50 ve InceptionV3 dahil olmak üzere görüntü sınıflandırması için geniş bir önceden eğitilmiş model yelpazesi sunar. Bu modeller, belirli görevinizde yüksek doğruluk elde etmek için kendi verileriniz üzerinde ince ayarlanabilir.
### Nesne Algılama
Nesne algılama, bir görüntüdeki nesneleri algılama ve yerelleştirme görevidir. Keras, YOLOv3, RetinaNet ve Faster R-CNN dahil olmak üzere nesne algılama için bir dizi önceden eğitilmiş model sağlar. Bu modeller, belirli görevinizde yüksek doğruluk elde etmek için kendi verilerinizde ince ayarlanabilir.
### Doğal Dil İşleme
Doğal dil işleme (NLP), insan dilini işleme ve anlama görevidir. Keras, metin sınıflandırması, duygu analizi ve adlandırılmış varlık tanıma için önceden eğitilmiş modeller dahil olmak üzere NLP için bir dizi araç sağlar. Keras ayrıca, yinelemeli sinir ağları (RNN'ler) ve dönüştürücüler gibi kendi dil modellerinizi oluşturmanız ve eğitmeniz için araçlar sağlar.
## Çözüm
Keras, derin öğrenme modelleri oluşturmak için güçlü bir Python kütüphanesidir. Derin sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için basit ve sezgisel bir arayüz sunarak derin öğrenmeye başlamayı kolaylaştırır. Keras, görüntü sınıflandırması, nesne algılama ve doğal dil işleme dahil olmak üzere çok çeşitli derin öğrenme uygulamaları için kullanılabilir. Keras ile sadece birkaç satır kodla son teknoloji derin öğrenme modelleri oluşturabilir ve eğitebilirsiniz.
Alıntılar:
[1] https://stackoverflow.com/questions/52376142/lstm-layer ile-keras-içinde-öngörü-yapma
[2] https://keras.io/guides/keras_nlp/getting_started
[3] https://www.amazon.com/Derin-Öğrenme-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/