Keras 2.3 Docs
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केरस 2.3 दस्तावेज
इंसानों के लिए गहरी सीख।
केरस इंसानों के लिए बनाया गया एक एपीआई है, मशीनों के लिए नहीं। करेज संज्ञानात्मक भार को कम करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करता है: यह सुसंगत और सरल एपीआई प्रदान करता है, यह सामान्य उपयोग के मामलों के लिए आवश्यक उपयोगकर्ता क्रियाओं की संख्या को कम करता है, और यह स्पष्ट और कार्रवाई योग्य त्रुटि संदेश प्रदान करता है। इसमें व्यापक प्रलेखन और डेवलपर मार्गदर्शिकाएँ भी हैं।
विचार की गति से Iterate करें।
कागास पर शीर्ष -5 विजेता टीमों के बीच सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला गहरा सीखने का ढांचा है। क्योंकि केरस नए प्रयोगों को चलाना आसान बनाता है, यह आपको अपनी प्रतिस्पर्धा से अधिक विचारों को तेज करने के लिए सशक्त बनाता है। और यह आप कैसे जीते हैं।
एक्सकैसल मशीन लर्निंग।
TensorFlow 2.0 के शीर्ष पर निर्मित, Keras एक उद्योग-शक्ति ढांचा है जो GPU या बड़े TPU फली के बड़े समूहों को माप सकता है। यह न केवल संभव है; यह आसान है।
कहीं भी तैनात करें।
TensorFlow प्लेटफॉर्म की पूर्ण तैनाती क्षमताओं का लाभ उठाएं। IOS, Android, और एम्बेडेड उपकरणों पर चलाने के लिए आप ब्राउज़र में सीधे चलाने के लिए TF मॉडल को Keras मॉडल को निर्यात कर सकते हैं। वेब एपीआई के माध्यम से केरस मॉडल की सेवा करना भी आसान है।
एक विशाल पारिस्थितिकी तंत्र।
Keras डेटा-प्रबंधन प्रशिक्षण से हाइपरपरमीटर ट्रेनिंग से लेकर परिनियोजन समाधान तक, मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के प्रत्येक चरण को कवर करने के लिए tighly-जुड़े TensorFlow 2.0 पारिस्थितिकी तंत्र का एक केंद्रीय हिस्सा है।
अत्याधुनिक शोध।
केर का उपयोग CERN, NASA, NIH और दुनिया भर के कई और वैज्ञानिक संगठनों द्वारा किया जाता है (और हाँ, Keras का उपयोग LHC में किया जाता है)। प्रयोग चक्रों को तेज करने के लिए वैकल्पिक उच्च-स्तरीय सुविधा सुविधाओं की पेशकश करते हुए Keras में निम्न-स्तर के लचीलेपन को मनमाने ढंग से अनुसंधान के विचारों को लागू करना है।
एक सुलभ महाशक्ति।
अपने सहज उपयोग और उपयोगकर्ता अनुभव पर ध्यान केंद्रित करने के कारण, केरस विश्वविद्यालय के कई पाठ्यक्रमों के लिए पसंद का गहन शिक्षण समाधान है। यह गहन सीखने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक के रूप में व्यापक रूप से अनुशंसित है।
इंसानों के लिए गहरी सीख।
केरस इंसानों के लिए बनाया गया एक एपीआई है, मशीनों के लिए नहीं। करेज संज्ञानात्मक भार को कम करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करता है: यह सुसंगत और सरल एपीआई प्रदान करता है, यह सामान्य उपयोग के मामलों के लिए आवश्यक उपयोगकर्ता क्रियाओं की संख्या को कम करता है, और यह स्पष्ट और कार्रवाई योग्य त्रुटि संदेश प्रदान करता है। इसमें व्यापक प्रलेखन और डेवलपर मार्गदर्शिकाएँ भी हैं।
विचार की गति से Iterate करें।
कागास पर शीर्ष -5 विजेता टीमों के बीच सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला गहरा सीखने का ढांचा है। क्योंकि केरस नए प्रयोगों को चलाना आसान बनाता है, यह आपको अपनी प्रतिस्पर्धा से अधिक विचारों को तेज करने के लिए सशक्त बनाता है। और यह आप कैसे जीते हैं।
एक्सकैसल मशीन लर्निंग।
TensorFlow 2.0 के शीर्ष पर निर्मित, Keras एक उद्योग-शक्ति ढांचा है जो GPU या बड़े TPU फली के बड़े समूहों को माप सकता है। यह न केवल संभव है; यह आसान है।
कहीं भी तैनात करें।
TensorFlow प्लेटफॉर्म की पूर्ण तैनाती क्षमताओं का लाभ उठाएं। IOS, Android, और एम्बेडेड उपकरणों पर चलाने के लिए आप ब्राउज़र में सीधे चलाने के लिए TF मॉडल को Keras मॉडल को निर्यात कर सकते हैं। वेब एपीआई के माध्यम से केरस मॉडल की सेवा करना भी आसान है।
एक विशाल पारिस्थितिकी तंत्र।
Keras डेटा-प्रबंधन प्रशिक्षण से हाइपरपरमीटर ट्रेनिंग से लेकर परिनियोजन समाधान तक, मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के प्रत्येक चरण को कवर करने के लिए tighly-जुड़े TensorFlow 2.0 पारिस्थितिकी तंत्र का एक केंद्रीय हिस्सा है।
अत्याधुनिक शोध।
केर का उपयोग CERN, NASA, NIH और दुनिया भर के कई और वैज्ञानिक संगठनों द्वारा किया जाता है (और हाँ, Keras का उपयोग LHC में किया जाता है)। प्रयोग चक्रों को तेज करने के लिए वैकल्पिक उच्च-स्तरीय सुविधा सुविधाओं की पेशकश करते हुए Keras में निम्न-स्तर के लचीलेपन को मनमाने ढंग से अनुसंधान के विचारों को लागू करना है।
एक सुलभ महाशक्ति।
अपने सहज उपयोग और उपयोगकर्ता अनुभव पर ध्यान केंद्रित करने के कारण, केरस विश्वविद्यालय के कई पाठ्यक्रमों के लिए पसंद का गहन शिक्षण समाधान है। यह गहन सीखने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक के रूप में व्यापक रूप से अनुशंसित है।
पिछली बार अपडेट होने की तारीख
डेटा सुरक्षा के लिहाज़ से यह जानना बेहद अहम है कि डेवलपर, आपका डेटा कैसे इकट्ठा और शेयर करते हैं. डेटा को निजी और सुरक्षित रखने के अलग-अलग तरीके हो सकते हैं. ये आपकी जगह, उम्र, और ऐप्लिकेशन के इस्तेमाल के हिसाब से तय किए जाते हैं. यह जानकारी डेवलपर से मिली है और वह समय-समय पर इसमें अपडेट भी कर सकता है.
तीसरे पक्षों के साथ कोई डेटा शेयर नहीं किया जाता
डेवलपर किस तरह से आपका डेटा शेयर करते हैं, इस बारे में ज़्यादा जानें
कोई डेटा इकट्ठा नहीं किया गया
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GWEE KENG SHENG
dictson@nextlabs.cc
905, Jalan Melor 2,
Taman Tangkak Jaya,
84900 Tangkak
Johor
Malaysia
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