Keras (केरस) गहन शिक्षण मॉडल बनाने के लिए एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है। यह पायथन में लिखा गया है और इसे उपयोगकर्ता के अनुकूल और मॉड्यूलर बनाया गया है। केरस तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण और प्रशिक्षण के लिए एक सरल, उच्च-स्तरीय इंटरफ़ेस प्रदान करता है, जिससे यह गहरी शिक्षा के क्षेत्र में शोधकर्ताओं और चिकित्सकों के लिए एक लोकप्रिय विकल्प बन जाता है।
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केरस के प्रमुख लाभों में से एक इसका लचीलापन है। यह TensorFlow, Theano और CNTK जैसे कई बैकएंड का समर्थन करता है, जो उपयोगकर्ताओं को कोड बदलने के बिना विभिन्न रूपरेखाओं के बीच स्विच करने की अनुमति देता है। इसके अतिरिक्त, केरस पायथन 2 और 3 दोनों के साथ संगत है, जो इसे उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए व्यापक रूप से सुलभ बनाता है। केरस विभिन्न प्रकार की पूर्व-निर्मित परतें भी प्रदान करता है, जैसे कि दृढ़ परतें, आवर्तक परतें और पूलिंग परतें, जिनका उपयोग तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए किया जा सकता है। ये परतें जटिल आर्किटेक्चर, जैसे दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) और आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) का निर्माण करना आसान बनाती हैं, जो आमतौर पर छवि और भाषा प्रसंस्करण कार्यों में उपयोग की जाती हैं।
केरस कई सुविधाएँ भी प्रदान करता है जो मॉडल को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करना आसान बनाता है। उदाहरण के लिए, यह विभिन्न प्रकार के ऑप्टिमाइज़र प्रदान करता है, जैसे स्टोचैस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट और एडम, जिनका उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, केरस में कई मेट्रिक्स शामिल हैं, जैसे सटीकता और औसत चुकता त्रुटि, जिसका उपयोग किसी मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है। केरस का एक और फायदा यह है कि इसे सक्रिय रूप से विकसित और बनाए रखा जाता है। इसका मतलब यह है कि इसे नई सुविधाओं और बग फिक्स के साथ नियमित रूप से अपडेट किया जाता है, जिससे यह गहन शिक्षण मॉडल बनाने के लिए एक विश्वसनीय विकल्प बन जाता है।
कुल मिलाकर, केरस गहन शिक्षण मॉडल बनाने के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प है। इसका उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफ़ेस, लचीलापन और पूर्व-निर्मित परतों की विस्तृत श्रृंखला जटिल आर्किटेक्चर का निर्माण करना आसान बनाती है, और इसका सक्रिय विकास यह सुनिश्चित करता है कि यह विश्वसनीय और अद्यतित है। अपनी मुख्य कार्यक्षमता के अलावा, केरस भी प्रदान करता है कई अतिरिक्त उपकरण जिनका उपयोग गहन शिक्षण मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, इसमें कई प्री-प्रोसेसिंग फ़ंक्शंस शामिल हैं जिनका उपयोग मॉडल में उपयोग के लिए डेटा तैयार करने के लिए किया जा सकता है, जैसे छवि और टेक्स्ट डेटा। इसके अतिरिक्त, केरस कई कॉलबैक प्रदान करता है, जो ऐसे कार्य हैं जिनका उपयोग प्रशिक्षण प्रक्रिया की निगरानी के लिए किया जा सकता है और मॉडल के प्रदर्शन के आधार पर कार्रवाई की जा सकती है। इन कॉलबैक का उपयोग सर्वश्रेष्ठ मॉडल को बचाने के लिए किया जा सकता है, प्रदर्शन स्थिर होने पर प्रशिक्षण को जल्दी बंद कर दें, और बहुत कुछ।
केरस की एक और बड़ी विशेषता बड़े डेटासेट को संभालने की इसकी क्षमता है। यह विभिन्न प्रकार के डेटा जनरेटर प्रदान करता है जिनका उपयोग छोटे बैचों में एक मॉडल को डेटा फीड करने के लिए किया जा सकता है, जिससे मॉडल को मेमोरी से बाहर चले बिना बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जा सकता है। यह छवि और वीडियो डेटा के लिए विशेष रूप से उपयोगी है, जो आकार में बहुत बड़ा हो सकता है।
केरस ट्रांसफर लर्निंग का भी समर्थन करता है, जो एक ऐसी तकनीक है जो एक मॉडल को एक कार्य पर प्रशिक्षित करने और फिर दूसरे कार्य पर ठीक-ठाक करने की अनुमति देती है। यह गहन शिक्षण मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है, क्योंकि यह एक मॉडल को एक कार्य पर प्राप्त ज्ञान का लाभ उठाने की अनुमति देता है ताकि वह दूसरे कार्य पर बेहतर प्रदर्शन कर सके।
केरस गहन शिक्षण मॉडल की कल्पना और निरीक्षण के लिए कई उपकरण भी प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, इसमें ऐसे कार्य शामिल हैं जिनका उपयोग किसी मॉडल की वास्तुकला को प्रदर्शित करने के लिए और व्यक्तिगत न्यूरॉन्स की सक्रियता की कल्पना करने के लिए किया जा सकता है। यह यह समझने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है कि कोई मॉडल अपनी भविष्यवाणियां कैसे कर रहा है और उन क्षेत्रों की पहचान करने के लिए जहां प्रदर्शन में सुधार किया जा सकता है।
केरस गहन शिक्षण मॉडल बनाने के लिए एक शक्तिशाली और उपयोगकर्ता के अनुकूल पुस्तकालय है। इसका लचीलापन, पूर्व-निर्मित परतें और अतिरिक्त उपकरण मॉडल का निर्माण, प्रशिक्षण और मूल्यांकन करना आसान बनाते हैं, और इसका सक्रिय विकास यह सुनिश्चित करता है कि यह विश्वसनीय और अद्यतित है। यह डेटा जनरेटर, कॉलबैक, ट्रांसफर लर्निंग और विज़ुअलाइज़ेशन जैसी सुविधाएँ भी प्रदान करता है, जो इसे अत्याधुनिक मॉडल बनाने के लिए एक पूर्ण पैकेज बनाता है। गहन शिक्षण मॉडल के निर्माण के लिए एक पुस्तकालय के रूप में अपनी क्षमताओं के अलावा, केरस कई अतिरिक्त सुविधाएँ भी प्रदान करता है। जो इसे मशीन लर्निंग के लिए एक बहुमुखी उपकरण बनाते हैं। इनमें से एक बहु-आउटपुट मॉडल के लिए इसका समर्थन है, जो एक मॉडल को एकल इनपुट के लिए कई भविष्यवाणियां करने की अनुमति देता है। यह छवि विभाजन जैसे कार्यों में उपयोगी हो सकता है, जहाँ एक मॉडल को एक छवि में कई वस्तुओं की पहचान करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।
केरस की एक अन्य विशेषता बहु-इनपुट मॉडल के लिए इसका समर्थन है, जो एक मॉडल को कई इनपुट लेने और उन्हें एक साथ संसाधित करने की अनुमति देता है। यह प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे कार्यों में उपयोगी हो सकता है, जहां एक मॉडल पाठ और संबंधित मेटाडेटा, जैसे उपयोगकर्ता जानकारी, इनपुट के रूप में लेता है।
केरस कई पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल भी प्रदान करता है जिनका उपयोग विभिन्न प्रकार के कार्यों के लिए किया जा सकता है, जैसे कि छवि वर्गीकरण और वस्तु का पता लगाना। इन पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों को विशिष्ट कार्यों के लिए ठीक-ठीक किया जा सकता है, जो एक मॉडल को स्क्रू से प्रशिक्षित करने की तुलना में समय और संसाधनों की एक महत्वपूर्ण मात्रा को बचा सकता है।
केरस उत्पादन में मॉडल को तैनात करने के लिए कई उपकरण भी प्रदान करता है। इसमें मॉडल को एक प्रारूप में बदलने के लिए एक फ़ंक्शन शामिल है जिसका उपयोग मोबाइल और वेब अनुप्रयोगों में किया जा सकता है, और मॉडल को ऐसे प्रारूप में निर्यात करने के लिए एक फ़ंक्शन शामिल है जिसे अन्य भाषाओं जैसे C++ और Java में उपयोग किया जा सकता है। इससे विभिन्न प्रकार के वातावरण में केरस मॉडल को तैनात करना आसान हो जाता है। केरस के पास उपयोगकर्ताओं का एक बड़ा और सक्रिय समुदाय है, जिसका अर्थ है कि सीखने और समस्या निवारण के लिए संसाधनों का खजाना उपलब्ध है। इसमें एक व्यापक दस्तावेज़ीकरण, एक मंच और ऑनलाइन उपलब्ध कई ट्यूटोरियल और उदाहरण शामिल हैं, जिससे पुस्तकालय के साथ काम करते समय आपको आवश्यक सहायता प्राप्त करना आसान हो जाता है।
केरस गहन शिक्षण और मशीन सीखने के लिए एक अत्यंत शक्तिशाली और बहुमुखी पुस्तकालय है। मल्टी-इनपुट और मल्टी-आउटपुट मॉडल, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल और परिनियोजन क्षमताओं के लिए इसका समर्थन इसे मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण और तैनाती के लिए एक पूर्ण पैकेज बनाता है। इसका सक्रिय समुदाय और बड़ी मात्रा में संसाधन इसे शुरुआती और विशेषज्ञों के लिए समान रूप से एक बढ़िया विकल्प बनाते हैं। गहन शिक्षण मॉडल के निर्माण और तैनाती के लिए एक पुस्तकालय के रूप में अपनी क्षमताओं के अलावा, केरस कई अतिरिक्त सुविधाएँ भी प्रदान करता है जो इसे लोगों के बीच एक लोकप्रिय विकल्प बनाती हैं। शोधकर्ताओं और चिकित्सकों। इनमें से एक हाइपरपरमीटर ट्यूनिंग के लिए इसका समर्थन है, जो एक मॉडल के लिए हाइपरपैरामीटर का सबसे अच्छा सेट खोजने की प्रक्रिया है। हाइपरपरमेटर्स एक मॉडल के पैरामीटर हैं जो प्रशिक्षण के दौरान नहीं सीखे जाते हैं, जैसे कि सीखने की दर, छिपी हुई इकाइयों की संख्या, आदि।
केरस कई बिल्ट-इन फ़ंक्शंस प्रदान करता है, जैसे कि रैंडमाइज़्डसर्चसीवी और ग्रिडसर्चसीवी, जिनका उपयोग किसी मॉडल के लिए हाइपरपैरामीटर का सबसे अच्छा सेट खोजने के लिए किया जा सकता है। यह एक मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है, क्योंकि हाइपरपरमेटर्स का सही सेट अंतिम परिणामों में बड़ा अंतर ला सकता है। इसके अतिरिक्त, केरस हाइपरपरमीटर ट्यूनिंग के लिए बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन का भी समर्थन करता है, जो हाइपरपैरामीटर का सबसे अच्छा सेट खोजने के लिए एक अधिक परिष्कृत तरीका है।
केरस की एक अन्य विशेषता पहनावा मॉडल के लिए इसका समर्थन है, जो ऐसे मॉडल हैं जो कई मॉडलों की भविष्यवाणियों को जोड़ते हैं। कई मॉडलों की ताकत को जोड़कर एक मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एन्सेम्बल मॉडल का उपयोग किया जा सकता है। केरस कई अंतर्निहित कार्य प्रदान करता है, जैसे कि वोटिंगक्लासिफायर, जिसका उपयोग पहनावा मॉडल बनाने के लिए किया जा सकता है।
केरस मॉडल की व्याख्या के लिए कई उपकरण भी प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, इसमें ऐसे कार्य शामिल हैं जिनका उपयोग मॉडल के फीचर महत्व को देखने के लिए किया जा सकता है, जो यह समझने के लिए उपयोगी हो सकता है कि मॉडल अपनी भविष्यवाणियां कैसे कर रहा है। इसके अतिरिक्त, लाइम, शेप और कैप्टम जैसे केरस के शीर्ष पर निर्मित पुस्तकालय भी हैं जो आगे व्याख्यात्मक विकल्प प्रदान करते हैं।
केरस वितरित प्रशिक्षण का भी समर्थन करता है, जो कि कई उपकरणों या मशीनों में एक मॉडल को प्रशिक्षित करने की प्रक्रिया है। यह बड़े मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है, क्योंकि यह मॉडल को बड़े डेटासेट और बड़े बैच आकार के साथ प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है। Keras TensorFlow और Horovod जैसे लोकप्रिय प्लेटफार्मों पर वितरित प्रशिक्षण का समर्थन करता है।
केरस गहन शिक्षण और मशीन सीखने के लिए एक अत्यंत शक्तिशाली और बहुमुखी पुस्तकालय है। हाइपरपरमीटर ट्यूनिंग, समेकन मॉडल, व्याख्यात्मकता और वितरित प्रशिक्षण के लिए इसका समर्थन इसे उत्पादन वातावरण में मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और तैनात करने के लिए एक पूर्ण पैकेज बनाता है। इसका सक्रिय समुदाय और बड़ी मात्रा में संसाधन इसे शोधकर्ताओं और चिकित्सकों के लिए समान रूप से एक बढ़िया विकल्प बनाते हैं। केरस की एक अन्य महत्वपूर्ण विशेषता ऑटोएमएल या स्वचालित मशीन लर्निंग के लिए इसका समर्थन है। AutoML तकनीकों का एक सेट है जो मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण और ट्यूनिंग की प्रक्रिया को स्वचालित करता है, जिससे यह गैर-विशेषज्ञों के लिए अधिक सुलभ हो जाता है। केरस कई बिल्ट-इन फ़ंक्शंस प्रदान करता है, जैसे कि हाइपरपैरामीटर ट्यूनर, जिसका उपयोग किसी मॉडल के लिए हाइपरपैरामीटर का सबसे अच्छा सेट खोजने की प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, Keras के ऊपर निर्मित लाइब्रेरी भी हैं, जैसे Optuna और Keras Tuner, जो अधिक उन्नत AutoML क्षमताएं प्रदान करती हैं।
AutoML के समर्थन के अलावा, Keras सुदृढीकरण सीखने के लिए समर्थन भी प्रदान करता है। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जिसका उपयोग एजेंटों को पुरस्कार और दंड के आधार पर निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। केरस कई अंतर्निहित कार्य प्रदान करता है, जैसे कि RLAgent जिसका उपयोग सुदृढीकरण सीखने वाले एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, केरस के शीर्ष पर निर्मित पुस्तकालय भी हैं, जैसे कि केरस-आरएल, जो अधिक उन्नत सुदृढीकरण सीखने की क्षमता प्रदान करते हैं।
Keras की एक अन्य महत्वपूर्ण विशेषता GANs (जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क्स) और VAEs (वैरिएशनल ऑटोएनकोडर्स) के लिए इसका समर्थन है। जीएएन और वीएई जनरेटिव मॉडल हैं जो नए उदाहरण उत्पन्न करने में सक्षम हैं जो प्रशिक्षण डेटासेट में समान हैं। Keras GAN और VAE जैसे कई अंतर्निहित कार्य प्रदान करता है जिनका उपयोग किया जा सकता है।इस प्रकार के मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए। इसके अतिरिक्त, केरस के शीर्ष पर निर्मित पुस्तकालय भी हैं, जैसे कि GANS और VAE, जो अधिक उन्नत जनरेटिव मॉडल क्षमताएं प्रदान करते हैं।
केरस गहन शिक्षण और मशीन सीखने के लिए एक अत्यंत शक्तिशाली और बहुमुखी पुस्तकालय है। AutoML, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, GANs और VAE के लिए इसका समर्थन इसे उत्पादन वातावरण में विभिन्न प्रकार के मॉडल बनाने और तैनात करने के लिए एक पूर्ण पैकेज बनाता है। इसका सक्रिय समुदाय और बड़ी मात्रा में संसाधन इसे शोधकर्ताओं और चिकित्सकों के लिए समान रूप से एक बढ़िया विकल्प बनाते हैं। इसके अतिरिक्त, TensorFlow और PyTorch जैसे अन्य पुस्तकालयों और रूपरेखाओं के साथ इसका एकीकरण, इसे और भी अधिक बहुमुखी और विभिन्न उपयोग के मामलों के अनुकूल बनाता है। Keras का उपयोग करने के लिए, इसे स्थापित करने के लिए पहला कदम है। कमांड चलाकर पाइप पैकेज मैनेजर का उपयोग करके केरस को स्थापित किया जा सकता है:
यदि आप एनाकोंडा वातावरण का उपयोग कर रहे हैं, तो आप इसे कोंडा के माध्यम से भी स्थापित कर सकते हैं: कोंडा स्थापित keras एक बार केरस स्थापित हो जाने के बाद, इसे निम्न पंक्ति का उपयोग करके आपकी पायथन लिपि में आयात किया जा सकता है: आयात keras आपको केरस के उपयोग के लिए एक बैकएंड का चयन करने की भी आवश्यकता होगी, जैसे कि टेन्सरफ्लो या थीनो। आप अपने होम डायरेक्टरी में .keras/keras.json फ़ाइल को कॉन्फ़िगर करके या KERAS_BACKEND पर्यावरण चर सेट करके ऐसा कर सकते हैं।
एक बार केरस स्थापित और कॉन्फ़िगर हो जाने के बाद, आप मॉडल बनाना शुरू कर सकते हैं। केरस कई पूर्व-निर्मित परतें प्रदान करता है, जैसे कि दृढ़ परतें, आवर्तक परतें और पूलिंग परतें, जिनका उपयोग तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए किया जा सकता है। इन परतों को जटिल आर्किटेक्चर बनाने के लिए जोड़ा जा सकता है, जैसे दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) और आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन), जो आम तौर पर छवि और भाषा प्रसंस्करण कार्यों में उपयोग किए जाते हैं।
आप पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल भी लोड कर सकते हैं, या केरस द्वारा प्रदान किए गए विभिन्न ऑप्टिमाइज़र और मेट्रिक्स का उपयोग करके अपने मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं। एक बार जब आपका मॉडल प्रशिक्षित हो जाता है, तो आप सटीकता और औसत चुकता त्रुटि जैसे विभिन्न मेट्रिक्स का उपयोग करके इसके प्रदर्शन का मूल्यांकन कर सकते हैं। आप मॉडल की वास्तुकला और सक्रियता का निरीक्षण करने के लिए केरस द्वारा प्रदान किए गए विज़ुअलाइज़ेशन टूल का भी उपयोग कर सकते हैं।
अंत में, आप अपने मॉडल को उत्पादन में तैनात करने के लिए केरास द्वारा प्रदान किए गए टूल का उपयोग कर सकते हैं, जैसे कि मॉडल को एक प्रारूप में परिवर्तित करना जिसे मोबाइल और वेब एप्लिकेशन में उपयोग किया जा सकता है, या मॉडल को अन्य भाषाओं में उपयोग किए जा सकने वाले प्रारूप में निर्यात करना।
पुस्तकालय कैसे काम करता है और इसके द्वारा प्रदान की जाने वाली विभिन्न कार्यात्मकताओं की बेहतर समझ रखने के लिए केरस प्रलेखन और उदाहरणों को पढ़ने की भी सिफारिश की जाती है। केरस गहन शिक्षण मॉडल के निर्माण और तैनाती के लिए कई लाभ प्रदान करता है। कुछ मुख्य लाभों में शामिल हैं: उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस: केरस तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण और प्रशिक्षण के लिए एक उच्च-स्तरीय, उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस प्रदान करता है, जिससे गहन शिक्षण के क्षेत्र में शोधकर्ताओं और चिकित्सकों के लिए इसका उपयोग करना आसान हो जाता है। लचीलापन: केरस कई बैकेंड का समर्थन करता है, जैसे कि टेंसरफ्लो, थीनो, और सीएनटीके, जो उपयोगकर्ताओं को कोड बदलने के बिना विभिन्न रूपरेखाओं के बीच स्विच करने की अनुमति देता है। इसके अतिरिक्त, यह पायथन 2 और 3 दोनों के साथ संगत है, जिससे यह उपयोगकर्ताओं की एक श्रेणी के लिए व्यापक रूप से सुलभ है। पूर्व-निर्मित परतें: केरस विभिन्न प्रकार की पूर्व-निर्मित परतें प्रदान करता है, जैसे कि दृढ़ परतें, आवर्तक परतें और पूलिंग परतें, जिनका उपयोग तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए किया जा सकता है। ये परतें जटिल आर्किटेक्चर, जैसे दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) और आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) का निर्माण करना आसान बनाती हैं, जो आमतौर पर छवि और भाषा प्रसंस्करण कार्यों में उपयोग की जाती हैं।
प्रशिक्षण और मूल्यांकन उपकरण: केरस में कई ऑप्टिमाइज़र शामिल हैं, जैसे स्टोचैस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट और एडम, जिनका उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, इसमें कई मेट्रिक्स शामिल हैं, जैसे सटीकता और औसत चुकता त्रुटि, जिसका उपयोग किसी मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है।
सक्रिय विकास: केरास सक्रिय रूप से विकसित और रखरखाव किया जाता है, जिसका अर्थ है कि यह नियमित रूप से नई सुविधाओं और बग फिक्स के साथ अपडेट किया जाता है, जिससे यह गहन शिक्षण मॉडल बनाने के लिए एक विश्वसनीय विकल्प बन जाता है। अतिरिक्त उपकरण: केरस कई अतिरिक्त उपकरण भी प्रदान करता है, जैसे डेटा जनरेटर, कॉलबैक, ट्रांसफर लर्निंग और विज़ुअलाइज़ेशन टूल, जिनका उपयोग डीप लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है।
AutoML और Reinforcement Learning: Keras AutoML, या स्वचालित मशीन लर्निंग और सुदृढीकरण सीखने के लिए भी समर्थन प्रदान करता है। यह इसे गैर-विशेषज्ञों के लिए अधिक सुलभ बनाता है और परिष्कृत मॉडल बनाने की अनुमति देता है।
GANs और VAEs: Keras भी GANs (जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क्स) और VAEs (Variational Autoencoders) के लिए समर्थन प्रदान करता है जो जनरेटिव मॉडल हैं जो नए उदाहरण उत्पन्न करने में सक्षम हैं जो प्रशिक्षण डेटासेट में समान हैं।
वितरित प्रशिक्षण: केरस वितरित प्रशिक्षण का भी समर्थन करता है, जो कि कई उपकरणों या मशीनों में एक मॉडल को प्रशिक्षित करने की प्रक्रिया है। यह बड़े मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है, क्योंकि यह मॉडल को बड़े डेटासेट और बड़े बैच आकार के साथ प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है।
बड़ा और सक्रिय समुदाय Keras के उपयोगकर्ताओं का एक बड़ा और सक्रिय समुदाय है, जिसका अर्थ है कि सीखने और समस्या निवारण के लिए संसाधनों का खजाना उपलब्ध है। इसमें एक व्यापक दस्तावेज, एक मंच और ऑनलाइन उपलब्ध कई ट्यूटोरियल और उदाहरण शामिल हैं।