• Buradasın

    Keras gelişim süreci nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Keras, 2015 yılında Google mühendisi François Chollet tarafından geliştirilmiştir 12. Amacı, derin öğrenme modellerinin geliştirilmesini hem kolaylaştırmak hem de hızlandırmaktı 2.
    Keras'ın gelişim süreci:
    • İlk yayınlanma: 27 Mart 2015 1.
    • TensorFlow ile entegrasyon: 2017 yılında, TensorFlow'un çekirdek kütüphanesinde desteklenmeye başlandı 1.
    • CNTK desteği: Microsoft, CNTK v2.0 sürümünden itibaren Keras'a bir CNTK arka ucu ekledi 12.
    • Güncel sürüm: En son sürüm 3.10.0, 19 Mayıs 2025 tarihinde yayınlandı 1.
    Keras, Python diliyle yazılmış açık kaynaklı bir sinir ağı kütüphanesidir 13. TensorFlow, PyTorch ve JAX gibi çeşitli temel derin öğrenme çerçeveleri için kullanıcı dostu bir arayüz görevi görür 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Keras ne kadar sürede öğrenilir?

    Keras'ı öğrenme süresi, kişinin başlangıç noktasına, öğrenme hızına ve ulaşmak istediği derinliğe bağlı olarak 6 aydan bir yıla kadar değişebilir. Keras öğrenmek için önerilen süreler: Ön bilgiler: Temel matematik, lineer cebir, istatistik ve Python bilgisi varsa, 1-3 ay arasında bir temel oluşturulabilir. Keras temelleri: API'yi öğrenmek ve basit sinir ağları oluşturmak için 1-2 ay gereklidir. İleri konular: Konvolüsyonel sinir ağları (CNN), tekrarlayan sinir ağları (RNN) ve LSTM gibi daha karmaşık modeller için 2-4 ay gerekebilir. Pratik projeler: Gerçek dünya problemlerine uygulama yapmak için 4-8 hafta önerilir. Sürekli öğrenme: Güncellemeleri ve en iyi uygulamaları takip etmek için sürekli bir çaba gereklidir. Öğrenme süreci doğrusal değildir; daha ileri konulara geçtikçe önceki konuların tekrar edilmesi gerekebilir.

    Keras derin öğrenme mi?

    Keras, derin öğrenme (deep learning) için kullanılan bir kütüphanedir. Keras, sinir ağları için yüksek seviyeli bir uygulama programlama arayüzüdür (API) ve popüler Python programlama dilinde yazılmıştır. Keras, geliştirme sürecini basitleştiren çeşitli temel özellikleri nedeniyle yaygın olarak benimsenmiştir: Kullanıcı dostu. Modülerlik ve birleştirilebilirlik. Kolay genişletilebilirlik. Keras, en çok TensorFlow ile birlikte kullanılmaktadır ve TensorFlow 2.0 sürümünden itibaren onun varsayılan arayüzü hâline gelmiştir.

    Keras ile neler yapılabilir?

    Keras ile yapılabileceklerden bazıları şunlardır: Görüntü işleme (computer vision). Doğal dil işleme (NLP). Ses ve konuşma işleme. Tahmin ve öngörü modelleri. Keras, ayrıca transfer öğrenme için de kullanılabilir. Keras'ın kullanım alanları bunlarla sınırlı değildir.