• Buradasın

    Keras ile neler yapılabilir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Keras ile yapılabileceklerden bazıları şunlardır:
    • Görüntü işleme (computer vision) 4. Keras, görüntü tanıma ve nesne tespiti projeleri için kullanılabilir 4.
    • Doğal dil işleme (NLP) 4. Keras, dil modelleri oluşturmak, chatbot geliştirmek, metin analizi yapmak veya otomatik çeviri uygulamaları oluşturmak için güçlü bir araçtır 4.
    • Ses ve konuşma işleme 4. Keras, ses tanıma, konuşma analizi veya metin okuma (text-to-speech) projelerinde etkili çözümler sunar 4.
    • Tahmin ve öngörü modelleri 4. Keras, zaman serisi analizi veya borsa tahminleri gibi öngörü projelerinde kullanılabilir 4.
    Keras, ayrıca transfer öğrenme için de kullanılabilir 1. Transfer öğrenme, önceden eğitilmiş bir modelden öğrenilen bilginin, farklı bir görev için kullanılmasıdır 1.
    Keras'ın kullanım alanları bunlarla sınırlı değildir.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. codefacture.com
        1
      2. techcareer.net
        2
      3. ultralytics.com
        3
      4. tr.linkedin.com
        4
      5. efecanxrd.medium.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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.
    5 kaynak

    Keras neden bu kadar popüler?

    Keras'ın popüler olmasının bazı nedenleri: Kullanım kolaylığı: Kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir ve kod yazmayı yeni öğrenenler için bile uygundur. Modüler yapı: Modelleri katmanlar halinde oluşturmak mümkündür. Esneklik: TensorFlow, Theano veya CNTK gibi çeşitli altyapılarla çalışabilir. Geniş topluluk desteği: Büyük bir kullanıcı topluluğu, çevrimiçi rehberler, forumlar ve örnek projeler mevcuttur. Hızlı prototipleme: Yeni fikirleri hızlıca test etmeye olanak tanır. Çoklu arka uç desteği: Farklı donanım ve yazılım gereksinimlerine uyum sağlar. Ticari kullanım: Netflix, Uber, Square, Yelp gibi şirketler tarafından kullanılmaktadır.
    5 kaynak

    Keras gelişim süreci nedir?

    Keras, 2015 yılında Google mühendisi François Chollet tarafından geliştirilmiştir. Keras'ın gelişim süreci: İlk yayınlanma: 27 Mart 2015. TensorFlow ile entegrasyon: 2017 yılında, TensorFlow'un çekirdek kütüphanesinde desteklenmeye başlandı. CNTK desteği: Microsoft, CNTK v2.0 sürümünden itibaren Keras'a bir CNTK arka ucu ekledi. Güncel sürüm: En son sürüm 3.10.0, 19 Mayıs 2025 tarihinde yayınlandı. Keras, Python diliyle yazılmış açık kaynaklı bir sinir ağı kütüphanesidir.
    5 kaynak

    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.
    5 kaynak