Qu'est-ce que Keras?

Introduction à Deep Learning avec Keras

Miguel Esteban

Data Scientist & Founder

Theano vs Keras

Introduction à Deep Learning avec Keras

Keras

  • Cadre d'apprentissage profond
  • Permet une expérimentation rapide
  • S'exécute au‑dessus d'autres cadres
  • Écrit par François Chollet

Introduction à Deep Learning avec Keras

Pourquoi utiliser Keras?

  • Modèles rapides prêts pour l'industrie
  • Pour débutants et experts
  • Moins de code
  • Concevez toute architecture
  • Déployez sur plusieurs plateformes

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Keras + TensorFlow

  • Le cadre de haut niveau privilégié par TensorFlow
  • Keras est complémentaire à TensorFlow
  • Vous pouvez utiliser TensorFlow pour les fonctions de bas niveau

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Ingénierie des caractéristiques

1 Towards Data Science
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Données non structurées

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Alors, quand utiliser les réseaux de neurones?

  • Traiter des données non structurées
  • Les résultats n'ont pas besoin d'être facilement interprétables
  • Vous pouvez tirer parti d'une architecture éprouvée

Exemple : Classer des images de chats et de chiens

  • Images -> Données non structurées
  • Vous ne vous souciez pas du pourquoi le réseau reconnaît un chat ou un chien
  • Vous pouvez tirer parti des réseaux de neurones convolutionnels

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Passons à la pratique !

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