কেরাস, একটি ওপেন সোর্স ডিপ লার্নিং এপিআই

সঙ্গে সঙ্গে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহারে ব্যাপক জনপ্রিয়তা পেয়েছে বিভিন্ন এলাকায়, "গভীর জ্ঞানার্জন" (গভীর জ্ঞানার্জন), এছাড়াও মহান প্রাসঙ্গিকতা অর্জন পরিচালিত হয়েছে, যেহেতু এটি সিদ্ধান্ত গ্রহণ, বস্তু সনাক্তকরণ, বক্তৃতা সনাক্তকরণ, ভাষা অনুবাদ এবং আরও অনেক কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়, কারণ এটি শুধুমাত্র ব্যবহৃত কিছুর উল্লেখ করেছে।

একাকী একটি উদাহরণ উল্লেখ করতে, গভীর জ্ঞানার্জন এটি নজরদারি ক্যামেরায় ব্যবহৃত হয় আজ এবং এই ক্ষেত্রে আমরা বাণিজ্যিক ব্যবহার সম্পর্কে কথা বলছি, যা একটি বৃহৎ বাজারের প্রতিনিধিত্ব করে এবং সর্বোপরি ভিডিও নজরদারি আর বিলাসিতা নয়, বরং একটি প্রয়োজনীয়তা হয়ে উঠতে শুরু করেছে৷

এইভাবে, ভিডিও নজরদারির এই ক্ষেত্র এবং গভীর শিক্ষার অন্যান্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে উভয় ধরনের বাণিজ্যিক এবং ওপেন সোর্স প্রকল্পের বিস্তৃত বৈচিত্র্য রয়েছে।

কেরাস সম্পর্কে

কমার্শিয়াল ইস্যু বাদ দিয়ে আর্টিকেলের শিরোনামের দিকে আরেকটু ফোকাস করছি, আমি কেরাস সম্পর্কে একটু কথা বলতে চাই, যা ক পাইথনে লেখা উচ্চ-স্তরের নিউরাল নেটওয়ার্ক API। এই নিউরাল নেটওয়ার্ক লাইব্রেরি ওপেন সোর্স গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে দ্রুত পরীক্ষা-নিরীক্ষা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং CNTK, TensorFlow এবং Theano-এর উপরে চলতে পারে।

কিছু দাঁড়ানো অন্যান্য অনুরূপ প্রকল্প থেকে Keras যাও এটি এমনভাবে ডিজাইন করা হয়েছে যাতে লোকেরা সহজেই এটি শিখতে পারে, যেহেতু এটি সহজ হতে তৈরি করা হয়েছে, সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং সহজ API সহ, এটি সাধারণ কোড বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজনীয় ক্রিয়াগুলি হ্রাস করে এবং ব্যবহারকারীর ত্রুটিগুলি স্পষ্টভাবে ব্যাখ্যা করে।

Keras উচ্চ স্তরের বিমূর্ততা সহ একটি পাইথন ইন্টারফেস প্রদান করে এবং, একই সময়ে, আপনার কাছে গণনার উদ্দেশ্যে একাধিক সার্ভারের বিকল্প রয়েছে। এটি কেরাসকে অন্যান্য গভীর শিক্ষার কাঠামোর তুলনায় ধীর করে তোলে, তবে অত্যন্ত শিক্ষানবিস-বান্ধব। যেহেতু এটি মডুলার, ব্যবহারে সহজ এবং এক্সটেনসিবল হওয়ার উপর ফোকাস করে। এটি নিম্ন-স্তরের গণনা পরিচালনা করে না; পরিবর্তে, এটি তাদের ব্যাকএন্ড নামক অন্য লাইব্রেরিতে স্থানান্তর করে।

কেরাসের পক্ষে আরেকটি বিষয় তা হল ব্যবহারকারীদের গভীর মডেল উত্পাদন করতে অনুমতি দেয় উভয় মধ্যে iOS, Android, পাশাপাশি ওয়েবে এবং JVM-এ, এছাড়াও এটিতে শক্তিশালী মাল্টি-জিপিইউ সমর্থন এবং বিতরণ করা প্রশিক্ষণ সহায়তা রয়েছে।

কেরাস ঘ

উল্লেখ্য যে কেরাস, এটি বর্তমানে তার 3.x শাখায় রয়েছে, যা কয়েক সপ্তাহ আগে প্রকাশিত হয়েছিল এবং এই নতুন শাখাটি ইতিমধ্যে কিছু উন্নতি এবং সংশোধন পেয়েছে, যার সাহায্যে আমরা বুঝতে পারি যে প্রকল্পটি ক্রমাগত উন্নয়নে রয়েছে এবং এটির একটি বৃহৎ সক্রিয় সম্প্রদায় রয়েছে।

কেরাস বেশ কয়েক মাস ধরে তীব্র পাবলিক বিটা পরীক্ষায় রয়েছে, এবং কেরাস 3-এর প্রকাশ একটি সম্পূর্ণ পুনর্লিখনের প্রতিনিধিত্ব করে, প্রশিক্ষণের ক্ষমতা উন্নত করে এবং স্কেলে মডেল স্থাপন করে।

ভিতরে এই নতুন শাখার প্রধান বৈশিষ্ট্য কেরাস 3 এর মধ্যে, নিম্নলিখিতগুলি দাঁড়িয়েছে:

মাল্টি-ব্যাকএন্ড সমর্থন

নিঃসন্দেহে কেরাস 3.0-এর দুর্দান্ত নতুনত্বগুলির মধ্যে একটি হল একাধিক ব্যাকএন্ডের জন্য এর অভূতপূর্ব সমর্থন, যেহেতু এটি গতিশীলভাবে ব্যাকএন্ড নির্বাচন করার ক্ষমতা সহ একটি সুপার সংযোগকারী হিসাবে কাজ করে যা কোডে কিছু পরিবর্তন না করেই সেরা পারফরম্যান্স প্রদান করবে।

মেজোরাস ডি রেডেমিয়েন্টো

কেরাস 3.0-এর আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ হাইলাইট হল পারফরম্যান্সের উন্নতি, কারণ এটি গাণিতিক গণনাগুলিকে অপ্টিমাইজ করার জন্য XLA (অ্যাক্সিলারেটেড লিনিয়ার অ্যালজেব্রা) সংকলন লাভ করে, কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজেশানকে দ্বিগুণ করার পাশাপাশি, মিশ্র নির্ভুলতা প্রশিক্ষণ এবং বিতরণ প্রশিক্ষণের মতো একীভূতকরণ কৌশল।

প্রসারিত বাস্তুতন্ত্র

এই নতুন আপডেটের সাথে, কেরাস সহায়তার উন্নতি পেয়েছে এবং PyTorch হিসাবে তাৎক্ষণিক হতে পারে, একটি TensorFlow মডেল হিসাবে রপ্তানি করা যেতে পারে, বা একটি রাষ্ট্রহীন JAX ফাংশন হিসাবে তাত্ক্ষণিক করা যেতে পারে। এর মানে হল যে আপনি একটি একক ইকোসিস্টেমে লক না হয়ে প্রতিটি বর্ধিত কেরাস ইকোসিস্টেম ফ্রেমওয়ার্কের শক্তি লাভ করতে পারেন।

এটি উল্লেখযোগ্য যে কেরাস 3 কেরাস 2 এর সাথে অত্যন্ত সামঞ্জস্যপূর্ণ, যেহেতু এটি সীমিত সংখ্যক ব্যতিক্রম সহ কেরাস 2 API প্রয়োগ করে, তাই বেশিরভাগ ব্যবহারকারীদের তাদের স্ক্রিপ্ট চালানো শুরু করার জন্য কোনও কোড পরিবর্তন করতে হবে না। Keras এই নতুন সংস্করণ

পরিশেষে, আপনি যদি এটি সম্পর্কে আরও জানতে আগ্রহী হন, আপনি এই নতুন শাখার বিশদ বিবরণ পরীক্ষা করতে পারেন নীচের লিঙ্কে। আপনি যদি জানতে চান কেরাস কিভাবে বাস্তবায়ন করবেন? আপনার সিস্টেমে, আপনি ইনস্টলেশন পদ্ধতি পরীক্ষা করতে পারেন এই লিঙ্কে, ঠিক যে মত জন্য যখন ডকুমেন্টেশন এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে এটি সম্পর্কে জানতে, আপনি এটি করতে পারেন এই লিঙ্কটি