કેરાસ લોગો
આ સાથે કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાના ઉપયોગથી ખૂબ જ લોકપ્રિયતા મળી છે વિવિધ વિસ્તારોમાં, "ઊંડું શિક્ષણ" (ઊંડું શિક્ષણ), મહાન સુસંગતતા પ્રાપ્ત કરવામાં પણ વ્યવસ્થાપિત છે, કારણ કે તેનો ઉપયોગ નિર્ણય લેવા, ઑબ્જેક્ટ ડિટેક્શન, સ્પીચ રેકગ્નિશન, ભાષા અનુવાદ અને ઘણા વધુ કાર્યો માટે થાય છે, કારણ કે તેમાં ફક્ત ઉપયોગમાં લેવાતા કેટલાકનો ઉલ્લેખ કરવામાં આવ્યો છે.
સોલો ઉદાહરણનો ઉલ્લેખ કરવા માટે, ઊંડું શિક્ષણ તેનો ઉપયોગ સર્વેલન્સ કેમેરામાં થાય છે આજે અને આ કિસ્સામાં અમે વાણિજ્યિક ઉપયોગ વિશે વાત કરી રહ્યા છીએ, જે એક વિશાળ બજારનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે અને સૌથી ઉપર કારણ કે વિડિયો સર્વેલન્સ હવે લક્ઝરી નથી રહી, પરંતુ એક આવશ્યકતા બનવા લાગી છે.
આ રીતે, વિડિયો સર્વેલન્સના આ ક્ષેત્ર માટે અને ડીપ લર્નિંગના અન્ય ઉપયોગના કિસ્સાઓ બંને માટે કોમર્શિયલ અને ઓપન સોર્સ પ્રોજેક્ટની વિશાળ વિવિધતા છે.
કેરસ વિશે
વ્યાપારી મુદ્દાને બાજુએ મૂકીને અને લેખના શીર્ષક પર થોડું વધુ ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીએ છીએ, હું કેરા વિશે થોડી વાત કરવા માંગુ છું, જે એક છે પાયથોનમાં લખાયેલ ઉચ્ચ સ્તરીય ન્યુરલ નેટવર્ક API. આ ન્યુરલ નેટવર્ક લાઇબ્રેરી ખુલ્લો સ્રોત ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક સાથે ઝડપી પ્રયોગો પ્રદાન કરવા માટે રચાયેલ છે અને તે CNTK, TensorFlow અને Theano ની ટોચ પર ચાલી શકે છે.
શું બહાર ઉભા રહો અન્ય સમાન પ્રોજેક્ટ્સમાંથી કેરાસ માટે, તે છે લોકો તેને સરળતાથી શીખી શકે તે માટે તેને ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું છે, કારણ કે તે સુસંગત અને સરળ API સાથે સરળ બનવા માટે બનાવવામાં આવ્યું હતું, તે સામાન્ય કોડને લાગુ કરવા માટે જરૂરી ક્રિયાઓને ઘટાડે છે અને વપરાશકર્તાની ભૂલોને સ્પષ્ટ રીતે સમજાવે છે.
કેરાસ ઉચ્ચ સ્તરના એબ્સ્ટ્રેક્શન સાથે પાયથોન ઇન્ટરફેસ પ્રદાન કરે છે અને, તે જ સમયે, તમારી પાસે ગણતરી હેતુઓ માટે બહુવિધ સર્વર્સનો વિકલ્પ છે. આ કેરાને અન્ય ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક કરતાં ધીમું બનાવે છે, પરંતુ અત્યંત શિખાઉ માણસ-મૈત્રીપૂર્ણ. કારણ કે તે મોડ્યુલર, ઉપયોગમાં સરળ અને એક્સ્ટેન્સિબલ હોવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. તે નિમ્ન-સ્તરની ગણતરીઓનું સંચાલન કરતું નથી; તેના બદલે, તે તેમને બેકએન્ડ નામની બીજી લાઇબ્રેરીમાં સ્થાનાંતરિત કરે છે.
કેરસની તરફેણમાં બીજો મુદ્દો એ છે કે વપરાશકર્તાઓને ઊંડા મોડલ બનાવવાની મંજૂરી આપે છે બંને iOS, Android, તેમજ વેબ પર અને JVM માં, ઉપરાંત તે મજબૂત મલ્ટિ-જીપીયુ સપોર્ટ અને વિતરિત તાલીમ સપોર્ટ ધરાવે છે.
કેરા 3
ઉલ્લેખનીય છે કે કેરાસ, તે હાલમાં તેની 3.x શાખા પર છે, જે થોડા અઠવાડિયા પહેલા બહાર પાડવામાં આવ્યું હતું અને આ નવી શાખા પહેલાથી જ કેટલાક સુધારાઓ અને સુધારાઓ પ્રાપ્ત કરી રહી છે, જેનાથી આપણે સમજી શકીએ છીએ કે પ્રોજેક્ટ સતત વિકાસમાં છે અને તેની પાસે એક વિશાળ સક્રિય સમુદાય છે.
કેરાસ ઘણા મહિનાઓથી તીવ્ર સાર્વજનિક બીટા પરીક્ષણમાં છે, અને કેરાસ 3 નું પ્રકાશન સંપૂર્ણ પુનઃલેખનનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, જે પ્રશિક્ષણ માટેની ક્ષમતાઓમાં સુધારો કરે છે અને સ્કેલ પર મોડલ્સને જમાવટ કરે છે.
આ અંદર આ નવી શાખાની મુખ્ય વિશેષતાઓ કેરાસ 3 માંથી, નીચે દર્શાવેલ છે:
મલ્ટી બેકએન્ડ આધાર
કોઈ શંકા વિના કેરાસ 3.0 ની મહાન નવીનતાઓમાંની એક એ બહુવિધ બેકએન્ડ માટે અભૂતપૂર્વ સપોર્ટ છે, કારણ કે તે બેકએન્ડને ગતિશીલ રીતે પસંદ કરવાની ક્ષમતા સાથે સુપર કનેક્ટર તરીકે કામ કરે છે જે કોડમાં કંઈપણ બદલ્યા વિના શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન પ્રદાન કરશે.
કામગીરી સુધારણા
કેરાસ 3.0 ની અન્ય મુખ્ય વિશેષતાઓ કામગીરી સુધારણાઓ છે, કારણ કે તે ગાણિતિક ગણતરીઓને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા XLA (એક્સિલરેટેડ લીનિયર બીજગણિત) સંકલનનો લાભ લે છે, કાર્યક્ષમતા ઑપ્ટિમાઇઝેશનને બમણું કરવા ઉપરાંત, મિશ્ર ચોકસાઇ તાલીમ અને વિતરિત તાલીમ જેવી સંકલિત તકનીકો.
વિસ્તૃત ઇકોસિસ્ટમ
આ નવા અપડેટ સાથે, કેરાને સપોર્ટ સુધારણાઓ પ્રાપ્ત થઈ છે અને તેને PyTorch તરીકે ઇન્સ્ટન્ટ કરી શકાય છે, ટેન્સરફ્લો મોડલ તરીકે નિકાસ કરી શકાય છે અથવા સ્ટેટલેસ JAX ફંક્શન તરીકે ઇન્સ્ટન્ટ કરી શકાય છે. આનો અર્થ એ છે કે તમે એક જ ઇકોસિસ્ટમમાં લૉક કર્યા વિના દરેક વિસ્તૃત કેરાસ ઇકોસિસ્ટમ ફ્રેમવર્કની શક્તિનો લાભ લઈ શકો છો.
ઉલ્લેખનીય છે કે કેરાસ 3 એ કેરાસ 2 સાથે ખૂબ જ સુસંગત છે, કારણ કે તે મર્યાદિત સંખ્યામાં અપવાદો સાથે કેરાસ 2 API ને અમલમાં મૂકે છે, તેથી મોટાભાગના વપરાશકર્તાઓએ તેમની સ્ક્રિપ્ટ ચલાવવાનું શરૂ કરવા માટે કોડમાં કોઈ ફેરફાર કરવો પડશે નહીં. આ નવામાં કેરાસ આવૃત્તિ.
છેલ્લે, જો તમને તેના વિશે વધુ જાણવામાં રસ છે, તમે આ નવી શાખાની વિગતો ચકાસી શકો છો નીચેની કડીમાં જો તમારે જાણવું હોય તો કેરાનો અમલ કેવી રીતે કરવો? તમારી સિસ્ટમ પર, તમે ઇન્સ્ટોલેશન પદ્ધતિઓ ચકાસી શકો છો આ કડી માં, જ્યારે તે માટે જ દસ્તાવેજીકરણ અને ઉપયોગના કેસો તેના વિશે જાણવા માટે, તમે તેને અહીં કરી શકો છો આ લિંક