“Keras” أداة فعالة لإنشاء وتطوير نماذج التعلم العميق باستخدام الذكاء الاصطناعي
AI بالعربي – خاص
تعد أداة الذكاء الاصطناعي “Keras” عالية المستوى لبناء وتطوير نماذج التعلم العميق، وتحسين التطبيقات، وهي مكتوبة بلغة “Python” وتعمل مع أدوات أخرى، مثل: TensorFlow، وTheano، وMicrosoft Cognitive Toolkit، تم تطويرها بهدف جعل بناء واختبار نماذج الشبكات العصبية العميقة أمرًا بسيطًا وبديهيًا.
أداة “Keras” مصممة خصوصًا لمساعدة المطورين في شحن وتطوير التطبيقات التي تدعم التعلم الآلي، وتركز الأداة على سرعة تصحيح الأخطاء وأناقة التعليمات البرمجية وإيجازها وقابلية الصيانة والنشر، وتجعل قاعدة التعليمات البرمجية الخاصة بالمستخدم أصغر حجمًا وأكثر قابلية للقراءة وأسهل للتكرار.
وتعتبر الأداة الذكية واجهة برمجة تطبيقات مصممة للبشر، وليس للآلات، وتتبع أفضل الممارسات لتقليل الحمل المعرفي، فهي تقدم واجهات برمجة تطبيقات متسقة وبسيطة، وتقلل من عدد إجراءات المستخدم المطلوبة لحالات الاستخدام الشائعة، وتوفر رسائل خطأ واضحة وقابلة للتنفيذ. وتعطي أيضًا الأولوية القصوى لصياغة وثائق رائعة وأدلة للمطورين.
مميزات أداة “Keras”
يتوافر العديد من المميزات في أداة “Keras”، والتي يجعلها من الأدوات المميزة في تطوير التطبيقات، منها:
– واجهة بسيطة وسهلة الاستخدام.
– دعم متعدد الأطر وتعمل مع العديد من الأدوات الأخرى.
– تدعم النماذج المتسلسلة والوظيفية.
– تتكامل بسهولة مع Python وغيرها من لغات البرمجة.
– توفر وحدات قابلة للتوصيل والتعديل.
– دعم واسع وموارد تعليمية وفيرة.
– تبسيط عملية النموذج الأولي والتجريب.
– تسريع التدريب باستخدام وحدات معالجة الرسوميات.
– توفر وثائق شاملة وأمثلة واضحة.
– التوافق مع النماذج المدربة سابقًا.
– أدوات قوية لمعالجة البيانات وزيادة حجمها.
– تسهيل عملية تصحيح الأخطاء واختبار النماذج.
عيوب أداة “Keras”
رغم المميزات العديدة في الأداة، توجد بعض العيوب التي لا تؤثر بشكل كبير على استخدامها، منها:
– أداء أقل مقارنة بالأدوات منخفضة المستوى.
– قابلية التخصيص محدودة.
– إدارة الذاكرة أقل فعالية من الأدوات الأخرى.
– دعم غير كامل لبعض المزايا المتقدمة.
– أداء أقل على المهام الخاصة.
