使用 Keras 进行深度学习 - 简介

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深度学习近来已成为人工智能（AI）领域的流行词。多年来，我们使用机器学习 (ML) 来向机器传授智能。近年来，深度学习由于其与传统机器学习技术相比在预测方面的优势而变得更加流行。

深度学习本质上意味着用大量数据训练人工神经网络（ANN）。在深度学习中，网络自行学习，因此需要大量数据进行学习。而传统的机器学习本质上是一组解析数据并从中学习的算法。然后他们利用这种学习来做出明智的决策。

现在，Keras 是一个在 TensorFlow（端到端开源机器学习平台）之上运行的高级神经网络 API。使用 Keras，您可以轻松定义复杂的 ANN 架构来对大数据进行实验。Keras 还支持 GPU，这对于处理大量数据和开发机器学习模型至关重要。

在本教程中，您将学习如何使用 Keras 构建深度神经网络。我们将看看教学的实际例子。当前的问题是使用经过深度学习训练的神经网络来识别手写数字。

为了让您对深度学习更加兴奋，下面是谷歌深度学习趋势的屏幕截图 -

从图中可以看出，过去几年人们对深度学习的兴趣正在稳步增长。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、生物信息学、药物设计等许多领域都得到了成功的应用。本教程将帮助您快速开始深度学习。

所以继续阅读吧！