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Keras KI / Machine Learning | Wiki

 

Keras ist ein KI Framework für Deep Learning, dass in Python geschrieben ist.

Folglich wird Keras vornehmlich im Bereich des Machine Learning / Deep Learning verwendet. Keras bietet eine einheitliche Schnittstelle für verschiedene Backends, darunter TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (vormals CNTK) und Theano. Das Ziel von Keras ist es, die Anwendung dieser Bibliotheken so einsteiger- und nutzerfreundlich wie möglich zu machen.

Keras Applications sind Deep-Learning-Modelle, die neben vorab trainierten Gewichtungen zur Verfügung gestellt werden. Diese Modelle können zur Vorhersage, Merkmalsextraktion und Feinabstimmung verwendet werden.

Seit dem Release von TensorFlow 1.4 ist Keras Teil der Tensorflow Core API, jedoch wird Keras auch als eigenständige Bibliothek weitergeführt, da es nicht nur als Schnittstelle für Tensorflow gedacht ist.

Das KI Framework läuft unter der Apache Open-Source-Lizenz und beinhaltet einige andere Module, die unter BSD Lizenz, MIT Lizenz, Facebook AI Research Lizenz etc. zur Verfügung gestellt werden.

Das Rechenzentrum von Cloud1X wurde von Anfang an nach der amerikanischen Norm TIA 942 und der europäischen Norm EN 50600 geplant und gebaut. Im Rahmen einer Standortanalyse und einer Machbarkeitsstudie wurden alle wichtigen Faktoren untersucht. Bei der Planung wurde z.B. der Ausbau nach der höchsten Klasse 4 (Tier 4 nach TIA 942) und die Energieeffizienz und die Verwendung erneuerbarer Energien berücksichtigt. Alle Systeme sind mehrfach redundant ausgelegt und verfügen über redundante Pfade für die Versorgung.

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