Kerasの動作原理は何ですか？
Kerasはディープラーニングフレームワーク（例：TensorFlow、Theanoなど）の上に構築された高度なニューラルネットワークAPIです。その仕組みは主に以下のステップに分かれます。
- KerasのAPIを使用して、ユーザーはニューラルネットワークモデルの構造を定義することができます。これには各レイヤーの種類やパラメーター設定などが含まれます。
- モデルのコンパイル：モデル構造を定義した後、compileメソッドを呼び出してモデルをコンパイルする必要があります。コンパイルする際に、ユーザーは損失関数、最適化アルゴリズム、評価指標などを指定することができます。
- モデル訓練：fitメソッドを呼び出すことで、ユーザーはデータをモデルに入力して訓練することができます。訓練中、モデルは損失関数や最適化アルゴリズムに基づいてパラメータを更新します。
- 評価モデル：モデルの訓練が完了した後、ユーザーはevaluateメソッドを呼び出すことでモデルを評価し、性能指標を取得することができます。
- 新しいデータを予測するためには、トレーニング済みのモデルを使用できます。predictメソッドを呼び出すことで、ユーザーはトレーニングされたモデルを使用して新しいデータを予測することができます。
総じて、Kerasは、ユーザーが簡単にニューラルネットワークモデルを構築、トレーニング、評価できる洗練されたAPIを提供しています。その深層学習フレームワークは、実際の計算および最適化プロセスを担当しています。
