Definición
Keras es una biblioteca de Inteligencia Artificial y aprendizaje profundo de alto nivel, escrita en Python. Destacada por su facilidad de uso y su flexibilidad, Keras permite un fácil y rápido prototipado para redes neuronales convolucionales y recurrentes. Al funcionar como una interfaz más que como un marco de aprendizaje de máquinas de final a final, Keras ofrece soporte para múltiples algoritmos de aprendizaje automático de fondo, incluyendo TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano, y PlaidML.
Historia del Término
Keras fue desarrollado por François Chollet, un ingeniero de Inteligencia Artificial en Google, como parte de su proyecto de investigación. El término «Keras» proviene de la palabra griega para «fácil», reflejando el énfasis en la facilidad de uso de la biblioteca. Fue lanzado oficialmente en marzo del 2015 y desde entonces ha sido adoptado en una serie de investigaciones y aplicaciones comerciales en la industria del aprendizaje automático.
Citas de Expertos
François Chollet, el creador de Keras, dijo: «Keras es una interfaz de usuario para aprendizaje profundo. No es una herramienta de investigación de final a final. Ha sido diseñado para permitir una experimentación rápida y fácil con modelos de aprendizaje profundo».
El famoso experto en aprendizaje automático, Andrew Ng, también ha elogiado a Keras por su accesibilidad, diciendo: «Si estás empezando con aprendizaje profundo, te recomendaría que empieces con Keras, porque es una de las bibliotecas más fáciles de usar para construir modelos de aprendizaje profundo».
Ejemplos de Aplicación
Keras se utiliza ampliamente en la industria y en la academia para una serie de aplicaciones de Inteligencia Artificial y aprendizaje profundo. Por ejemplo, en la visión por computadora, Keras se utiliza para construir y entrenar modelos de red neuronal para la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación de imágenes. En el procesamiento del lenguaje natural, Keras puede usarse para crear modelos de red neuronal que pueden comprender y generar texto, posible para el uso en traductores automáticos, chatbots y sistemas de reconocimiento de voz.
Consejos de Aplicación
Al usar Keras, se aconseja empezar con los ejemplos demostrativos que proporciona la biblioteca para familiarizarse con su flujo de trabajo y funcionalidad. Además, debido a su flexibilidad, Keras permite a los usuarios construir y experimentar con una amplia variedad de modelos de aprendizaje profundo.
Los principiantes son animados a comenzar con los modelos más simples y a incrementar gradualmente la complejidad a medida que se familiaricen más con el proceso de entrenamiento y tuning de los modelos.
Tendencias Actuales
Una de las tendencias más recientes en aprendizaje profundo es el uso de Keras con TensorFlow 2.0, que ahora incluye a Keras como su API oficial de alto nivel. Esta combinación permite un fácil prototipado y experimentación con modelos de aprendizaje profundo, utilizando las capacidades robustas de TensorFlow para la producción y escalado.
Perspectivas
El futuro de Keras se ve prometedor ya que sigue siendo una de las bibliotecas más accesibles y fácil de usar para el aprendizaje profundo. Como parte de TensorFlow 2.0, es probable que continuemos viendo un crecimiento en su adopción y en nuevas características diseñadas para facilitar aún más el desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial.
