Keras

Keras es una API de alto nivel de código abierto escrita en Python para construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo (deep learning, DL). Desarrollada por François Chollet, está diseñada para la experimentación rápida y la facilidad de uso, por lo que es una opción popular tanto para principiantes como para expertos en el campo del aprendizaje automático (ML). Keras actúa como una interfaz fácil de usar que puede ejecutarse sobre múltiples marcos de aprendizaje profundo de nivel inferior, abstrayendo gran parte de la complejidad que implica escribir código de DL. Su filosofía principal es permitir a los desarrolladores pasar de una idea a un modelo de trabajo con un retraso mínimo.

Principios básicos y arquitectura

Keras se basa en los principios de facilidad de uso, modularidad y fácil extensibilidad. Permite a los usuarios construir redes neuronales (NN ) complejas apilando capas, como si se construyeran con ladrillos LEGO. Este enfoque modular simplifica la creación de arquitecturas sofisticadas.

Una característica clave de Keras es su compatibilidad con múltiples backend. Puede funcionar como una API de alto nivel para varios marcos populares, incluyendo:

• TensorFlow: El backend principal y más estrechamente integrado para Keras, desarrollado por Google. Puedes obtener más información en el sitio web oficial de TensorFlow.
• PyTorch: La compatibilidad con PyTorch permite a los desarrolladores familiarizados con el ecosistema Py Torch utilizar la API simplificada de Keras.
• JAX: biblioteca de cálculo numérico de alto rendimiento de Google, que puede utilizarse como backend para la investigación de vanguardia. Más información en la página del proyecto JAX.

Esta flexibilidad permite a los usuarios elegir el backend que mejor se adapte a sus necesidades de rendimiento y entorno de despliegue sin cambiar su código Keras de alto nivel. El repositorio oficial de Keras en GitHub contiene el código fuente y más detalles.

Keras frente a TensorFlow y PyTorch

Es importante distinguir Keras de sus backends. Mientras que TensorFlow y PyTorch son plataformas completas de aprendizaje profundo que proporcionan un amplio control sobre todos los aspectos de la creación de modelos, Keras ofrece una experiencia más racionalizada y abstracta. Keras prioriza la velocidad del desarrollador y la creación rápida de prototipos, mientras que las API de bajo nivel como TensorFlow Core o PyTorch ofrecen una mayor flexibilidad para la investigación compleja y personalizada. Desde que Keras se convirtió en la API oficial de alto nivel para TensorFlow, ambas se han integrado profundamente, pero Keras mantiene su diseño diferenciado y centrado en el usuario.

Aplicaciones reales

Keras se utiliza ampliamente en todos los sectores para desarrollar e implantar soluciones de IA. Su simplicidad lo hace ideal para una gran variedad de tareas.

• Clasificación de imágenes: Una empresa de fabricación podría utilizar Keras para construir una red neuronal convolucional (CNN ) para identificar y clasificar automáticamente los productos defectuosos en una línea de montaje. Los desarrolladores pueden crear rápidamente un prototipo de modelo utilizando capas preconstruidas y, a continuación, entrenarlo en un conjunto de datos personalizado de imágenes de productos, como el conjunto de datos CIFAR-10 para el aprendizaje inicial. La especialización en aprendizaje profundo de Coursera ofrece ejemplos prácticos de este tipo de aplicaciones.
• Análisis de sentimientos: Una empresa de comercio electrónico podría aprovechar Keras para analizar los comentarios de los clientes. Al entrenar una red neuronal recurrente (RNN ) o un modelo Transformer en un conjunto de datos como las reseñas de películas de IMDb, la empresa puede clasificar automáticamente las reseñas como positivas, negativas o neutras, obteniendo información comercial valiosa.

Para un aprendizaje más práctico, la página oficial de ejemplos de código de Keras ofrece numerosos tutoriales para diferentes aplicaciones.

Keras y Ultralytics

Aunque Ultralytics proporciona modelos de última generación altamente optimizados como Ultralytics YOLO11 y una plataforma integrada, Ultralytics HUB, para la formación y el despliegue de modelos simplificados, la familiaridad con Keras sigue siendo valiosa para cualquier profesional de ML. Keras ofrece una comprensión básica de la construcción de diversas redes neuronales desde cero, complementando los modelos especializados de alto rendimiento proporcionados por Ultralytics.

Tanto Keras como Ultralytics contribuyen significativamente a hacer más accesible la Inteligencia Artificial (IA), aunque con enfoques diferentes: Keras a través de su API de propósito general y fácil de usar, y Ultralytics a través de su enfoque en modelos y herramientas de visión eficientes y de vanguardia. Los modelos creados con Keras a menudo pueden exportarse a formatos estándar como ONNX (Open Neural Network Exchange), lo que permite la interoperabilidad y el despliegue en varias plataformas, de forma similar a las opciones de despliegue de modelos disponibles para los modelos de Ultralytics. Entender Keras también puede proporcionar contexto para apreciar las opciones de diseño en bibliotecas más especializadas.

En resumen, Keras destaca como una biblioteca potente y centrada en el usuario que simplifica significativamente el desarrollo y la iteración de modelos de aprendizaje profundo. Su énfasis en la facilidad de uso, la flexibilidad y la compatibilidad con múltiples backend la convierten en una herramienta fundamental en el ecosistema de IA y ML, beneficiosa tanto para los principiantes que aprenden los fundamentos como para los expertos que realizan experimentos rápidos. Para obtener guías detalladas, tutoriales y referencias de API, visite la documentación oficial de Keras en el sitio web de Keras.