Keras

Keras es una interfaz de software de alto nivel y código abierto diseñada para simplificar la creación de modelos

. Escrito en Python,
se centra en permitir la experimentación rápida actuando como una envoltura fácil de usar alrededor de complejas bibliotecas de computación numérica de bajo nivel
. Keras se desarrolló con la filosofía de que las herramientas


deben ser accesibles para los humanos en lugar de estar diseñadas únicamente para las máquinas. Permite a los investigadores y desarrolladores pasar
de una idea inicial a un resultado de trabajo con un retraso mínimo, lo que la convierte en una herramienta fundamental en el amplio ecosistema de

.

Principios básicos y arquitectura

El diseño de Keras está guiado por la modularidad, el minimalismo y la extensibilidad. Trata

como una secuencia de módulos independientes,
totalmente configurables que pueden conectarse entre sí con las menores restricciones posibles. Este estilo arquitectónico
hace que sea intuitivo para que los principiantes comprendan los conceptos fundamentales, al tiempo que sigue siendo lo suficientemente potente para que los expertos construyan
arquitecturas avanzadas.

Keras soporta múltiples motores backend, lo que significa que no realiza operaciones tensor de bajo nivel por sí mismo. En su lugar,
se basa en bibliotecas sólidas como

o JAX para realizar el trabajo pesado. Esta capacidad de múltiples backends permite a los usuarios aprovechar los puntos fuertes específicos
de diferentes marcos de trabajo, como el ecosistema listo para la producción de TensorFlow o los gráficos de computación dinámica de
PyTorchreescribir sus definiciones de modelos de alto nivel. Puedes explorar la página oficial

para profundizar en la configuración de su backend.

Diferenciar Keras de TensorFlow y PyTorch

Es importante distinguir entre una interfaz y un motor. Keras es la interfaz, mientras que bibliotecas como

y

actúan como motores.

Aplicaciones en el mundo real

La simplicidad de Keras ha llevado a su adopción generalizada en diversas industrias para resolver problemas complejos de datos
.

Ejemplo: Creación de un clasificador

El siguiente ejemplo muestra cómo definir un clasificador de imágenes sencillo utilizando la API secuencial de Keras. Este enfoque modular de
apila capas -como
y
pooling- para extraer características de las imágenes.

from tensorflow.keras import layers, models

# Define a Sequential model for image classification
model = models.Sequential(
   [
       layers.Conv2D(32, (3, 3), activation="relu", input_shape=(28, 28, 1)),
       layers.MaxPooling2D((2, 2)),
       layers.Flatten(),
       layers.Dense(64, activation="relu"),
       layers.Dense(10, activation="softmax"),  # Output layer for 10 classes
   ]
)

# Compile the model with an optimizer and loss function
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])

# Display the architecture
model.summary()



Integración con los flujos de trabajo modernos de IA

Aunque Keras es excelente para crear arquitecturas personalizadas desde cero, el desarrollo moderno de la IA a menudo implica el uso de
modelos especializados y preoptimizados para tareas específicas. Por ejemplo,

proporciona
un rendimiento de vanguardia para

y tareas de segmentación desde el primer momento
.

Los desarrolladores a menudo encuentran valor en comprender ambos paradigmas. Uno puede utilizar Keras para experimentar con un nuevo

o un simple cabezal de clasificación
, mientras que confía en marcos robustos como Ultralytics para las tuberías de detección de nivel de producción.
Además, los modelos creados en Keras a menudo pueden exportarse a formatos interoperables como

. Esto permite desplegarlos junto con modelos YOLO en entornos de alto rendimiento como

o aplicaciones móviles.

Para aquellos que buscan ampliar su conjunto de herramientas, el aprendizaje de Keras proporciona una base sólida en

,

, y

, que es un conocimiento esencial cuando
ajuste fino modelos avanzados utilizando

en

personalizado.