Aunque las redes neuronales profundas están de moda, la complejidad de los principales marcos de trabajo ha sido una barrera para su uso por parte de los desarrolladores que se inician en Machine Learning. Ha habido varias propuestas de APIs de alto nivel mejoradas y simplificadas para construir modelos de redes neuronales, todas las cuales tienden a parecer similares desde la distancia, pero muestran diferencias al examinarlas más de cerca.
Keras es una de las principales API de redes neuronales de alto nivel. Está escrita en Python y admite múltiples motores de cálculo de redes neuronales backend, como TensorFlow, Theano o Microsoft Cognitive Toolkit. Proporciona una forma muy limpia y fácil de crear modelos de Deep Learning.
¿Qué es Keras?
Keras es una biblioteca de código abierto escrita en Python que se basa principalmente en el trabajo realizado por Google. El objetivo de esta biblioteca es permitir el desarrollo rápido de redes neuronales. En este caso, Keras no es un marco independiente, sino una interfaz para principiantes (API) para acceder y programar una variedad de marcos de Machine Learning. Theano, Microsoft Cognitive Toolkit y TensorFlow son algunos de los marcos soportados por Keras.
Keras es relativamente fácil de aprender y trabajar con él, porque proporciona un frontend de Python con un alto nivel de abstracción mientras que tiene la opción de múltiples backend para fines de computación. Esto hace que Keras sea más lento que otros marcos de Deep Learning, pero extremadamente amigable para los principiantes.
Kears está integrado en TensorFlow y se puede utilizar para realizar desarrollos en Deep Learning mucho más rápido, ya que proporciona módulos incorporados para todos los cálculos de redes neuronales. Al mismo tiempo, los cálculos que implican tensores, gráficos de cálculo, sesiones y otros, pueden hacerse a medida utilizando la API del núcleo de TensorFlow, lo que te proporciona una flexibilidad y un control total sobre tu aplicación y te permite implementar tus ideas en un tiempo relativamente corto.
Características de Keras
Keras tiene las siguientes características más destacadas:
- Ofrece a los usuarios un marco de trabajo fácil de usar, junto con métodos y herramientas de creación de prototipos más rápidos.
- Funciona eficientemente tanto en la CPU como en la GPU, sin ningún tipo de contratiempo.
- Ofrece una API consistente que proporciona la información necesaria cuando se produce un error.
- Puedes personalizar las funcionalidades de tu código hasta un gran punto. Incluso una pequeña personalización supone un gran cambio porque estas funcionalidades están profundamente integradas con el backend de bajo nivel.
- Permite trabajar tanto con redes neuronales convolucionales (CNN) como con redes neuronales recurrentes (RNN) para una variedad de aplicaciones como Visión Computacional y el análisis de series temporales, respectivamente.
- Su funcionalidad sin fisuras permite utilizar tanto CNN como RNN si es necesario.
- Soporta completamente arquitecturas de red arbitrarias, poniendo a disposición de los usuarios la posibilidad de compartir modelos y capas.
Principios de Keras
Keras fue creado para ser amigable, modular, fácil de extender y para trabajar con Python. La API fue diseñada para seres humanos, no para máquinas, y sigue las mejores prácticas para reducir la carga cognitiva.
Las capas neuronales, las funciones de coste, los optimizadores, los esquemas de inicialización, las funciones de activación y los esquemas de regularización son módulos independientes que se pueden combinar para crear nuevos modelos. Es sencillo añadir nuevos módulos, como nuevas clases y funciones. Los modelos se definen en código Python, no en archivos de configuración de modelos separados.
¿Por qué necesitamos Keras?
- Es una API que fue heacha para ser fácil de aprender para la gente. Keras fue hecho para ser simple. Ofrece APIs consistentes y simples, reduce las acciones requeridas para implementar código común y explica claramente los errores del usuario.
- El tiempo de creación de prototipos en Keras es menor. Esto significa que tus ideas pueden ser implementadas y desplegadas en un tiempo más corto. Keras también proporciona una variedad de opciones de despliegue en función de las necesidades del usuario.
- Los lenguajes con un alto nivel de abstracción y características incorporadas son lentos y construir características personalizadas en ellos pueden ser difícil. Pero Keras se ejecuta sobre TensorFlow y es relativamente rápido. Keras también está profundamente integrado con TensorFlow, por lo que puedes crear flujos de trabajo personalizados con facilidad.
- La comunidad de investigadores de Keras es amplia y muy desarrollada. La documentación y la ayuda disponibles son mucho más extensas que las de otros marcos de Deep Learning.
- Keras es utilizado comercialmente por muchas empresas como Netflix, Uber, Square, Yelp, que han desplegado productos en el dominio público que se construyen utilizando Keras.
¿Cómo construir un modelo en Keras?
Keras es una biblioteca que trabaja con modelos. Proporciona los bloques de construcción para desarrollar modelos complejos de Deep Learning.
A diferencia de los frameworks independientes, este software de código abierto no se ocupa de las operaciones simples de bajo nivel por sí mismo. En su lugar, utiliza las bibliotecas de los marcos de Machine Learning asociados para este fin. Estas actúan como una especie de motor backend para Keras.
Dado que la idea es ser modular, las capas deseadas para la red neuronal que se está desarrollando se conectan entre sí sin que el usuario de Keras tenga que entender o controlar el backend real del marco seleccionado.
Como se ha mencioando anteriormente, Keras utiliza las tres herramientas TensorFlow, Theano y Microsoft Cognitive Toolkit. Estas tienen interfaces listas para usar que permiten un acceso rápido e intuitivo al respectivo backend.
No es necesario decidirse por un único framework porque se puede cambiar fácilmente entre los diferentes backends. También es posible elegir un backend diferente de las tres soluciones nombradas aquí. Solo tienes que especificarlo en el archivo de configuración, y tiene que las siguientes tres funciones disponibles: placeholder, variable y función.
¿Cuáles son las ventajas de utilizar Keras?
Keras ha sido una excelente adición a las herramientas existentes para el desarrollo de redes neuronales, ya que esta biblioteca de código abierto simplifica enormemente el proceso. La usabilidad es la clave aquí. Keras funciona como una interfaz diseñada explícitamente para los humanos y solo en segundo lugar para las máquinas.
Las acciones del usuario se reducen al mínimo, y si aún así se producen errores, se proporciona una retroalimentación relevante para ayudar a corregirlos. Esto hace que sea comparativamente fácil aprender a usar y permite un mayor nivel de productividad.
A continuación, un resumen de algunas ventajas adicionales proporcionadas por Keras:
- Amplio soporte de plataforma para los modelos desarrollados. Los modelos desarrollados con Keras pueden ser fácilmente desplegados en diferentes plataformas.
- Soporte para múltiples motores de backend. Keras te da la libertad de elegir el backend que quieras y combinar múltiples backends. También puede transferir un modelo desarrollado a otro backend en cualquier momento.
- Extraordinario soporte multi-GPU. Cuando se utiliza Keras, el trabajo de computación para los procesos de Deep Learning desarrollados puede distribuirse fácilmente entre múltiples chips o tarjetas gráficas.
¿Quién utiliza Keras?
Como interfaz universal para las plataformas de Machine Learning, Keras se utiliza actualmente en una gran variedad de proyectos en el campo de la Inteligencia Artificial. A mediados de 2018, esta biblioteca ya contaba con más de 250.000 usuarios individuales, y este número ha aumentado mucho después desde su inclusión en el software TensorFlow.
Gracias a la libertad de elección del framework subyacente, la gratuidad de las licencias y su independencia de plataforma, Keras es la solución perfecta para todo tipo de aplicaciones profesionales de redes neuronales tanto en la industria como en la investigación. Por ejemplo, empresas conocidas como Netflix, Uber y Yelp, así como organizaciones como la NASA, y el Centro Europeo para la Investigación Nuclear (CERN), utilizan Keras o el paquete TensroFlow Keras en sus proyectos.
