Contar con un glosario de Keras es de suma importancia, ya que es una de las librerías más conocida dentro del mundo de las redes neuronales. Su principal características radica en que es una biblioteca de código abierto y trabaja con TensorFlow, por lo que es una de las más empleadas en el análisis de redes neuronales profundas.
Como reconocemos su importancia, en este post te compartimos un breve glosario de Keras a partir de cinco conceptos fundamentales.
Glosario de Keras: 5 conceptos fundamentales
Para este glosario de Keras, debes recordar que François Chollet creó esta biblioteca en 2015 con el objetivo de simplificar la programación de algoritmos basados en aprendizaje profundo ofreciendo un conjunto de abstracciones más intuitivas y de alto nivel.
A continuación, te compartimos un breve glosario de Keras para que te inicies con esta herramienta:
Deep Learning
El Deep Learning (DL) o aprendizaje profundo es un subcampo del Machine Learning al que, además, también se le llama aprendizaje jerárquico, pues aprende sobre las distintas representaciones de los datos que se introducen en un clasificador final.
A partir de allí, como data scientist ya no necesitas volverte loco buscando las mejores características o atributos para cada problema, sino que esto lo hace de manera automática el algoritmo trabajado en Deep Learning.
Por último, cabe destacar que es mejor tener una gran cantidad de datos para poder utilizar las técnicas de Machine Learning (ML) o Deep Learning (DL), puesto que, cuanta más calidad tengan esos datos, mejor se comportaran nuestros modelos.
Red neuronal
Como todos sabéis, una red neuronal es el corazón de los algoritmos basados en el manejo de los macrodatos dentro del Deep Learning. De forma sencilla, una red neuronal no es más que un método de aproximación de funciones.
De hecho, según el teorema de aproximación universal:
Una red neuronal con una sola capa oculta es suficiente para representar cualquier función en un determinado rango de valores, aunque es posible que dicha capa oculta sea tan grande que haga su implementación imposible o que no sea posible encontrar los pesos adecuados.
Si tenemos en cuenta que normalmente cualquier problema que se os ocurra puede ser descompuesto y modelado en forma de funciones matemáticas, de acuerdo con este teorema, una red neuronal en Deep Learning debería ser capaz de resolver cualquier problema.
Python
Keras es una biblioteca que, además de ser de código abierto, lo que facilita su uso y reproducción, se encuentra escrita con el lenguaje de programación Python. Como sabrás de antemano, este es el lenguaje más empleado por su versatilidad, escalabilidad y fiabilidad, a partir de lo que deriva su popularidad en el desarrollo de aplicaciones, páginas web y, en este caso, la automatización de operaciones en el manejo de los macrodatos.
Modo (o API) secuencial
Keras cuenta con este modo secuencial dentro de sus tipos de arquitectura, en la que se instancia un objeto del tipo Model y, a partir de allí, a este se le van añadiendo las capas que conforman la arquitectura una detrás de la otra.
Modo (o API) funcional
Otro de los modelos de arquitectura de Keras es el modo funcional. Por medio del modo funcional se puntualiza una determinada entrada, a partir de la que se va definiendo la arquitectura. De manera que este modo va indicando cuál es la entrada a cada una de las capas trabajadas.
Así, una vez definida la arquitectura, se crea el objeto modelo que va pasando las entradas y las salidas (última capa definida).
Conoce más del Big Data
En este post, te hemos expuesto un breve glosario de Keras, por medio del que esperamos te hayas iniciado en esta biblioteca. Para continuar con tu formación, te recomendamos nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning.
Con esta formación intensiva te acercarás a muchos más sistemas, lenguajes y herramientas que trabajan con los macrodatos, como este glosario de Keras, de forma que te convertirás en un data scientist experto al saber escoger las mejores alternativas para un procesamiento de datos. ¡Apúntate!
