¿Qué es Keras en Deep Learning?

Autor: | Última modificación: 22 de agosto de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Keras en Deep Learning es una de las librerías más importantes dentro del aprendizaje profundo para el manejo de las redes de neuronas profundas, como una de las alternativas para el procesamiento de los macrodatos.

De manera que, si buscas ser un buen data scientist que logre identificar las soluciones más fiables a los problemas Big Data, resulta necesario que conozcas qué es y cómo funciona este tipo de biblioteca de código abierto. Por esta razón, en este post, te mostramos cómo funciona Keras en Deep Learning.

¿Qué es el Deep Learning?

El Deep Learning (DL), también como conocido en español como aprendizaje profundo, es un subcampo del Machine Learning.

El Deep Learning también se le llama aprendizaje jerárquico, gracias a que aprende distintas representaciones de los datos que se introducen en un clasificador final. Así, la magia se encuentra en el hecho de que, como data scientists, ya no necesitamos volvernos locos buscando las mejores características o atributos para cada problema, sino que esto lo hace automáticamente el algoritmo trabajado en Deep Learning.

Por último, cabe destacar la importancia de tener una gran cantidad de datos para poder utilizar técnicas de Machine Learning (ML) o Deep Learning (DL). Puesto que, cuanta más calidad tengan esos datos, mejor se comportaran nuestros modelos.

¿Qué es Keras en Deep Learning?

Keras en Deep Learning es una librería muy reconocida dentro del mundo de las redes neuronales. Su principal características es que es una biblioteca de código abierto y trabaja con TensorFlow, razón por la que es una de las más empleadas en el análisis de redes neuronales profundas.

Esta librería fue desarrollada por François Chollet 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. Keras hace uso de librerías de más bajo nivel o backend por detrás, concretamente se puede escoger entre TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit o Theano

De igual forma, Keras en Deep Learning, además de ser de código abierto, lo que facilita su uso y reproducción, se encuentra escrita con el lenguaje de programación Python. Como sabrás, este es el lenguaje más empleado por su versatilidad, escalabilidad y fiabilidad en el desarrollo de aplicaciones, páginas web y, en este caso específico, la automatización de operaciones en el manejo de los macrodatos.

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Por otra parte, cabe destacar que en Keras en Deep Learning puedes contar con dos formas de generar la arquitectura de un modelo. Estas son:

Modo (o API) secuencial

Con este modo secuencial 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

Por medio del modo funcional de Keras en Deep Learning se define una determinada entrada, para que, a partir de la misma, se vaya definiendo la arquitectura. De manera que este modo va indicando cuál es la entrada a cada capa trabajada.

Así, una vez definida la arquitectura, se crea el objeto modelo que va pasando las entradas y las salidas (última capa definida).

Aprende más del Big Data

En este post, te has familiarizado con Keras en Deep Learning como una de las bibliotecas más importantes para el aprendizaje profundo por su manejo de las redes neuronales profundas. Sin embargo, no olvides que aún quedan más herramientas y procesos para el procesamiento de los macrodatos que deberías conocer para especializarte en esta rama del sector IT.

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