Keras es una biblioteca de código abierto diseñada para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático (Machine Learning) y, especialmente, de aprendizaje profundo (Deep Learning). Es una API de alto nivel que facilita el desarrollo de modelos de redes neuronales, proporcionando una interfaz intuitiva y amigable para los usuarios.

Características principales

1. Fácil de usar:

   • Diseñada para minimizar la cantidad de código necesario y hacerlo más legible, ideal para principiantes en Deep Learning.

2. Rápido desarrollo de prototipos:

   • Permite experimentar rápidamente con modelos debido a su simplicidad y flexibilidad.

3. Basada en TensorFlow:

   • Aunque inicialmente era independiente, Keras ahora está integrada en TensorFlow como su API principal para redes neuronales.

4. Soporte para múltiples backends:

   • Además de TensorFlow, históricamente soportó otros frameworks como Theano y Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK).

5. Extensible:

   • Los desarrolladores avanzados pueden personalizar capas, métricas y funciones de pérdida para adaptarlas a sus necesidades.

Componentes clave

1. Modelos:

   • Soporta dos formas principales de definir modelos:

     • Modelo Secuencial: Una pila lineal de capas.

     • Modelo Funcional: Permite construir modelos más complejos con arquitecturas personalizadas.

2. Capas:

   • Incluye una variedad de capas predefinidas como Dense (totalmente conectada), Conv2D (convolucional), LSTM (recurrente), etc.

3. Funciones de pérdida:

   • Proporciona funciones de pérdida estándar como mean_squared_error o categorical_crossentropy.

4. Optimizadores:

   • Soporta algoritmos de optimización como SGD, Adam, RMSprop, entre otros.

5. Métricas:

   • Permite evaluar el rendimiento de los modelos con métricas como precisión, F1-score, etc.

Ventajas

1. Accesibilidad:

   • Ideal para principiantes debido a su diseño intuitivo.

2. Integración con TensorFlow:

   • Aprovecha toda la potencia de TensorFlow para el entrenamiento y despliegue de modelos.

3. Modularidad:

   • Las capas, funciones de pérdida, optimizadores y métricas son componentes modulares y reutilizables.

4. Compatibilidad:

   • Funciona con CPU, GPU y TPU, optimizando el entrenamiento según el hardware disponible.

5. Comunidad activa:

   • Amplio soporte, documentación extensa y muchos tutoriales disponibles.

Aplicaciones

1. Reconocimiento de imágenes:

   • Clasificación, detección de objetos y segmentación de imágenes.

2. Procesamiento de texto:

   • Análisis de sentimientos, traducción automática y generación de texto.

3. Redes generativas:

   • Creación de imágenes, videos o música con redes generativas adversarias (GANs).

4. Series temporales:

   • Predicción de datos como ventas, clima o mercado financiero.

5. Sistemas de recomendación:

   • Recomendaciones de productos, películas o contenido personalizado.