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Keras

Última actualización el miércoles, 24 de abril de 2024.

 

Definición:

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Keras es una biblioteca de código abierto escrita en Python que se utiliza para facilitar la creación y entrenamiento de modelos de redes neuronales de forma simple y rápida. Es ampliamente utilizada en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo debido a su facilidad de uso y su capacidad para trabajar con otros frameworks populares como TensorFlow.

El concepto de Keras en el mundo de la informática e inteligencia artificial

Keras es una popular biblioteca de código abierto escrita en Python que se utiliza para facilitar la creación y entrenamiento de modelos de redes neuronales. Es una herramienta de alto nivel y fácil de usar que permite a los desarrolladores implementar de manera sencilla redes neuronales tanto para tareas de aprendizaje supervisado como no supervisado.

Características principales de Keras:

Simplicidad: Una de las ventajas más destacadas de Keras es su facilidad de uso. Permite a los usuarios construir modelos complejos de manera intuitiva con unas pocas líneas de código.

Modularidad: Keras está diseñado con un enfoque en la modularidad, lo que significa que los diferentes componentes de una red neuronal, como las capas, las funciones de activación y los optimizadores, son módulos independientes que pueden combinarse y reutilizarse de manera flexible.

Compatibilidad: Keras se integra perfectamente con otras bibliotecas populares de aprendizaje automático, como TensorFlow y Theano, lo que brinda a los desarrolladores la libertad de elegir el backend sobre el cual desean ejecutar sus modelos.

En resumen, Keras es una herramienta poderosa que ha democratizado el desarrollo de aplicaciones basadas en inteligencia artificial al hacer que la creación de redes neuronales sea accesible para una amplia gama de profesionales, desde principiantes hasta expertos en aprendizaje profundo.

 

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