Keras AI: Todo lo que debes saber sobre esta librería de redes

La inteligencia artificial juega un papel central en el desarrollo y uso de videojuegos (u otras aplicaciones), así como de servicios web, dispositivos o máquinas en el mundo digital actual. Desde esta perspectiva, un área importante de investigación son las llamadas redes neuronales, que exploran en profundidad los conceptos básicos del «pensamiento virtual». El uso de Keras AI simplifica enormemente la implementación de estas redes. Descubra lo que esconde esta biblioteca de código abierto y cómo facilitar la construcción de redes neuronales.

¿Qué es Keras AI?

Keras AI es una biblioteca de código abierto que permite el desarrollo de redes neuronales. A partir de la misma se pueden programar otras aplicaciones inteligentes. Keras está integrado en TensorFlow y es fácil de usar debido a su interfaz sencilla. Otras características incluyen cálculo de tensor, gráficos matemáticos, sesiones y más. TensorFlow se puede personalizar utilizando su API principal, lo que le brinda flexibilidad y control total sobre sus aplicaciones y le permite hacer realidad sus ideas en un período de tiempo relativamente corto.

Características de Keras AI

Keras AI es intuitivo, modular, fácilmente extensible y está diseñado para funcionar con Python. Según sus creadores, la API está «diseñada para humanos, no para máquinas» y «utiliza las mejores prácticas para reducir la carga cognitiva». Puede crear nuevos módulos combinando módulos de una capa neuronal, optimizador, esquema de inicialización, función de activación o esquema de regularización. Es muy fácil agregar nuevos módulos, así como nuevas clases y funciones. Las plantillas se definen en código Python en lugar de un archivo de configuración de plantilla independiente.

¿Por qué utilizar Keras AI? 

La popularidad de Keras AI está relacionada con sus ventajas. Esta API es fácil de usar y aprender. Otra ventaja es que es popular porque admite muchas opciones de implementación de producción. Admite al menos cinco motores backend: TensorFlow, CNTK, Theano, MXNet y PlaidML. También admite múltiples GPU y capacitación distribuida. Esta biblioteca también es compatible con Google, Microsoft, Amazon, Apple, Nvidia o Uber. 

Back-ends

Keras AI no realiza directamente operaciones de bajo nivel, como productos tensoriales o convoluciones. Este tipo de informe se basa en un motor de servidor. Varios de estos motores son compatibles, pero el más popular es TensorFlow de Google. La API de Keras se envía con TensorFlow en formato tf.keras. A partir de la versión 2.0, esta era la API principal de TensorFlow. 

Modelos Keras AI

Los modelos son el núcleo de las estructuras de datos de Keras AI. Hay dos tipos principales: plantillas serializadas y clases de plantilla utilizadas con una API funcional. Un modelo secuencial es un modelo que apila capas linealmente. Las capas son muy fáciles de explicar. Cada definición de capa requiere una línea de código. 

La compilación (que define el proceso de aprendizaje) también requiere una línea de código. El ajuste (entrenamiento), la evaluación (costos computacionales y estadísticas) y la estimación de los resultados del modelo entrenado requieren cada una una línea de código. El modelo secuencial de Keras es simple, pero la topología del modelo es limitada. 

Por lo tanto, la API funcional de Keras AI es útil para crear modelos complejos, como modelos de Múltiples entradas, modelos de Múltiples salidas, gráficos acíclicos dirigidos (DAG) y modelos de capas compartidas. Esta API funcional utiliza las mismas capas que el modelo secuencial, pero proporciona más flexibilidad a la hora de combinarlas. 

Primero se definen las capas y luego se crea, construye y entrena el modelo. La estimación y la previsión funcionan de la misma manera que los modelos ordinales.

Capa de Keras AI

KeraS AI proporciona una variedad de tipos de capas predefinidas. Entre los más importantes se encuentran la densidad, activación, eliminación y lambda. Las diferentes capas convolucionales van desde 1D hasta 3D e incluyen las transformaciones más comunes para cada dimensión. Inspirándose en el trabajo de la corteza visual, las convoluciones 2D se utilizan con frecuencia en el reconocimiento de imágenes. 

Las capas de agrupación varían de 1D a 3D e incluyen opciones comunes como agrupación máxima y agrupación media. Las capas conectadas localmente actúan como capas convolucionales, pero sus pesos no se comparten. Entre las capas recurrentes hay una capa simple, un LSTM cerrado. 

Es muy útil para una variedad de aplicaciones, incluido el procesamiento del lenguaje. Finalmente, la capa sonora evita el sobreajuste. 

Datasets de Keras AI

Keras AI recopila los siete conjuntos de datos de muestra más comunes en aprendizaje profundo a través de la clase keras. Estos incluyen cifar10 y cifar100 para imágenes pequeñas en color, reseñas de películas de IMDB, titulares de noticias de Reuters, números de manuscritos de MNIST, imágenes de moda de MNIST y precios de bienes raíces de Boston. 

Aplicaciones y ejemplos de Keras

Keras AI también incluye 10 modelos populares llamados aplicaciones Keras que están prediseñados en ImageNet. Se puede utilizar para predecir la clasificación de imágenes, extraer características y configurar modelos para diferentes clases. En total, el repositorio de plantillas de Keras contiene más de 40 plantillas de ejemplo, como plantillas de vídeo, texto, secuencia o generativas. 

Los modelos de Keras se pueden implementar en una variedad de plataformas. Esta es una ventaja sobre otros marcos de aprendizaje profundo. Estas plataformas incluyen iOS que usa CoreML, Android que usa el tiempo de ejecución de Android TensorFlow, navegador web que usa Keras.js y WebDNN, Google Cloud que usa TensorFlow-Serving, Python en el servidor de aplicaciones web y JVM que usa modelos DL4J. importados y Raspberry Pi. 

¿Cómo aprender a utilizar Keras AI? 

Para usar Keras, primero lea la documentación oficial, explore el repositorio de código en GitHub e instale motores de servidor como Keras AI y TensorFlow. Alternativamente, puede probar el tutorial oficial de Patrón secuencial y explorar una variedad de ejemplos. Este es el primer paso para conocer la API de Deep Learning. 

Pero la mejor manera de aprender Keras es a través del curso DataScientest. Esta biblioteca, junto con Tensorflow, CNN-RNN y GAN, forma la base del módulo de Aprendizaje Profundo del curso Científico de Datos. A través de esta capacitación, aprenderá programación Python, DataViz, aprendizaje automático, bases de datos y sistemas de inteligencia artificial. Después de completar este curso, podrás trabajar como científico de datos.

¿Cómo dibujar un modelo en Keras? 

Keras es una biblioteca para trabajar con modelos. Proporciona componentes básicos para desarrollar modelos complejos de aprendizaje profundo. A diferencia de los marcos propietarios, este software de código abierto no realiza por sí solo tareas simples de bajo nivel. 

En su lugar, utilice la biblioteca como marco de aprendizaje automático relevante para este propósito. En Keras AI, actúa como una especie de motor inverso. La idea es modular, de modo que los usuarios de Keras puedan integrar las capas que necesitan para la red neuronal que están desarrollando sin tener que comprender o administrar los servidores reales del marco elegido. 

Como se mencionó anteriormente, Keras AI utiliza tres herramientas: TensorFlow, Theano y Microsoft Cognitive Toolkit. Existe una lista de interfaces para usar que proporciona acceso rápido e intuitivo a ese servidor. No es necesario elegir un único marco, ya que puede cambiar fácilmente entre diferentes servidores. 

También puede elegir servidores distintos de las tres soluciones mencionadas aquí. Esto debe especificarse en un archivo de configuración y puede utilizar tres funciones: marcadores de posición, variables y funciones.