Qué es Keras y TensorFlow
Tratándose de ciencia de datos y Python, Sickit-Learn es terminantemente el bulto más esencial que debe saber.
Sickit-Learn es el bulto mucho más empleado para la ciencia de datos en Python, con un sinnúmero de algoritmos de estudio automático libres. Con learn scikit puede hacer algoritmos para regresión, clasificación, reducción de dimensiones.
Links relacionados
Código fuente de Tensorflow: https://github.com/tensorflow/tensorflow
Código fuente de Keras: https://github.com/keras -team /keras
Redes Neuronales con Tensorflow y Keras
En este vídeo articulo hablaremos sobre la implementación de redes neuronales con Tensorflow por medio de la librería de Keras, creando un modelo de Deep Deep Learning.
El desarrollo de entrenamiento radica en jugar con la arquitectura de la red, o sea, el número de capas y neuronas en todos y cada cubierta, tal como el tamaño del bloque y los periodos para conseguir los más destacados desenlaces en la profecía. .
¿Por qué razón requerimos Keras?
- Es una API simple de estudiar para la gente. Keras fue hecho para ser fácil. Proporciona una API consistente y fácil, disminuye las acciones requeridas para llevar a cabo código común y enseña precisamente los fallos del usuario.
- El tiempo de creación de prototipos en Keras es menor. Esto quiere decir que sus ideas se tienen la posibilidad de llevar a cabo y emplear en un período temporal mucho más corto. Keras asimismo da distintas opciones de implementación según las pretensiones del usuario.
- Los idiomas con un prominente nivel de abstracción y funcionalidades incorporadas son pausados y puede ser bien difícil integrar funcionalidades adaptadas. Pero Keras se ejecuta sobre TensorFlow y es bastante veloz. Keras asimismo está intensamente que viene dentro con TensorFlow, con lo que puede hacer de manera fácil flujos de trabajo customizados.
- La red social de investigación de Keras es grande y está muy creada. La documentación y asistencia libre es considerablemente más amplia que la de otros frameworks de Deep Learning.
- Keras es empleado de manera comercial por muchas compañías como Netflix, Uber, Square, Yelp, que han establecido públicamente artículos conformados con Keras.
Keras es una librería que trabaja con modelos. Da los elementos básicos para desarrollar modelos complejos de estudio profundo.
¿Qué es Keras en Deep Learning?
Keras es una biblioteca bien conocida en el planeta de las redes neuronales en Deep Learning. Sus primordiales especificaciones son que es una biblioteca de código abierto y trabaja con TensorFlow, con lo que se encuentra dentro de las mucho más usadas en el análisis de redes neuronales profundas.
Esta biblioteca fue creada por François Cholle en 2015 con el propósito de facilitar la programación de algoritmos basados en estudio profundo al prestar un grupo de abstracciones mucho más deducible y de prominente nivel. Keras emplea bibliotecas de nivel inferior o un motor tras él, particularmente puede seleccionar entre TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit o Theano
