Resumen
Keras hace que sea bastante fácil compilar y entrenar redes neuronales para que realicen una amplia gama de tareas de aprendizaje profundo. Ello no exime de comprender las distintas arquitecturas de redes neuronales, saber qué tipos de capas incluir en una red o el tamaño de dichas capas o, por ejemplo, describir el rol de funciones de activación y cuándo aplicar las funciones de activación de diferentes tipos, pero cuando haya determinado lo que quiere generar, con solo unas pocas líneas de código generalmente se consigue hacer el trabajo. Además, Keras le permite experimentar con otras implementaciones y arquitecturas de red, y comparar los resultados bastante rápido.
Más información
Si quiere obtener más información sobre Keras, hay algunos excelentes recursos en línea disponibles, incluido el blog de Keras. También puede seguir François Chollet en X. François es el creador de Keras, así como el autor del libro Deep Learning with Python (Aprendizaje profundo con Python), que es la guía de autoaprendizaje definitiva para Keras. Además de presentar Keras y proporcionar información clave para ayudarle a usarlo de forma eficaz, en el libro se ofrece una introducción funcional para el aprendizaje profundo que es independiente de las plataformas y bibliotecas que use.