Keras

Keras es una biblioteca de redes neuronales de alto nivel escrita en Python que se ejecuta sobre TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano o PlaidML. Fue diseñada para permitir una rápida experimentación con redes neuronales profundas.

Keras comenzó como una biblioteca que ofrecía una amplia gama de abstracciones para simplificar las interacciones con las redes neuronales. Inicialmente, soportaba múltiples backends, incluyendo TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano y Deeplearning4j. Sin embargo, a medida que Keras evolucionó, dejó de soportar todos estos backends excepto TensorFlow (TF). Actualmente, Keras puede utilizar PyTorch, JAX y TF como motores backend.

A partir de 2024, Keras se ha convertido en una de las interfaces de facto para interactuar con TF. Ofrece bloques de construcción sencillos y fáciles de entender que permiten a cualquier desarrollador construir una red neuronal, independientemente del backend que elija. Mientras que TF es más adecuado para la investigación de redes neuronales profundas, Keras destaca en la creación rápida de prototipos.

Keras ofrece mucho más que los bloques de construcción fundamentales de las redes neuronales, como capas y funciones. Proporciona numerosas herramientas que simplifican considerablemente el trabajo con texto e imágenes. Keras se utiliza ampliamente en diversas áreas del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, entre las que se incluyen:

• procesamiento del lenguaje natural
• visión por ordenador
• análisis de series temporales
• generación de contenidos;
• sistemas de recomendación.

Característica clave de Keras: la capacidad de crear redes neuronales tanto con topologías simples predefinidas como complejas con igual facilidad. Esta flexibilidad se extiende a las redes neuronales con múltiples entradas y salidas, así como a las que utilizan capas compartidas varias veces. Además, Keras permite construir modelos que manejan flujos de datos no secuenciales de forma eficaz, sin procesos de desarrollo excesivamente complicados.

No sólo es fácil de desarrollar, sino que también admite el entrenamiento distribuido de modelos en varias GPU. Aunque cada backend implementa esta característica de forma ligeramente diferente, el código central sigue siendo en gran medida consistente:

• TensorFlow - using tf.distribute API;
• PyTorch - usando el módulo DistributedDataParallel;
• JAX - using jax.sharding API.

Instalación de Keras

La instalación de la última versión de Keras sólo requiere un comando:

pip install --upgrade keras

El gestor de paquetes de Python descarga e instala automáticamente la última versión de Keras. Otra forma eficaz de aislar la instalación es creando un entorno virtual independiente:

python -m venv /home/usergpu/venv

Activémoslo:

source /home/usergpu/venv/bin/activate

Ahora puedes instalar Keras usando el comando mencionado anteriormente. Este método permite experimentar con varias versiones de paquetes sin afectar a la instalación de Python en el sistema operativo del servidor.

Ampliación de funciones

Cuando se utiliza Keras para construir redes neuronales, considere el uso de software adicional para ayudar a superar los desafíos comunes de desarrollo.

Hiperparámetros

Las redes neuronales se entrenan normalmente utilizando dos tipos de valores: hiperparámetros y pesos. Los hiperparámetros son valores estáticos que controlan el proceso de aprendizaje, mientras que los pesos son valores dinámicos que cambian durante el aprendizaje. La elección de los hiperparámetros es crucial, ya que los algoritmos de aprendizaje los utilizan para la configuración interna, lo que influye significativamente en el resultado final del aprendizaje.

Para una configuración óptima de los hiperparámetros, puede utilizar KerasTuner, una biblioteca especializada. Ofrece una gestión flexible de los hiperparámetros al permitir una definición dinámica durante la creación del modelo.

Visión por ordenador

Cuando desarrolle una red neuronal para el reconocimiento y descripción automáticos de imágenes, considere el uso de la biblioteca KerasCV. Esta biblioteca lista para usar amplía la API estándar de Keras con componentes que simplifican las tareas comunes de visión artificial, entre las que se incluyen:

• detección de objetos
• clasificación de objetos;
• aumento de datos;
• segmentación de imágenes;
• generación de imágenes;
• y mucho más.

Procesamiento del lenguaje natural

Evaluar la reacción de la audiencia a los contenidos es una métrica de marketing crucial. Esto puede medirse de varias maneras, por ejemplo, contando los "me gusta" y los comentarios. Sin embargo, los comentarios pueden ser tanto positivos como negativos, lo que supone un reto. Para un único contenido, como una publicación en redes sociales con pocos comentarios, la evaluación manual es factible. Pero cuando se trata de cientos de publicaciones y miles de comentarios, la tarea se vuelve abrumadora.

Aquí es donde el procesamiento del lenguaje natural viene al rescate. Creando y entrenando una red neuronal, es posible determinar el tono de fragmentos de texto. Al recibir los comentarios de los usuarios, esta red puede evaluar con precisión la recepción del contenido por parte de la audiencia. Los profesionales del marketing pueden utilizar estos datos para ajustar su plan de contenidos o incluso la estrategia general de marketing de la empresa.

Keras, independientemente del backend utilizado, destaca en este tipo de tareas. Para empezar, la biblioteca KerasNLP es una herramienta valiosa. Facilita la extracción de características a partir de texto, utilizando modelos preentrenados como BERT, RoBERTa o GPT2.

KerasHub aborda varios retos en el desarrollo colaborativo:

1. Proporciona un repositorio para almacenar modelos.
2. Incluye un sistema de versiones que permite seguir la evolución de los modelos y volver a versiones anteriores en caso necesario.
3. La plataforma admite el alojamiento de documentación, esencial desde las primeras fases del desarrollo.