{"id":166871,"date":"2023-01-31T14:51:09","date_gmt":"2023-01-31T13:51:09","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=166871"},"modified":"2023-10-30T17:51:48","modified_gmt":"2023-10-30T16:51:48","slug":"keras-la-api-de-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/keras-la-api-de-deep-learning","title":{"rendered":"Keras: todo sobre la API de Deep Learning"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"166871\" class=\"elementor elementor-166871\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-19d7f71 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"19d7f71\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c1e86f2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c1e86f2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Keras es una de las principales API de redes neuronales de Deep Learning. Descubre todo lo que hay que saber sobre Keras en este art\u00edculo.<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Las <\/span><b>redes neuronales de Deep Learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> cada vez se utilizan m\u00e1s. Sin embargo, los principales <\/span><b>frameworks<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> suelen ser complejos e impiden a muchos desarrolladores adentrarse en el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para solucionar este problema, <\/span><b>se han creado varias API de alto nivel simplificadas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Facilitan la creaci\u00f3n de modelos de redes neuronales. Entre estas API, la m\u00e1s popular es probablemente Keras.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a6ff998 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"a6ff998\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-column .elementor-spacer-inner{height:var(--spacer-size)}.e-con{--container-widget-width:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer{width:var(--container-widget-width,var(--spacer-size));--align-self:var(--container-widget-align-self,initial);--flex-shrink:0}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container,.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer{height:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner{height:var(--container-widget-height,var(--spacer-size))}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-18cfbba e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"18cfbba\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9677998 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9677998\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfQu\u00e9 es Keras?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d38b0e0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d38b0e0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Keras es <\/span><b>una API de redes neuronales escrita en lenguaje Python<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Se trata de una biblioteca de c\u00f3digo abierto que se ejecuta sobre frameworks como Theano y <\/span><b>TensorFlow.<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dise\u00f1ada para ser <\/span><b>modular, r\u00e1pida y f\u00e1cil de usar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, Keras fue creada por el ingeniero de Google, Fran\u00e7ois Chollet. Ofrece una forma sencilla e intuitiva de crear modelos de Deep Learning.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En la actualidad, Keras es <\/span><b>una de las API de redes neuronales m\u00e1s utilizadas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para el desarrollo y las pruebas de redes neuronales. Facilita enormemente la creaci\u00f3n de capas para las redes neuronales o la configuraci\u00f3n de arquitecturas complejas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Un Modelo Keras consiste en <\/span><b>una secuencia o un gr\u00e1fico independiente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Hay varios m\u00f3dulos totalmente configurables que pueden combinarse para crear nuevos modelos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Una de las ventajas de esta modularidad es que resulta <\/span><b>muy f\u00e1cil a\u00f1adir nuevas funcionalidades<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> como m\u00f3dulos independientes. Keras es, por tanto, muy flexible y adecuada para la investigaci\u00f3n y la innovaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-48abc5c elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"48abc5c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d5a109b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d5a109b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-66cbb20 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"66cbb20\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caracter\u00edsticas de Keras<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-29c6af3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"29c6af3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Keras est\u00e1 dise\u00f1ada para ser <\/span><b>intuitiva, modular, f\u00e1cil de ampliar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y para trabajar con Python. Seg\u00fan sus creadores, esta API est\u00e1 \u00abdise\u00f1ada para humanos, no para m\u00e1quinas\u00bb y \u00absigue las mejores pr\u00e1cticas para reducir la carga cognitiva\u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es posible <\/span><b>combinar m\u00f3dulos de capas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> neuronales, optimizadores, esquemas de inicializaci\u00f3n, funciones de activaci\u00f3n o esquemas de regularizaci\u00f3n para crear nuevos m\u00f3dulos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es <\/span><b>muy f\u00e1cil a\u00f1adir nuevos m\u00f3dulos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, as\u00ed como nuevas clases y funciones. Las plantillas se definen en el c\u00f3digo Python, no en archivos de configuraci\u00f3n de modelos independientes.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bd35775 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"bd35775\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Aprender a utilizar Keras<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b7806f4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b7806f4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-74923bc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"74923bc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfPor qu\u00e9 utilizar Keras?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-312a03e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"312a03e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La popularidad de Keras est\u00e1 ligada a sus ventajas. Esta API es<\/span><b> f\u00e1cil de usar y de aprender a utilizarla<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Su popularidad en s\u00ed misma es una ventaja, ya que es compatible con muchas opciones de despliegue en producci\u00f3n. <\/span><b>Admite al menos cinco motores back-end<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: TensorFlow, CNTK, Theano, MXNet y PlaidML.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tambi\u00e9n es compatible con <\/span><b>el uso de varias GPU<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y el entrenamiento distribuido. Adem\u00e1s, la biblioteca cuenta con el apoyo de Google, Microsoft, Amazon, Apple, Nvidia o incluso Uber.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-381b2aa e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"381b2aa\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-66473d5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"66473d5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h5 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Back-ends<\/h5>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-27e8c0f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"27e8c0f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Keras <\/span><b>no se encarga directamente de operaciones de bajo nivel<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> como productos o convoluciones de Tensor. Para este tipo de c\u00e1lculo, se basa en un motor backend.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Varios de estos motores son compatibles, pero el m\u00e1s utilizado es <\/span><b>TensorFlow de Google<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. La API Keras se integra en un paquete con TensorFlow con el formato tf.keras. Desde la versi\u00f3n 2.0, es la API principal de TensorFlow.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f864bff e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f864bff\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f2e7a45 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f2e7a45\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h5 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Modelos Keras<\/h5>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7427def elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7427def\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El modelo es <\/span><b>el centro de la estructura de datos de Keras<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Existen dos tipos principales: el modelo secuencial y la clase Model utilizada con la API funcional.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El modelo secuencial (Sequential) es <\/span><b>una pila lineal de capas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Las capas pueden describirse de forma muy sencilla. Cada definici\u00f3n de capa requiere una l\u00ednea de c\u00f3digo.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La <\/span><b>compilaci\u00f3n (la definici\u00f3n del proceso de aprendizaje) <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">tambi\u00e9n requiere una l\u00ednea de c\u00f3digo. El ajuste (entrenamiento), la evaluaci\u00f3n (c\u00e1lculo de p\u00e9rdidas y m\u00e9tricas) y la predicci\u00f3n de resultados a partir del modelo entrenado tambi\u00e9n requieren una l\u00ednea de c\u00f3digo cada uno.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El modelo secuencial de Keras es <\/span><b>sencillo, pero limitado en cuanto a la topolog\u00eda del modelo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Por lo tanto, la API funcional de Keras es \u00fatil para crear modelos complejos, como modelos de m\u00faltiples entradas y m\u00faltiples salidas, grafos ac\u00edclicos dirigidos (DAG) y modelos de capas compartidas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta API funcional utiliza <\/span><b>las mismas capas que el modelo Secuencial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, pero ofrece m\u00e1s flexibilidad a la hora de combinarlas. Primero se definen las capas, luego se crea el modelo, se compila y se entrena. La evaluaci\u00f3n y la predicci\u00f3n funcionan del mismo modo que en el modelo Secuencial.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-231b50e elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"231b50e\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=J6Ok8p463C4&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9d00803 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"9d00803\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-09ee6f3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"09ee6f3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-30693e1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"30693e1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h5 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Capas de Keras<\/h5>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-72ef629 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"72ef629\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Keras ofrece <\/span><b>una amplia variedad de tipos de capas predefinidas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Entre las principales est\u00e1n Dense, Activation, Dropout, Lambda.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Las <\/span><b>distintas capas de convoluci\u00f3n van de 1D a 3D<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> e incluyen las variantes m\u00e1s comunes para cada dimensionalidad. La convoluci\u00f3n 2D, inspirada en el funcionamiento del c\u00f3rtex visual, se utiliza habitualmente para el reconocimiento de im\u00e1genes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Las <\/span><b>capas de Pooling tambi\u00e9n van de la 1D a la 3D<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> e incluyen variantes comunes como el pooling m\u00e1ximo y el pooling medio. Las capas conectadas localmente act\u00faan como capas de convoluci\u00f3n, pero sus pesos no se comparten.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Entre las capas recurrentes <\/span><b>se encuentra la capa simple, gated LSTM<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Son muy \u00fatiles para diversas aplicaciones, incluido el procesamiento del lenguaje. Por \u00faltimo, las capas de ruido evitan el sobreajuste.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-13529b4 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"13529b4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c5f01f4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c5f01f4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-54ce0ae elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"54ce0ae\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h5 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Datasets de Keras<\/h5>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-59a9f59 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"59a9f59\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Keras recopila <\/span><b>siete de los conjuntos de datos de muestra m\u00e1s comunes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en Deep Learning a trav\u00e9s de la clase keras.datasets.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Entre ellos se incluyen cifar10 y cifar100 para peque\u00f1as im\u00e1genes en color, rese\u00f1as de pel\u00edculas de IMDB, temas de noticias de Reuters, cifras manuscritas de MNIST, im\u00e1genes de moda de MNIST y precios inmobiliarios de Boston.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e29fffd elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e29fffd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Aprender a dominar Keras<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-60b71a1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"60b71a1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-324066a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"324066a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Aplicaciones y ejemplos de Keras<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cbd82b3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cbd82b3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Keras tambi\u00e9n incluye <\/span><b>diez modelos muy conocidos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Keras Applications, preentrenados en ImageNet. Estos diez modelos son Xception, VGG16, VGG19, ResNet50, InceptionV3, InceptionResNetV2, MobileNet, DenseNet, NASNet y MobileNetV2TK.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pueden utilizarse para predecir la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes, extraer caracter\u00edsticas y configurar modelos sobre un conjunto de clases diferentes. En total, el repositorio de ejemplo de Keras contiene <\/span><b>m\u00e1s de 40 modelos de muestra<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, como modelos de v\u00eddeo, texto y secuencias, o generativos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los modelos Keras pueden desplegarse en una amplia variedad de plataformas. Esto supone una ventaja con respecto a otros frameworks de Deep Learning.<\/span><\/p><p><b>Estas plataformas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> incluyen iOS a trav\u00e9s de CoreML, Android a trav\u00e9s de TensorFlow Android runtime, navegadores web a trav\u00e9s de Keras.js y WebDNN, Google Cloud a trav\u00e9s de TensorFlow-Serving, en un backend de webapp Python, en JVM a trav\u00e9s de la importaci\u00f3n de modelo DL4J y en Raspberry Pi.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d283ee5 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"d283ee5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c509dea e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c509dea\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aa46285 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"aa46285\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfC\u00f3mo aprender a utilizar Keras?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c0ed6a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3c0ed6a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para empezar a usar Keras, primero puedes <\/span><b>leer la documentaci\u00f3n oficial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, explorar el repositorio de c\u00f3digo en GitHub, instalar Keras y un motor backend como TensorFlow.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, puedes probar <\/span><b>el tutorial oficial para el modelo Secuencial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y explorar los distintos ejemplos. Este es un primer paso para empezar a conocer esta API de Deep Learning.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, la <\/span><b>mejor manera de dominar Keras<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es a trav\u00e9s de <\/span><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">los cursos de DataScientest<\/a><\/strong><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">. Esta biblioteca es la base del m\u00f3dulo de <\/span><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/deep-learning-definicion\">Deep Learning<\/a><\/strong><\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> de nuestro curso de Data Scientist, junto con Tensorflow, CNN-RNN y GANs.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">A trav\u00e9s de esta formaci\u00f3n, tambi\u00e9n aprender\u00e1s programaci\u00f3n en Python, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/dataviz-definicion-objetivos-y-usos\"><span style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>DataViz<\/strong><\/span><\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, Machine Learning, bases de datos y sistemas de IA. Al finalizar el programa, estar\u00e1s <\/span><b>preparado para trabajar como Data Scientist<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nuestros cursos est\u00e1n dise\u00f1ados por profesionales para satisfacer las necesidades reales del sector. Como resultado, el 93 % de nuestros antiguos alumnos han encontrado trabajo inmediatamente despu\u00e9s del curso. Los alumnos tambi\u00e9n reciben <\/span><b>un t\u00edtulo certificado por la Universidad de La Sorbona<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Todos nuestros cursos adoptan un enfoque de Blended Learning que combina el aprendizaje a distancia y presencial. Pueden cursarse en BootCamp o en Formaci\u00f3n Continua. \u00a1No esperes m\u00e1s y<\/span><span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\"> <b>descubre el curso de Data Scientist<\/b><\/a><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">!<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-acc57eb elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"acc57eb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">M\u00e1s informaci\u00f3n sobre el curso de Data Engineer<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-007158a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"007158a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora ya sabes todo lo que hay que saber sobre Keras. Descubre<\/span><strong><span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/pytorch-saber-todo-sobre-el-marco-de-trabajo-de-deep-learning-de-facebook\"> nuestro completo dosier sobre Deep Learning<\/a><\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3e5ffab e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3e5ffab\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8d6835a elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"8d6835a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es Keras?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Keras es una API de redes neuronales escrita en lenguaje Python. 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