El qué es qué de Keras y TensorFlow

Si ha estado siguiendo de cerca la escena tecnológica (o incluso de forma remota), debe haber escuchado el término "aprendizaje profundo". Es un término muy comentado, y con razón.

El aprendizaje profundo ha revolucionado la inteligencia artificial al ayudarnos a construir máquinas y sistemas que en el pasado solo eran un sueño. En esencia, el aprendizaje profundo es una subsección del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales profundas (en este punto, si no sabe qué son las redes neuronales, consulte nuestro artículo sobre las mismas) para abordar los problemas de Aprendizaje automático.

Una red neuronal profunda es solo una red neuronal con muchas capas apiladas una encima de la otra: cuanto mayor sea la cantidad de capas, más profunda será la red. La creciente necesidad de Deep Learning y, en consecuencia, la capacitación de Deep Neural Networks dio lugar a una serie de bibliotecas y marcos dedicados a Deep Learning.

En esta publicación de blog, vamos a hablar sobre dos de estos marcos de aprendizaje profundo. Al final de esta publicación de blog, tendrá una comprensión mucho más clara de qué es Keras, qué es TensorFlow, en qué se diferencian y en qué aspectos son similares.

Pero antes de eso, deberíamos discutir brevemente los dos, para que sepa en qué se encuentra. Tensorflow es la biblioteca más utilizada en el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo. La comunidad de TensorFlow es extremadamente amplia y solidaria, especialmente porque es una plataforma de código abierto. La cantidad de confirmaciones y bifurcaciones en el repositorio de GitHub de TensorFlow es suficiente para permitirle comprender la gran popularidad del marco. Sin embargo, no es tan fácil trabajar con él.

Keras, por otro lado, es una API de alto nivel que se basa en TensorFlow. Es extremadamente fácil de usar y comparativamente más fácil que TensorFlow.

La lectura de la sección anterior puede plantear algunas preguntas:

• Si Keras está construido sobre TF, ¿cuál es la diferencia entre los dos?
• Si Keras es más fácil de usar, ¿por qué debería usar TF para crear modelos de aprendizaje profundo?

A través de este artículo, lo guiaremos a través de las complejidades de ambos marcos y lo ayudaremos a responder las preguntas.

En este artículo, hablaremos sobre dos de las muchas bibliotecas y marcos: TensorFlow y Keras.

¿Qué es TensorFlow?

TensorFlow es el regalo de Google para los desarrolladores involucrados en Machine Learning. Hace que el poder del aprendizaje profundo sea accesible para las personas que lo buscan. Google tiene un tutorial para principiantes y avanzado que le presenta tanto ML como TF al mismo tiempo para resolver un problema de múltiples funciones: el reconocimiento de caracteres. Además, si desea sumergirse en aspectos aún más técnicos, ¡le sugerimos que consulte nuestros cursos sobre el mismo!

TensorFlow es una biblioteca de código abierto que está disponible en GitHub . Es una de las bibliotecas más famosas cuando se trata de redes neuronales profundas. La razón principal detrás de la popularidad de TensorFlow es la gran facilidad para crear e implementar aplicaciones con TensorFlow. Los proyectos de muestra proporcionados en el repositorio de GitHub no solo son poderosos sino que también están escritos de manera amigable para principiantes.
Entonces, ¿para qué se usa TensorFlow?

TensorFlow sobresale en computación numérica, que es fundamental para el aprendizaje profundo. Proporciona API en la mayoría de los principales lenguajes y entornos necesarios para proyectos de aprendizaje profundo: Python, C, C++, Rust, Haskell, Go, Java, Android, IoS, Mac OS, Windows, Linux y Raspberry Pi.

Además, TensorFlow se creó teniendo en cuenta las limitaciones de potencia de procesamiento. Lo que implica que podemos ejecutar esta biblioteca en todo tipo de computadoras, independientemente de su capacidad de procesamiento. Incluso se puede ejecutar en un teléfono inteligente (sí, incluso esa cosa cara que sostienes con una manzana mordida).

5 aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural para empresas en 2018

TensorFlow se encuentra actualmente en v1.3 y se ejecuta en casi todas las plataformas principales que se usan en la actualidad, desde dispositivos móviles hasta computadoras de escritorio, dispositivos integrados, estaciones de trabajo especializadas, clústeres distribuidos de servidores en la nube o en las instalaciones. Esta omnipresencia, apertura y gran comunidad han llevado a TensorFlow a la empresa para resolver aplicaciones del mundo real, como el análisis de imágenes, la generación de datos, el procesamiento de lenguaje natural, los chatbots inteligentes, la robótica y más.

Curiosamente, TensorFlow está siendo utilizado por una amplia gama de codificadores para implementar la traducción de idiomas e incluso la detección temprana de cáncer de piel, entre otros casos. Realmente está cambiando la forma en que los desarrolladores interactúan con la tecnología de aprendizaje automático.

Aplicaciones de TensorFlow

Cuando se trata de aprendizaje profundo, TensorFlow ha ganado mucho más impulso que sus competidores: Caffe, Theano, Torch y otros marcos conocidos. TensorFlow se usa ampliamente en reconocimiento de voz, aplicaciones basadas en texto como Google Translate, reconocimiento de imágenes y detección de video.

Curiosamente, la NASA está desarrollando un modelo predictivo de objetos cercanos a la Tierra con TensorFlow y Deep Learning. Según la gente de la NASA, TensorFlow puede ayudar a diseñar un modelo multicapa que podrá reconocer y clasificar el potencial de los NEO. TensorFlow es utilizado por algunas de las compañías de datos más grandes del mundo, como Airbnb, Airbus, Dropbox, Snapchat y Uber.
Algunas de las principales aplicaciones de TensorFlow son:

• • Tensorflow se implementó con éxito en DeepDream , el software automatizado de subtítulos de imágenes, utiliza TensorFlow.
  • RankBrain de Google , respaldado por TensorFlow, maneja una cantidad sustancial de consultas cada minuto y ha reemplazado de manera efectiva la búsqueda tradicional basada en algoritmos estáticos.
  • Si usó la aplicación Allo, debe haber visto una función similar a la Bandeja de entrada de Google: puede responder al último mensaje desde algunas opciones personalizadas. Todo gracias a Machine Learning con TensorFlow. Otra función analiza las imágenes que se le envían para sugerir una respuesta relevante.

¿Qué es Keras?

Keras es una biblioteca de alto nivel que se basa en Theano o TensorFlow. Proporciona una API de tipo scikit-learn (escrita en Python) para construir redes neuronales. Los desarrolladores pueden usar Keras para crear rápidamente redes neuronales sin preocuparse por los aspectos matemáticos del álgebra tensorial, las técnicas numéricas y los métodos de optimización.

La idea clave detrás del desarrollo de Keras es facilitar la experimentación mediante la creación rápida de prototipos. La capacidad de pasar de una idea a un resultado con el menor retraso posible es clave para una buena investigación.

Esto ofrece una gran ventaja tanto para los científicos como para los desarrolladores principiantes porque pueden sumergirse directamente en el aprendizaje profundo sin ensuciarse las manos con cálculos de bajo nivel. El aumento en la demanda de Deep Learning ha resultado en un aumento en la demanda de personas capacitadas en Deep Learning.

Cada organización está tratando de incorporar Deep Learning de una forma u otra, y Keras ofrece una API muy fácil de usar y lo suficientemente intuitiva para comprender que esencialmente lo ayuda a probar y crear aplicaciones de Deep Learning con un esfuerzo mínimo considerable. Esto es bueno porque la investigación de aprendizaje profundo es un tema tan candente en este momento y los científicos necesitan una herramienta para probar sus ideas sin perder tiempo en armar un modelo de red neuronal.

Características destacadas de Keras

• • Keras es una interfaz de alto nivel y usa Theano o Tensorflow para su backend.
  • Funciona sin problemas tanto en CPU como en GPU.
  • Keras es compatible con casi todos los modelos de una red neuronal: totalmente conectada, convolucional, de agrupación, recurrente, incrustada, etc. Además, estos modelos se pueden combinar para crear modelos más complejos.
  • Keras, al ser de naturaleza modular, es increíblemente expresivo, flexible y apto para la investigación innovadora.
  • Keras es un marco completamente basado en Python, lo que facilita la depuración y la exploración.

Keras vs TensorFlow: ¿Cómo se comparan?

Keras es una biblioteca de redes neuronales escrita en Python que es de alto nivel por naturaleza, lo que hace que su uso sea extremadamente simple e intuitivo. Funciona como un envoltorio para bibliotecas de bajo nivel como TensorFlow o la biblioteca de redes neuronales de alto nivel de Theano, escrita en Python que funciona como un envoltorio para TensorFlow o Theano. En ese sentido, la comparación no tiene mucho sentido porque Keras mismo usa TensorFlow para el back-end.
Pero, si debemos, debemos hacerlo.

Keras es muy simple de entender e implementar: usar Keras es muy parecido a manejar bloques de Lego. Fue creado para ayudar a los desarrolladores a realizar pruebas rápidas, POC y experimentos antes de pasar a escala completa. Keras le permite usar TensorFlow en el backend, eliminando la necesidad de aprenderlo.

Keras se desarrolló con el objetivo de permitir que las personas escribieran sus propios scripts sin tener que aprender el backend en detalle. Después de todo, la mayoría de los usuarios no se preocuparían por el rendimiento de los scripts y los detalles de los algoritmos.

Sin embargo, un tamaño no sirve para todos cuando se trata de aplicaciones de aprendizaje automático: la diferencia adecuada entre Keras y TensorFlow es que Keras no funcionará si necesita realizar cambios de bajo nivel en su modelo. Para eso, necesitas TensorFlow. Aunque es difícil de entender, una vez que domines la sintaxis, estarás construyendo tus modelos en poco tiempo.

Entonces, como todo, todo se reduce a sus requisitos. Si está buscando jugar con Deep Neural Networks o simplemente quiere construir un prototipo, Keras es su vocación. Sin embargo, si a usted le gusta profundizar y obtener el control de las funcionalidades de bajo nivel, debería dedicar un tiempo a explorar TensorFlow.
Análisis de sentimiento: ¿Qué es y por qué es importante?

Terminando…
El mundo se está moviendo rápidamente hacia la automatización con Deep Learning tomando el control de todo. No se puede negar el hecho de que en los próximos días, el uso de redes neuronales profundas solo crecerá y, con eso, la necesidad de personas capacitadas también crecerá. Entonces, si cree que Deep Learning es su vocación, ¡comience por explorar Keras o TensorFlow lo antes posible!

Impulsa tu carrera con un curso avanzado de Machine Learning e IA con IIIT-B & Liverpool John Moores University.