# Keras Reviews **Vendor:** Keras **Category:** [Software de Redes Neuronales Artificiales](https://www.g2.com/es/categories/artificial-neural-network) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 65 ## About Keras Keras es una biblioteca de redes neuronales, escrita en Python y capaz de ejecutarse sobre TensorFlow o Theano. ## Keras Reviews ### 1. Una herramienta versátil para el aprendizaje automático, la visión por computadora y el aprendizaje profundo **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Renovables y Medio Ambiente | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** April 07, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Es una herramienta versátil para el aprendizaje automático, la visión por computadora y el aprendizaje profundo. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Tiene problemas de compatibilidad, y en algunas máquinas puede ser difícil de instalar y configurar. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Lo uso para modelado de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. ### 2. Mejor marco de DL **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aakash Kumar A. | Data Scientist, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** September 13, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Keras es uno de los marcos de aprendizaje profundo más destacados, es fácil de implementar y proporciona una gran cantidad de funcionalidades importantes que ayudan al desarrollador a lograr la máxima precisión. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** No hay nada que no guste en keras excepto algunas cosas como que aún no se ha actualizado con las últimas funcionalidades como nlp e inteligencia artificial generativa, que son algunas herramientas importantes hoy en día. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Keras me ayuda a construir redes neuronales profundas excepcionales y a crear los mejores modelos. Keras hace que la construcción de la red neuronal sea más fácil. No tengo que escribir nada manualmente. ### 3. API de red neuronal de alto nivel, fácil de usar y efectiva **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Subham S. | Data Scientist, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** August 18, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Hay muchas razones para gustar de Keras: 1. Esta biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto está diseñada para proporcionar una experimentación rápida con redes neuronales profundas. 2. Keras ofrece la flexibilidad de ejecutarse sobre CNTK, TensorFlow y Theano. 3. Está enfocada en ser modular, fácil de usar, legible y extensible. 4. Keras proporciona el poder de construir redes neuronales profundas usando menos líneas de código, y esto es lo que más me asombra. 5. Desde que Keras fue adoptado e integrado en TensorFlow a mediados de 2017, podemos aprovechar su poder al desplegar modelos entrenados en producción gracias al marco de TensorFlow Serving. 6. Keras tiene un excelente acceso a código reutilizable y tutoriales, lo que lo hace extremadamente adecuado incluso para principiantes. 7. Dado que Keras se ejecuta sobre TensorFlow, puede equiparse con una o múltiples GPU para cálculos más rápidos. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Hay algunas razones para no gustar de Keras: 1. Keras no es muy personalizable por sí solo. Al investigar diferentes algoritmos o trabajar con matrices multidimensionales, todavía necesitamos scikit-learn, OpenCV o Tensorflow para realizar tales operaciones. 2. A veces, los errores son difíciles de depurar ya que encontrar los registros de errores es complicado. Por estas razones solamente, Keras sigue siendo una de las bibliotecas más populares y favoritas para estadísticos, científicos de datos, ingenieros de ML, etc. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Como científico de datos, tengo que construir con mucha frecuencia diferentes modelos de aprendizaje profundo de última generación, y Keras es una de esas bibliotecas sin la cual esta tarea parece imposible. Uno de mis proyectos recientes involucró la previsión de series temporales, que implicó la construcción de diferentes modelos de aprendizaje profundo de última generación como Transformers, LSTMs, etc., lo cual se realizó utilizando Keras y Tensorflow. ### 4. Keras siempre ha proporcionado todas las herramientas para el aprendizaje automático. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Bassel M. | ADAS Machine Learning Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** January 31, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Me gusta la simplicidad de construir redes neuronales. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** La dificultad de implementar mi métrica personalizada **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Estaba entrenando un modelo para clasificar imágenes. ### 5. Deep Learning hecho fácil y una maravillosa biblioteca que ofrece mucho. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sathesh R. | Managed Services Integration Analyst, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** September 15, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** La mejor API de envoltura disponible para redes neuronales. No necesitas ser un programador experto, ofrece lo que necesitas para hacer el trabajo y es de código abierto. Se integra bien con TensorFlow. Es nativa de Python y, viniendo de un entorno de Python, hace que mi mundo de programación sea mucho más fácil. Implementar una red neuronal tomaría horas de codificación, pero Keras lo ha simplificado con pocas líneas de código y es fácilmente comprensible. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** La comprensión de los registros para solucionar un problema lleva tiempo, ya que tendrías que entender la forma en que se rastrea y se escribe, lo que tomaría tiempo debido a la documentación limitada. Como desarrollador de Python, encuentro que es más fácil de usar, pero no proporciona soporte para otros lenguajes, lo que podría ser un problema para un desarrollo a largo plazo. No ofrece un gran soporte de backend ya que es limitado. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Hace que el desarrollo sea más rápido al ofrecer mucho con redes neuronales, hace que la implementación de la red neuronal sea mucho más fácil y fluida, lo que ayuda a ahorrar mucho tiempo. ### 6. Herramienta de código abierto para gestionar redes neuronales artificiales **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Paweł W. | Software Engineer @ Creators, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** October 09, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** En primer lugar, Keras es una API completa para gestionar redes neuronales y es una herramienta de código abierto. Encuentro su API extremadamente conveniente de usar, definitivamente más simple de usar que PyTorch. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Podría volverse lento para algunos casos de uso complicados, así que si estás buscando velocidad y eficiencia, probablemente PyTorch sería una mejor opción. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Keras proporciona una API que me permite como desarrollador evitar parte del código repetitivo típico que se escribiría sin usar ningún marco. Me permite centrarme en modelar el problema en lugar de reinventar la rueda. ### 7. Marco de alto nivel fácil de usar para desarrollar redes neuronales profundas. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Dipak K. | Senior Research Fellow (PhD), Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** June 08, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** fácil y rápida implementación de una variedad de modelos de redes neuronales. simple y fácil de aprender con un amplio apoyo de la comunidad de Keras y documentación. Lo que más me gusta de Keras es el marco de alto nivel y se ejecuta sobre TensorFlow con una o múltiples GPU para cálculos más rápidos. disponibilidad de modelos preentrenados como VGGNET, RESNET, etc. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** El preprocesamiento de las señales o imágenes aún no se utiliza ampliamente debido a la falta de personalización. Se necesita usar herramientas adicionales como Scikit-learn para realizar el preprocesamiento adecuado. Los problemas en el backend de bajo nivel no pueden ser abordados y encontrar esos registros de errores es difícil. Aparte de estos problemas, Keras es ampliamente famoso en el campo de la IA. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Modelos de redes neuronales de última generación para diversas aplicaciones como tareas de clasificación e identificación en el campo biomédico. Algunos ejemplos de modelos de aprendizaje profundo son ResNET, Alexnet, autoencoders, etc. ### 8. Una excelente biblioteca de redes neuronales para ejecutar nuestros modelos. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ashish T. | System Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 27, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Es más fácil de usar y configurar en la mayoría de los sistemas backend como TensorFlow y PyTorch. Esto proporciona mucha libertad operativa a los desarrolladores para experimentar. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Algunas integraciones externas son difíciles de implementar en el sistema y requieren asistencia de consultores. La configuración inicial en el sistema operativo Windows también es un poco desafiante. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Keras está ayudando a poner en marcha nuestros proyectos de aprendizaje profundo, es muy útil para ejecutar estos proyectos y nos permite mantener y ejecutar los modelos. ### 9. Genial para principiantes y también para los algo avanzados. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Gourav S. | Open Source Contributor, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** September 13, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Keras es increíble con su documentación y lo he usado en Google Collab. Funcionó muy bien, los modelos cumplían con las expectativas. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Podría no ser tan bueno en comparación con las alternativas, cuando se trata de velocidad, es algo lento. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Es bueno si quieres aprender Tensorflow y Tensorflow 2. Ya que está construido sobre la siguiente API. ### 10. Hace que el aprendizaje profundo sea fácil **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shubham C. | DECISION ANALYTICS ASSOCIATE, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** September 01, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Keras hace que el aprendizaje profundo sea fácil. Es fácil de usar y cada código está completamente explicado en el sitio web. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Los códigos deberían ser más fáciles de encontrar. Aparte de eso, no hay problema. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Quería aprender aprendizaje profundo. Siendo de un entorno no técnico, Keras lo ha hecho fácil para mí. ### 11. Keras, el mejor marco de aprendizaje profundo con optimizadores **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** poorna c. | Senior Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** June 08, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** La característica más apreciada de Keras es que envuelve grandes bloques de código en funciones integradas, es fácil escribir o implementar la ANN en comparación con TensorFlow, bien documentado. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** En general, Keras es bueno y no tiene muchos inconvenientes como tal, lo único que se puede mejorar en Keras es su rendimiento en un gran número de épocas o iteraciones durante el entrenamiento del modelo. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Estamos desarrollando e implementando las redes neuronales de aprendizaje profundo utilizando Keras, estamos desarrollando el motor de reconocimiento facial automático para las cámaras de seguridad en las instalaciones. ### 12. Keras - Plataforma de Redes Neuronales de Código Abierto **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Senthil N. | Software Engineer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** September 09, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Keras es la mejor plataforma que funciona en muchos lugares. Como TensorFlow, Microsoft Cognitive Services, etc... **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** No apto para principiantes que necesitan configuración inicial y más conocimientos técnicos en Tensorflow. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Keras ayuda a entrenar y probar modelos de visión por computadora y PLN. ### 13. Mejor marco de ML **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vineet T. | Student at IIT Indore, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** September 13, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Fácil de usar, muy flexible, fácil para el despliegue. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Pobre apoyo para el aprendizaje automático cuántico. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** API funcional para problemas de investigación ### 14. Excelente biblioteca e interfaz para TensorFlow **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Investigación | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 13, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** - Fácil de usar - Puede codificar modelos de aprendizaje profundo rápidamente **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** - La personalización avanzada puede no lograrse fácilmente **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** - Biblioteca de aprendizaje profundo para diversas tareas como el reconocimiento de imágenes, PNL y más ### 15. La mejor manera de acceder a tensorflow **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Oliver G. | Technical Sales Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** June 20, 2022 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Obteniendo resultados con redes neuronales muy rápidamente. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Incompatibilidad al usar Keras y Keras dentro de tensorflow **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Obtén muy buenos resultados al permitirme construir redes de manera flexible. ### 16. Marco que necesitas para IA **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chandresh M. | System Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** October 08, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Lo primero que me gusta de Keras es que es una API muy fácil de usar. Puedo crear modelos de Deep Learning muy rápidamente debido a sus funciones muy ricas. Otra cosa importante es su comunidad. Siempre que encuentro algún problema en el código, puedo buscarlo en la comunidad de Keras; debido a su popularidad, puedes encontrar soluciones un poco más fácilmente. También proporciona muchos modelos preentrenados como Xception, MobileNet, VGG16, InceptionV3, y muchos más. Así que puedo usar estos modelos sin entrenarlos. Si tienes GPUs, entonces también proporciona soporte para GPU, lo que hace que el entrenamiento de modelos sea más rápido. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Lo que no me gusta de Keras es que no tiene buenas funciones para el procesamiento de datos. También necesita algunas mejoras. A veces toma más tiempo entrenar modelos debido a problemas de backend. **Recomendaciones a otros que estén considerando Keras:** Si tienes algo de conocimiento sobre Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo, entonces puedes usar Keras. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Estoy usando Keras para desarrollar modelos de clasificación de Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo. ### 17. Fue realmente útil en la mayoría de mis proyectos y trabajos de tesis. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ashin Marin T. | Software Development Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** January 16, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** El soporte y la fiabilidad de Keras con Anaconda. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** A veces, mientras se entrena en keras, se queda atascado. El otro problema es cuando se instalan otros programas en keras, se bloquea. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Problema relacionado con la clasificación de imágenes y la detección de expresiones faciales. ### 18. Fácil y exitoso **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** deniz y. | Business Intelligence Manager, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** October 02, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Las redes neuronales son indispensables para la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Es bastante fácil de usar si tienes un poco de conocimiento de las matemáticas del trabajo. La documentación y otros recursos son buenos y satisfactorios. Los ejemplos en keras.io son muy instructivos. El módulo de procesamiento de imágenes es exitoso. Ejecuta modelos sin problemas en GPU y CPU. Soporta RNN y CNN. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** En general, estoy satisfecho, pero siento que no tengo el control total del modelo. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Lo uso para la clasificación de texto e imágenes. Analizo los datos de manera rápida y automática clasificándolos con alta precisión. ### 19. API de aprendizaje profundo de Keras **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** GOURI S. | Technical Lead Data Scientist, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** November 09, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Lo que más me gustó del marco de Keras es que, a diferencia de TensorFlow, proporciona un conjunto de líneas de código fáciles, con las que podemos desarrollar un modelo de aprendizaje profundo fácilmente. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Lo que menos me gustó del marco de Keras es que a veces proporciona errores que son difíciles de depurar. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** He utilizado la biblioteca Keras para entrenar mi modelo de aprendizaje profundo (redes neuronales artificiales). Proporciona modelos entrenados más precisos. ### 20. Mejor marco para personas que comienzan con el aprendizaje profundo. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sai Vignan M. | P, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** July 25, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** 1. Muy fácil de implementar 2. muy fácil de aprender 3. tiene muchos parámetros/opciones para activar algoritmos 4. Bueno para principiantes en aprendizaje profundo **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** 1. No tan avanzado y depurable en comparación con tensorflow o pytorch 2. No tan rápido en computación en comparación con otros marcos **Recomendaciones a otros que estén considerando Keras:** Mejor biblioteca para principiantes **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** resolvió casos de uso básicos de aprendizaje profundo utilizando métodos de LSTM, CNN. Muchos casos de uso se utilizan para esto. El 90% de los entusiastas del aprendizaje profundo lo utilizan. Lo usamos para PLN y RNA en general. ### 21. Keras es un paquete práctico y fácil de usar. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Phuong N. | Data Scientist, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** January 27, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Keras es muy fácil de usar, incluso para principiantes que tienen habilidades básicas de programación en Python. Incluso los modelos complejos de aprendizaje profundo se pueden construir con solo unas pocas líneas de código. La mayor ventaja es el tiempo de ejecución: los códigos se ejecutan bastante rápido. Además, los ejemplos de código son intuitivos y están fácilmente disponibles. La documentación está construida con cuidado y atención y hay respuestas para casi todos los problemas. Siempre encuentro lo que necesito para resolver mi problema. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** A veces no es fácil encontrar ejemplos de código para algunas características avanzadas. También hubo algunos errores en la ejecución del código y tuve dificultad para entender de dónde venían. Dado que Keras es un código bastante simple, a veces es difícil personalizar modelos que han sido construidos por otra persona. En tal caso, preferiría usar otros paquetes que podrían ser más complejos pero que hacen el trabajo. **Recomendaciones a otros que estén considerando Keras:** Yo diría: supe por primera vez sobre Keras cuando era un principiante en Python y quedé inmediatamente impresionado por su aspecto fácil de usar. Además de eso, la documentación es completa y la comunidad está ahí para ayudar. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Utilicé Keras para construir varios modelos de aprendizaje profundo en diferentes temas: clasificación de imágenes, predicción de series temporales, predicción de variables categóricas, detección de objetos en imágenes. Lo utilicé tanto en mi investigación académica como en proyectos profesionales. Construí con éxito un modelo CNN combinado con un modelo RNN que luego fue implementado en una aplicación móvil. Aunque el conjunto de datos original era grande, Keras tiene un tiempo de ejecución impresionante. Eso me ayudó mucho a acelerar el tiempo de ejecución de mis códigos, lo cual es crucial para el éxito del proyecto. ### 22. Gran manera de dar nuevos pasos en el aprendizaje profundo. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Argyrios L. | Sales Administrator, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** January 22, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Facilidad de uso cuando se trata de la creación e implementación de modelos. En general, me gusta cómo se ejecutan los métodos de Keras de manera tan natural como los métodos originales de Python. En general, el enfoque en la experiencia del usuario es lo que hace que Keras sea accesible para pasantes como yo. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** No me gustó tener que instalar tantos requisitos previos para trabajar en un proyecto relativamente simple que tenía en mente, sin embargo, eso es comprensible dado lo complejas que pueden llegar a ser las dependencias de las bibliotecas en la ingeniería de software. **Recomendaciones a otros que estén considerando Keras:** Si estás planeando usar Keras para proyectos educativos y de pequeña escala, es el camino a seguir. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** El proyecto en el que trabajé fue el reconocimiento de mascarillas faciales. El proyecto gira en torno a reconocer si una persona lleva una mascarilla o no. Parecía un proyecto interesante al principio, sin embargo, tomó más tiempo configurarlo y ponerlo en marcha de lo que anticipé. Los beneficios que obtuve hasta ahora fueron una breve introducción a lo que el aprendizaje profundo puede ofrecer si uno invierte suficiente tiempo en ello. En el futuro me gustaría mejorar el proyecto añadiendo una característica extra para que el modelo pueda detectar si una persona no tiene la nariz cubierta o no, sin embargo, necesitaré más material/datos para esto (más fotos de personas usando su mascarilla incorrectamente). ### 23. Me ha permitido crear el código necesario para mis aplicaciones de redes neuronales muy fácilmente. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Honker B. | data engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** January 14, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Keras resulta ser un proyecto bastante completo para lograr redes neuronales de una manera bastante simple, la facilidad con la que se puede ejecutar y su código resulta ser bastante impresionante, especialmente porque a pesar de ser un programa de uso especializado, una persona con conocimientos básicos en el área de programación puede ser perfectamente capaz de hacer una red neuronal sin tantas complicaciones, la simplicidad de su marco es algo que es bastante impresionante, especialmente porque me permite hacer todo de una manera mucho más práctica y eficiente y sin la existencia de tantas complicaciones. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Si hay un error en la configuración o sintaxis del código, es bastante problemático localizarlo para poder cambiarlo y arreglar el funcionamiento de todo el sistema, es algo bastante engorroso de hacer, por lo que deberían implementar mecanismos de detección de errores como sugerencia. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Me ha permitido crear el código necesario para mis aplicaciones de redes neuronales de una manera bastante simple y sencilla para que mis proyectos puedan ejecutarse sin tantas complicaciones o variaciones, su simplicidad es algo bastante impresionante, sin mencionar el hecho de que tiene infinitas aplicaciones que no solo se limitan al desarrollo de redes neuronales, sino que, al estar basado en Python como lenguaje de programación, también nos permite la posibilidad de usarlo en aplicaciones distintas a las redes. ### 24. Fácil de aprender y personalizable **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vaishak K. | Deep Learning Consultant, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** January 22, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Keras tiene una API muy simple que es fácil de aprender para los practicantes de aprendizaje automático. Ya sea utilizando un modelo incorporado o construyendo un modelo personalizado, Keras es muy intuitivo de usar. Es un paquete imprescindible para cualquier científico de datos/ingeniero de ML. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Keras pierde algunas buenas características de Fastai, como el buscador de tasa de aprendizaje y el aprendizaje de un ciclo de forma predeterminada. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Principalmente estoy desarrollando soluciones de aprendizaje profundo para problemas de visión por computadora utilizando Keras. Con Keras es muy conveniente personalizar y experimentar con diferentes configuraciones de modelos. ### 25. Muy buena experiencia trabajando con Keras. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sadi A. | Software Engineer(IOS), Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** February 05, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** La API en Keras es muy amigable para el usuario. Todo está integrado directamente en la plataforma con un backend de Tensorflow. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Dado que la plataforma era nueva cuando la usé, no había muchas opciones de personalización disponibles para el modelo de aprendizaje profundo que estaba construyendo. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Estaba entrenando una Red Neuronal Convolucional para entender y aprender de imágenes. La implementación fue muy fácil en la plataforma Keras en comparación con Pytorch o Tensorflow. ### 26. Gran interfaz y buen rendimiento **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Elena R. | Computer Vision Engineer , Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** January 28, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Es muy fácil de usar, al tiempo que garantiza un gran rendimiento. Perfecto para principiantes y para implementar diferentes redes de última generación sin gran esfuerzo. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** El hecho de que sea una interfaz de alto nivel hace que algunas características funcionen de manera opaca. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Lo utilicé para resolver problemas relacionados con el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo. ### 27. Mi experiencia con Keras **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Educación superior | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** January 28, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Usé Keras en la universidad en mi módulo de IA y lo encontré muy útil ya que es una gran herramienta para usar junto con el PLN. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Al principio fue difícil de usar ya que era un principiante. Así que supongo que eso es una cosa, podría haber tenido una metodología más simple. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Pude crear un chatbot donde Keras jugó un papel importante en la solución del problema. Sin Keras, no habría sido posible construir el chatbot. ### 28. Keras facilita y acelera la escritura de modelos de aprendizaje profundo. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sudarshan P. | Postdoctoral Researcher, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** January 16, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Me gusta la forma en que Keras ayuda a escribir modelos complejos fácilmente con pocas líneas de código, y las implementaciones de diferentes arquitecturas de red lo hacen muy conveniente para trabajar. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** A veces es difícil personalizar según lo requerido. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Estoy trabajando en diferentes problemas, principalmente relacionados con imágenes. ### 29. Estoy usando Keras para mis proyectos de aprendizaje profundo. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en E-Learning | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** August 11, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Es fácil de usar y fácil de aprender. Funciona con TensorFlow y TensorFlow es la biblioteca de software más popular para el aprendizaje profundo en estos días. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Dado que es una biblioteca de alto nivel, a veces es más lenta que Tensorflow. **Recomendaciones a otros que estén considerando Keras:** Si eres nuevo en el aprendizaje profundo y quieres aprender a programar, Keras es un buen comienzo, porque es una API fácil de usar y de aprender. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Estoy aprendiendo aprendizaje profundo y usando Keras para modelos de aprendizaje profundo. Debido a su facilidad de uso, podemos construir un modelo y entrenarlo con unas pocas líneas de código. Además, Keras tiene soporte para GPU y es muy útil para acelerar el proceso de entrenamiento de modelos de red. ### 30. Keras facilita el uso de diferentes bibliotecas de backend de aprendizaje automático/aprendizaje profundo. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Servicios de información | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** January 30, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** La sintaxis simple de entender y fácil de usar **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** En este momento, no tengo nada en particular. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Estoy usando Keras para crear arquitecturas de aprendizaje profundo. ### 31. Keras es un producto fácil de usar y excelente. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Jay P. | Data Scientist - Big Data and Analytics, Automotriz, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** September 01, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** La mejor parte es que ofrece una amplia adopción, soporte para una amplia gama de opciones de implementación en producción, integración con algunos de nuestros mejores motores de back-end enmarcados - súper fácil de implementar. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Creemos que Keras debería realizar sus propias operaciones, no depender de servicios de back-end. Sé que es mucho pedir, pero sería genial que tuviera los suyos propios. Solo que demasiada fiabilidad en operaciones de bajo nivel nos hace pensar: ¿lo hicieron debido a la infraestructura o fue una elección? Dicho esto, la extracción de características es algo por lo que morir, con nuestro lenguaje favorito Python en uso. **Recomendaciones a otros que estén considerando Keras:** Bueno, no recibí ninguna formación en Keras, tuve que averiguarlo todo por mi cuenta, pero la documentación era buena. La comunidad de Keras debería tener más videos en YouTube para explicar la implementación en la nube. No pude encontrar nada relevante para lo que estaba buscando. Tal vez la implementación en nuestro servidor no permita la integración en la nube, no estoy al tanto. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Estábamos utilizando Google Cloud para nuestra empresa (FCA Automobiles) para entender la clasificación de imágenes (usamos VGG19) para separar los vehículos con alineaciones de torque deficientes en la línea de fabricación. Las imágenes son proporcionadas por brazos robóticos integrados y usamos Keras como software para entender qué vehículos son enviados para controles de calidad. Hemos tenido mejoras inmensas en la calidad y la velocidad de la línea cambió cuando nos dimos cuenta de cómo el cambio de torque podría ayudarnos a obtener mejores imágenes. ### 32. Tensorflow realiza una gran mejora al tener un formato canónico compatible con todos los proyectos. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Chris H. | Data Scientist/Video Analytics/Software, Software de Computadora, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** October 21, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Me gusta que TensorFlow se esté alejando de los formatos de TensorFlow Extended, Slim, Keras, etc., para que todo se haga en Keras. Es frustrante ver hardware que presume de soporte para modelos de TensorFlow solo para descubrir que el software asociado solo admite modelos de la API de detección de objetos o solo admite modelos de TensorFlow Extended. Quiero que las cosas simplemente funcionen en todas las bibliotecas de hardware y software. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Aunque Keras es una mejora hacia la fácil personalización de modelos existentes, no llega lo suficientemente lejos en facilitar la prueba de una variedad de arquitecturas personalizadas. Cosas simples como poder ver los pesos en una neurona y eliminarla quirúrgicamente si no cumple con algún criterio personalizado, luego guardar y recargar no están soportadas. Estoy usando proyectos de terceros para intentar hacer esto más fácil (https://github.com/Raukk/tf-keras-surgeon/), pero siento que el proyecto de terceros es un poco un truco y podría mejorarse con soporte nativo de la biblioteca. Es difícil tomar un modelo nuevo y mejorado que alguien más ha escrito y ajustarlo con el método de un artículo reciente de reemplazar todas las capas X con Y, para lo cual vieron alguna mejora. Tengo unos veinte artículos con mejoras sobre un modelo base y muchos de estos no son independientes, pero ponerlos todos en un solo modelo es innecesariamente difícil. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Hemos estado trabajando para crear nuevos modelos de detección de objetos utilizando modelos de clasificación de última generación. Específicamente, efficientnets (https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet) por defecto solo admiten clasificación. Estamos interesados en la detección de objetos. Tensorflow 1.0 tiene una API de detección de objetos, que es excelente para crear rápidamente modelos de detección de objetos optimizados, pero no se lleva bien con modelos extendidos de tensorflow, modelos de keras u otros modelos de tensorflow. Estamos trabajando en crear un modelo de detección de objetos de keras en tensorflow 2.0, para que podamos cambiar fácilmente la columna vertebral o el extractor de características del modelo de detección de objetos para obtener un nuevo modelo de detección de objetos más preciso. ### 33. Keras para una clasificación de imágenes rápida y fácil **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Stanley D. | Data Engineer, Hardware de Computadora, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** June 27, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** 1. Me encanta el hecho de que con muy pocas líneas de código y poco conocimiento sobre aprendizaje profundo y redes neuronales convolucionales, uno puede construir fácilmente un clasificador de imágenes simplemente leyendo su documentación. 2. El apoyo de la comunidad y los desarrolladores de Keras es muy alto y activo, por lo que hay muchos tutoriales sobre Keras disponibles. 3. Me encanta el hecho de que puedo integrar fácilmente Keras y Scikit-learn, y aplicar funciones en Scikit-learn como ensamblajes, validación cruzada y apilamiento. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Keras es un marco de aprendizaje profundo de alto nivel, lo que hace que la personalización y el ajuste sean difíciles. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Cuando era nuevo en el aprendizaje profundo, pude construir un clasificador de imágenes usando Keras en una competencia de aprendizaje profundo solo leyendo su documentación. ### 34. Un hermoso marco de aprendizaje profundo **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Software de Computadora | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** July 15, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Keras es un marco de aprendizaje profundo de código abierto con muchas, muchas características que te permite hacer tantas cosas como crear redes neuronales multicapa, etc. Keras realiza cálculos rápidamente y está construido sobre Tensorflow, que es uno de los mejores marcos disponibles. El hecho de que pueda construir una red neuronal completa en menos de 9 líneas es gracias a Keras. También tiene todas las funciones necesarias de aprendizaje profundo como Dropout, Dense, softmax, entre otras. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Keras está estructurado como una API para simplemente hacer llamadas de función a Tensorflow, lo que hace difícil implementar características que no están disponibles de inmediato. **Recomendaciones a otros que estén considerando Keras:** Si necesitas un marco de aprendizaje profundo confiable que te dé resultados y que también sea fácil de usar, Keras es el camino a seguir. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Keras me ha permitido desarrollar y probar rápidamente mis modelos de aprendizaje profundo. Esto significa que tengo más producción de trabajo y puedo ser más productivo. ### 35. Amo Keras **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Anusha K. | Data Scientist, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** October 18, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Keras es muy flexible y fácil de usar cuando se trata de entrenar modelos. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** No compatible con Tensorflow. Incapaz de convertir algunos modelos de TF entrenados a Keras. **Recomendaciones a otros que estén considerando Keras:** Fácil de usar, flexible. Comienza desde Keras. Cambiar de otros programas después del entrenamiento es una mala idea, podría tener que implementar modelos desde cero nuevamente, no vale la pena el tiempo y el esfuerzo. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Entrenamiento y evaluación de modelos de visión por computadora. ### 36. Keras es uno de los mejores **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** ahmed i. | Computer Vision Researcher, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** August 20, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Creo que Keras es uno de los pilares principales que elevó el aprendizaje profundo a donde está ahora. Es fácil de usar y poderoso. La integración perfecta con Tensorflow es fantástica. Keras es uno de los mejores, si no el mejor. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Lo único que no me gustó durante mi viaje con Keras es cómo no hicieron un buen trabajo manteniendo la compatibilidad hacia atrás. A veces, tuve que hacer cambios importantes para acomodar las versiones más nuevas. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Utilicé Keras para realizar la mayor parte de mi trabajo de investigación de doctorado. Me ayudó a hacer mi investigación más rápido, permitiéndome realizar más experimentos en la misma cantidad de tiempo. ### 37. Oh hola tensorflow 2.0 finalmente ves que keras es importante **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Pavan C. | Software Engineer Intern, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** July 05, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Es el frontend que toda biblioteca de ML debería usar. La API es bastante comprensible, construir capas tiene sentido, la API de estimadores de TensorFlow está demasiado perdida en los detalles para abstraer tal facilidad de uso. Funciones de pérdida, activaciones, optimizadores, LSTM, lo tienes todo. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Número de problemas abiertos en GitHub, este proyecto necesita más apoyo dirigido. Puede revolucionar el mundo de la IA. TensorFlow se dio cuenta de su importancia y lo optimizó para integrarlo en las raíces en 2.0, pero aún 2.0 no se ha lanzado en el canal estable. Tal vez unos meses más. **Recomendaciones a otros que estén considerando Keras:** Termina con la curva de aprendizaje inicial, te encantará más tarde. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** redes neuronales que están súper optimizadas y construidas con facilidad ### 38. Keras: Una excelente abstracción de Tensorflow **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Abel A. | Software Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** September 02, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Me encanta la facilidad que proporciona Keras, un brillante envoltorio abstraído alrededor de TensorFlow que te permite construir la mayoría de las personalizaciones para redes neuronales. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** El hecho de que Keras esté eliminando funcionalidades para otros marcos uno tras otro y demostrando ser una fuerte abstracción de TF. ¿Cuál es entonces la diferencia entre TF.keras? **Recomendaciones a otros que estén considerando Keras:** Usa TF.keras y avanza desde allí hacia cómo se construyó el marco subyacente G y compáralo con torch. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Máquina de prototipado simple y rápido de redes de aprendizaje automático para soluciones personalizadas. ### 39. Genial para usuarios intermedios **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Benoît B. | Data Scientist / Machine Learning Engineer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** September 03, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** fácil de implementar modelos, ajustarlos y exportarlos **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** la documentación es deficiente; solo se explican claramente las redes más básicas; los conceptos detrás de los hiperparámetros no se explican en absoluto (¿qué es un optimizador? ¿cuál es la diferencia entre adagrad y adam?); ¿cómo se construyen redes más complicadas como las redes neuronales recurrentes? **Recomendaciones a otros que estén considerando Keras:** Asegúrate de leer la documentación, comenzando con los ejemplos. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Estamos resolviendo el Reconocimiento de Actividades Humanas. ### 40. Ten una gran experiencia **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** October 02, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Keras es una API de alto nivel. Es fácil de usar. Mejor que TensorFlow (API de bajo nivel). **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** No hay nada en Keras que no te guste. Es perfecto. **Recomendaciones a otros que estén considerando Keras:** Keras es fácil de usar, si quieres hacer un modelo de inteligencia artificial. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Trabajo con Keras y TensorFlow. Resuelvo problemas de inteligencia artificial con ellos. ### 41. Keras - Redes Neuronales Convolucionales **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** August 30, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Si quieres construir y probar rápidamente una red neuronal con un mínimo de líneas de código, Keras es el mejor marco. Con Keras, puedes construir redes neuronales simples o muy complejas en pocos minutos. Keras es más fácil de usar. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Si alguien quiere tener más control sobre su red y desea observar de cerca lo que sucede con la red a lo largo del tiempo, TensorFlow es la elección correcta. Keras ha sido integrado en TF, es más prudente construir su red usando tf.keras e insertar cualquier cosa que desee en la red usando TensorFlow puro. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Implementación de una Red Neuronal Convolucional Implementación de una Red Neuronal Recurrente API Funcional ### 42. fácil de entender y usar **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** September 09, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Para entender el entrenamiento de aprendizaje profundo y la gestión de capas, Keras me ayudó mucho. Es muy fácil gestionar, cambiar y manipular las capas. Los parámetros también son fáciles de ajustar. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Hay algunos marcos bastante avanzados en comparación con Keras. Definitivamente ayuda a un principiante. Pero desearía que pudiera usarse también a un nivel más avanzado. **Recomendaciones a otros que estén considerando Keras:** En el nivel principiante, Keras es realmente bueno para entender cómo funciona el aprendizaje profundo. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Usé Keras para una tarea de clasificación de texto. Quería ver cómo el modelo se desempeña con diferentes tipos de capas. Y fue bastante fácil de modificar. ### 43. Keras es simple y directo **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Investigación | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 26, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Es muy fácil prototipar nuevas ideas de investigación usando Keras. El soporte para múltiples GPU y entrenamiento distribuido es muy bueno. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** No soy nativo en Python, por lo que a veces es un poco difícil depurar. Los diferentes backends a menudo no son robustos. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Usé Keras para construir modelos de aprendizaje profundo para realizar tareas de clasificación de imágenes. Para ser específico, lo usé para la clasificación de clima en un proyecto de ADAS. ### 44. Útil, abstracción de alto nivel **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Rejin J. | Senior Staff Computer Vision Engineer, Software de Computadora, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** August 26, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Fácil de crear una pequeña red sin preocuparse por la coincidencia de dimensionalidad. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** No hay suficiente control sobre gráficos/funciones de pérdida/implementaciones. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Prototipado de seguimiento de objetos ### 45. Simple y fácil de usar **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Salud, bienestar y fitness | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** August 16, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Creación de modelos Sprint, fácil de crear y probar modelos simples, parada temprana automática y generadores de datos fáciles de usar. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Transferencia de uso de modelo de múltiples GPU a una sola GPU **Recomendaciones a otros que estén considerando Keras:** Si quiero usar funciones avanzadas como TFRecords, será mejor usar TensorFlow, por lo que automatizar desde la entrada hasta la salida para el entrenamiento usando TFRecord sería una buena adición. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Patología digital ### 46. La mejor plataforma para el aprendizaje profundo y las redes neuronales **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Telecomunicaciones | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** August 30, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Lo que más me gusta de Keras es que es fácil y conveniente de usar. Es una plataforma unificada. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Todavía lo estoy explorando más, lo sabré después de unos pocos. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Estoy usando Keras para modelos de Deep Learning como RNN, Dense, LSTM en datos de series temporales secuenciales. ### 47. Envoltorio de Tensorflow muy útil **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** February 06, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Keras simplifica drásticamente la construcción de redes neuronales en Tensorflow sin perder demasiada personalización/funcionalidad. Prefiero Keras sobre TF siempre, a menos que sepa con certeza que la mejor manera de usar algún aspecto es dentro de TF mismo. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Para los principiantes, pasar por alto conceptos como la multiplicación de matrices o las dimensiones puede hacer que algunos errores sean difíciles de corregir. Así que, aunque es una excelente manera de iniciarse en la construcción de redes neuronales, algo de programación con Tensorflow puede ser útil para mantener tus formas en orden. **Recomendaciones a otros que estén considerando Keras:** Si aún no estás familiarizado con la multiplicación de matrices y las dimensiones/formas, te recomiendo familiarizarte con estos conceptos en TF antes de adentrarte en Keras. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Principalmente utilizo Keras para construir redes neuronales para predicción financiera y procesamiento de lenguaje natural. ### 48. Mi opinión honesta sobre Keras. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Gestión Educativa | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** August 19, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** La construcción de modelos usando Keras es muy fácil para principiantes. El hecho de que use TensorFlow como su backend para la construcción y ejecución de modelos es interesante porque hace que el modelo sea eficiente. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Actualmente no hay nada que no me guste de Keras. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Principalmente utilizo Keras para construir modelos y resolver problemas en el ámbito de la visión por computadora. ### 49. Keras: el marco de IA/ML más fácil de aprender **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** August 26, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Fácil de aprender con muchas opciones y muchos ejemplos. Puedes encontrar rápidamente muchas pruebas de modelos o incluso diferentes enfoques muy rápidamente. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Es difícil encontrar documentación sobre algunas de las opciones más oscuras que dependen de otros marcos. **Recomendaciones a otros que estén considerando Keras:** Intenta y aprende **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Clasificación de imágenes, PLN, análisis de texto ### 50. Keras es uno de los marcos de aprendizaje profundo más rápidos que existen. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Internet | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 03, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Keras?** Realmente disfruto trabajar en Keras. Es rápido y eficiente y es fácilmente realizable. **¿Qué es lo que no le gusta de Keras?** Las capas de Keras solo pueden devolver un único tensor. Para construir una red moderadamente compleja, esto puede resultar en mucho código adicional, lo cual puede ser un proceso que consume mucho tiempo. **¿Qué problemas resuelve Keras y cómo le beneficia eso?** Rápido y poderoso ## Keras Discussions - [what's the best way to go about the documentation of Keras . lack of clarity is provided on various topics for example cooldown parameter in ReduceLROnPlateau is clearly not explained .](https://www.g2.com/es/discussions/36779-what-s-the-best-way-to-go-about-the-documentation-of-keras-lack-of-clarity-is-provided-on-various-topics-for-example-cooldown-parameter-in-reducelronplateau-is-clearly-not-explained) - 1 upvote - [How can I use Keras for text recognition?](https://www.g2.com/es/discussions/36633-how-can-i-use-keras-for-text-recognition) - 1 upvote - [Is there any work going on to make conversions from Tensorflow to Keras and vice versa possible?](https://www.g2.com/es/discussions/is-there-any-work-going-on-to-make-conversions-from-tensorflow-to-keras-and-vice-versa-possible) - 1 upvote - [How to I convert convert a pytorch model to keras model](https://www.g2.com/es/discussions/how-to-i-convert-convert-a-pytorch-model-to-keras-model) - 1 upvote - [How can I use Keras for](https://www.g2.com/es/discussions/37002-how-can-i-use-keras-for) - [View Keras pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/es/products/keras/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-13+19%3A52%3A41+-0500&secure%5Bsession_id%5D=47e831b4-c837-4d59-8b36-5c04a7d9889a&secure%5Btoken%5D=d21c157708a66fd50ca4a1965d6b2192725bf23877c1ad2b8195022623ee38f0&format=llm_user) ## Keras Integrations - [TensorFlow](https://www.g2.com/es/products/tensorflow/reviews) ## Keras Features **Core Functionality - Artificial Neural Network** - Entrenamiento de Redes Neuronales - Pruebas de Redes Neuronales - Evaluación del modelo - Cumplimiento **Data Handling - Artificial Neural Network** - Integración de Datos - Preprocesamiento de datos **Performance - Artificial Neural Network** - Optimización del modelo - Escalabilidad **Usability - Artificial Neural Network** - Interfaz de usuario - Documentación y Soporte - Personalización **Advanced Features - Artificial Neural Network** - Capacidades de Aprendizaje Profundo - Aprendizaje por transferencia - Procesamiento en tiempo real - Ajuste Automático del Modelo - Herramientas de visualización **AI Agente - Red Neuronal Artificial** - Ejecución Autónoma de Tareas - Planificación en varios pasos - Integración entre sistemas - Aprendizaje adaptativo - Interacción en Lenguaje Natural - Asistencia proactiva - Toma de decisiones ## Top Keras Alternatives - [TFLearn](https://www.g2.com/es/products/tflearn/reviews) - 4.0/5.0 (20 reviews) - [NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)](https://www.g2.com/es/products/nvidia-deep-learning-gpu-training-system-digits/reviews) - 4.5/5.0 (22 reviews) - [Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)](https://www.g2.com/es/products/microsoft-cognitive-toolkit-formerly-cntk/reviews) - 4.2/5.0 (22 reviews)