# Keras Reviews **Vendor:** Keras **Category:** [Logiciel de réseau de neurones artificiels](https://www.g2.com/fr/categories/artificial-neural-network) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 65 ## About Keras Keras est une bibliothèque de réseaux de neurones, écrite en Python et capable de fonctionner sur TensorFlow ou Theano. ## Keras Reviews ### 1. Un outil polyvalent pour l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et l'apprentissage profond **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Énergies renouvelables et environnement | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** April 07, 2026 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** C'est un outil polyvalent pour l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et l'apprentissage profond. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Il a des problèmes de compatibilité, et sur certaines machines, il peut être difficile à installer et à configurer. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je l'utilise pour la modélisation en apprentissage automatique et en apprentissage profond. ### 2. Meilleur cadre DL **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aakash Kumar A. | Data Scientist, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** September 13, 2023 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** keras est l'un des cadres d'apprentissage profond les plus en vue, il est facile à mettre en œuvre et offre une grande quantité de fonctionnalités importantes qui aident le développeur à atteindre une précision maximale. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Il n'y a rien à ne pas aimer dans keras, sauf quelques choses comme le fait qu'il n'a pas encore été mis à jour avec les dernières fonctionnalités telles que le nlp et l'IA générative, qui sont des outils importants de nos jours. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Keras m'aide à construire des réseaux neuronaux profonds exceptionnels et à créer les meilleurs modèles. Keras rend la construction du réseau neuronal plus facile. Je n'ai pas à écrire quoi que ce soit manuellement. ### 3. API de réseau de neurones de haut niveau convivial et efficace **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Subham S. | Data Scientist, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** August 18, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Il y a beaucoup de raisons d'aimer Keras : 1. Cette bibliothèque open-source d'apprentissage profond est conçue pour fournir une expérimentation rapide avec des réseaux neuronaux profonds. 2. Keras offre la flexibilité de fonctionner sur CNTK, TensorFlow et Theano. 3. Elle est axée sur la modularité, la convivialité, la lisibilité et l'extensibilité. 4. Keras offre la possibilité de construire des réseaux neuronaux profonds en utilisant moins de lignes de code, et cela m'étonne le plus. 5. Depuis que Keras a été adopté et intégré dans TensorFlow à la mi-2017, nous pouvons exploiter sa puissance en déployant des modèles entraînés en production grâce au cadre TensorFlow Serving. 6. Keras a un excellent accès à du code réutilisable et à des tutoriels, ce qui le rend extrêmement adapté même pour les débutants. 7. Puisque Keras fonctionne sur TensorFlow, il peut être équipé de GPU simples ou multiples pour des calculs plus rapides. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Il y a quelques raisons de ne pas aimer Keras : 1. Keras n'est pas très personnalisable en soi. Lors de la recherche de différents algorithmes ou du travail sur des matrices multidimensionnelles, nous avons encore besoin de scikit-learn, OpenCV ou Tensorflow pour effectuer de telles opérations. 2. Parfois, les erreurs sont difficiles à déboguer car il est difficile de trouver les journaux d'erreurs. Pour ces raisons seules, Keras est encore l'une des bibliothèques les plus populaires et préférées des statisticiens, des data scientists, des ingénieurs en ML, etc. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** En tant que data scientist, je dois très fréquemment construire différents modèles d'apprentissage profond à la pointe de la technologie, et Keras est une bibliothèque sans laquelle cette tâche semble impossible. Un de mes projets récents impliquait la prévision de séries temporelles, ce qui nécessitait la construction de différents modèles d'apprentissage profond à la pointe de la technologie comme les Transformers, les LSTMs, etc., ce qui a été réalisé en utilisant Keras et Tensorflow. ### 4. Keras a toujours fourni tous les outils pour l'apprentissage automatique. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Bassel M. | ADAS Machine Learning Engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** January 31, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** J'aime la simplicité de construire des réseaux neuronaux. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** La difficulté de mettre en œuvre ma métrique personnalisée **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je formais un modèle pour classifier des images. ### 5. L'apprentissage profond simplifié et une bibliothèque merveilleuse qui offre beaucoup ! **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sathesh R. | Managed Services Integration Analyst, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** September 15, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Meilleure API wrapper disponible pour les réseaux neuronaux. Vous n'avez pas besoin d'être un programmeur expert, elle offre ce dont vous avez besoin pour accomplir la tâche et elle est open source. S'intègre bien avec TensorFlow. Elle est native à Python et venant d'un milieu Python, cela rend mon monde de codage beaucoup plus facile. La mise en œuvre d'un réseau neuronal prendrait des heures de codage, mais Keras l'a simplifiée avec quelques lignes de code et elle est facilement compréhensible. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** La compréhension des traces de journal pour résoudre un problème prend du temps, car il faut comprendre la manière dont elles sont tracées et écrites, ce qui prend du temps en raison de la documentation limitée. En tant que développeur Python, je trouve qu'il est plus facile à utiliser, mais il ne fournit pas de support pour d'autres langages, ce qui pourrait être un problème pour un développement à long terme. Il n'offre pas un excellent support backend car il est limité. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Cela rend le développement plus rapide en offrant beaucoup avec les réseaux neuronaux, cela rend la mise en œuvre du réseau neuronal beaucoup plus facile et plus fluide, ce qui aide à gagner beaucoup de temps. ### 6. Outil open source pour la gestion des réseaux neuronaux artificiels **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Paweł W. | Software Engineer @ Creators, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** October 09, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Tout d'abord, Keras est une API complète pour gérer les réseaux de neurones et est un outil open source. Je trouve son API extrêmement pratique à utiliser - certainement plus simple à utiliser que PyTorch. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Cela pourrait devenir lent pour certains cas d'utilisation compliqués, donc si vous visez la rapidité et l'efficacité, alors probablement PyTorch serait un meilleur choix. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Keras fournit une API qui me permet, en tant que développeur, d'éviter une partie du code standard typique qui serait écrit sans utiliser de framework. Cela me permet de me concentrer sur la modélisation du problème plutôt que de réinventer la roue. ### 7. Cadre convivial de haut niveau pour le développement de réseaux neuronaux profonds **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Dipak K. | Senior Research Fellow (PhD), Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** June 08, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** facile et rapide mise en œuvre d'une variété de modèles de réseaux neuronaux. simple et facile à apprendre avec un vaste soutien de la communauté Keras et de la documentation. ce que j'aime le plus à propos de Keras est le cadre de haut niveau et fonctionne sur TensorFlow avec un ou plusieurs GPU pour des calculs plus rapides. disponibilité de modèles pré-entraînés tels que VGGNET, RESNET, etc. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Le prétraitement des signaux ou des images n'est toujours pas largement utilisé en raison du manque de personnalisation. on doit utiliser des outils supplémentaires tels que Scikit-learn pour effectuer le prétraitement approprié. Les problèmes dans le backend de bas niveau ne peuvent pas être ciblés et trouver ces journaux d'erreurs est difficile. Mis à part ces problèmes, Keras est largement célèbre dans le domaine de l'IA. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Modèles de réseaux neuronaux de pointe pour diverses applications telles que les tâches de classification et d'identification dans le domaine biomédical. Quelques exemples de modèles d'apprentissage profond sont ResNET, Alexnet, autoencodeurs, etc. ### 8. Une excellente bibliothèque de réseaux neuronaux pour exécuter nos modèles **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ashish T. | System Engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** September 27, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Il est plus facile à utiliser et à configurer sur la plupart des systèmes backend comme TensorFlow et PyTorch. Cela offre beaucoup de liberté opérationnelle aux développeurs pour expérimenter. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Une certaine intégration externe est difficile à mettre en œuvre sur le système et nécessite l'assistance de consultants. La configuration initiale sur le système d'exploitation Windows est également un peu difficile. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Keras aide à lancer nos projets d'apprentissage profond, il est très utile pour exécuter ces projets et nous permet de maintenir et d'exécuter les modèles. ### 9. Idéal pour les débutants et pour les personnes un peu plus avancées également. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Gourav S. | Open Source Contributor, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** September 13, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Keras est incroyable avec sa documentation et je l'ai utilisé sur Google collab. Cela a très bien fonctionné, les modèles répondaient aux attentes. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Cela pourrait ne pas être aussi bien par rapport aux alternatives, en ce qui concerne la vitesse, c'est quelque peu lent. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** C'est bien si tu veux apprendre Tensorflow et Tensorflow 2. Comme c'est construit sur l'Api suivante. ### 10. Apprentissage profond facile **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shubham C. | DECISION ANALYTICS ASSOCIATE, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** September 01, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Keras rend l'apprentissage profond facile. C'est facile à utiliser et chaque code est expliqué en détail sur le site web. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Les codes devraient être plus faciles à trouver. À part cela, il n'y a pas de problème. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je voulais apprendre l'apprentissage profond. Étant d'un milieu non technique, Keras m'a facilité la tâche. ### 11. Keras, Meilleur Cadre d'Apprentissage Profond avec des optimiseurs **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** poorna c. | Senior Engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** June 08, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** La caractéristique la plus appréciée de Keras est qu'il enveloppe les grandes portions de code dans des fonctions intégrées, il est facile d'écrire ou de mettre en œuvre le RNA par rapport à TensorFlow, bien documenté. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Dans l'ensemble, Keras est bon et n'a pas beaucoup d'inconvénients en tant que tel, la seule chose qui peut être améliorée dans Keras est sa performance sur un grand nombre d'époques ou d'itérations lors de l'entraînement du modèle. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous développons et mettons en œuvre les réseaux de neurones d'apprentissage profond en utilisant Keras, nous développons le moteur de reconnaissance faciale automatique pour les caméras de sécurité dans les locaux. ### 12. Keras - Plateforme de réseau neuronal open source **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Senthil N. | Software Engineer, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** September 09, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Keras est la meilleure plateforme qui fonctionne dans de nombreux lieux. Comme TensorFlow, Microsoft Cognitive Services, etc... **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Pas adapté aux débutants qui ont besoin d'une configuration initiale et de connaissances techniques plus approfondies en Tensorflow. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Keras aide à entraîner et tester des modèles de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel. ### 13. Meilleur cadre ML **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vineet T. | Student at IIT Indore, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** September 13, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Facile à utiliser, très flexible, facile à déployer **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Mauvais soutien pour l'apprentissage automatique quantique **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** API fonctionnelle pour les problèmes de recherche ### 14. Excellente bibliothèque et interface pour TensorFlow **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Recherche | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** September 13, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** - Facile à utiliser - Peut coder rapidement des modèles d'apprentissage profond **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** - Une personnalisation avancée peut ne pas être facilement réalisée **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** - Bibliothèque d'apprentissage profond pour diverses tâches comme la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, et plus encore ### 15. La meilleure façon d'accéder à tensorflow **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Oliver G. | Technical Sales Engineer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** June 20, 2022 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Obtenir des résultats avec les réseaux neuronaux très rapidement **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Incompatibilité lors de l'utilisation de Keras et Keras avec TensorFlow **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Obtenez de très bons résultats en me laissant construire des réseaux de manière flexible. ### 16. Cadre dont vous avez besoin pour l'IA **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chandresh M. | System Engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** October 08, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** La première chose que j'aime à propos de Keras est que c'est une API très conviviale. Je peux créer des modèles d'apprentissage profond très rapidement grâce à leurs fonctions très riches. Une autre chose importante est sa communauté. Chaque fois que je trouve un problème dans le code, je peux le chercher dans la communauté Keras ; en raison de sa popularité, vous pouvez trouver des solutions un peu plus facilement. Il fournit également de nombreux modèles pré-entraînés comme Xception, MobileNet, VGG16, InceptionV3, et bien d'autres. Je peux donc utiliser ces modèles sans entraînement. Si vous avez des GPU, il offre également un support GPU, ce qui rend l'entraînement des modèles plus rapide. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Ce que je n'aime pas chez Keras, c'est qu'il n'a pas de bonnes fonctions pour le traitement des données. Il a également besoin de quelques améliorations. Parfois, il faut plus de temps pour entraîner les modèles en raison de problèmes de backend. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Keras:** Si vous avez des connaissances en apprentissage automatique et en apprentissage profond, alors vous pouvez utiliser Keras. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je suis en train d'utiliser Keras pour le développement de modèles de classification en apprentissage automatique et apprentissage profond. ### 17. C'était vraiment utile dans la plupart de mes projets et travaux de thèse. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ashin Marin T. | Software Development Engineer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** January 16, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Le support et la fiabilité de Keras avec Anaconda. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Parfois, lors de l'entraînement sur keras, il se bloque. L'autre problème est lors de l'installation d'autres logiciels sur keras, il plante. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Problème lié à la classification d'images et à la détection des expressions faciales. ### 18. Facile et réussi **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** deniz y. | Business Intelligence Manager, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** October 02, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Les réseaux neuronaux sont indispensables pour la science des données et l'apprentissage automatique. Il est assez facile à utiliser si vous avez une petite connaissance des mathématiques du domaine. La documentation et d'autres ressources sont bonnes et satisfaisantes. Les exemples sur keras.io sont très instructifs. Le module de traitement d'image est réussi. Exécute les modèles de manière fluide sur GPU et CPU. Il prend en charge RNN et CNN. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Dans l'ensemble, je suis satisfait, mais j'ai l'impression de ne pas avoir le contrôle total du modèle. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je l'utilise pour la classification de texte et d'image. J'analyse les données rapidement et automatiquement en les classant avec une grande précision. ### 19. API de deep learning Keras **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** GOURI S. | Technical Lead Data Scientist, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** November 09, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Ce que j'ai le plus aimé dans le cadre Keras, c'est qu'il fournit des lignes de code faciles, contrairement à TensorFlow, ce qui nous permet de développer facilement un modèle d'apprentissage profond. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Ce que j'ai le moins aimé dans le cadre de Keras, c'est qu'il fournit parfois des erreurs qui sont difficiles à déboguer. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'ai utilisé la bibliothèque Keras pour entraîner mon modèle d'apprentissage profond (réseaux de neurones artificiels). Elle fournit des modèles entraînés plus précis. ### 20. Meilleur cadre pour les personnes qui commencent avec l'apprentissage profond **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sai Vignan M. | P, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** July 25, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** 1. Très facile à mettre en œuvre 2. très facile à apprendre 3. a de nombreux paramètres/options pour déclencher des algorithmes 4. Bon pour les débutants en apprentissage profond **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** 1. Pas aussi avancé et débogable par rapport à tensorflow ou pytorch 2. Pas aussi rapide en calcul par rapport à d'autres frameworks **Recommandations à d’autres personnes envisageant Keras:** Meilleure bibliothèque pour les débutants **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** résolu des cas d'utilisation de base de l'apprentissage profond en utilisant des méthodes de LSTM, CNN. Beaucoup de cas d'utilisation sont utilisés pour cela. 90% des passionnés d'apprentissage profond utilisent cela. Nous utilisons pour le NLP et les ANN en général. ### 21. Keras est un package pratique et facile à utiliser. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Phuong N. | Data Scientist, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** January 27, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Keras est très facile à utiliser, même pour les débutants qui ont des compétences de base en programmation Python. Même des modèles d'apprentissage profond complexes peuvent être construits avec seulement quelques lignes de code. Le plus grand avantage est le temps d'exécution : les codes s'exécutent assez rapidement. De plus, les exemples de code sont intuitifs et facilement disponibles. La documentation est construite avec soin et attention et il y a des réponses pour presque tous les problèmes. Je trouve toujours ce dont j'ai besoin pour résoudre mon problème. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Parfois, il n'est pas facile de trouver des exemples de code pour certaines fonctionnalités avancées. De plus, il y avait des erreurs dans l'exécution du code et j'ai eu du mal à comprendre d'où elles venaient. Étant donné que Keras est un code assez simple, il est parfois difficile de personnaliser des modèles qui ont été construits par quelqu'un d'autre. Dans ce cas, je préférerais utiliser d'autres packages qui pourraient être plus complexes mais qui font le travail. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Keras:** Je dirais : j'ai d'abord entendu parler de Keras quand j'étais débutant en Python et j'ai été immédiatement impressionné par son aspect convivial. En plus de cela, la documentation est complète et la communauté est là pour aider. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'ai utilisé Keras pour construire plusieurs modèles d'apprentissage profond dans différents domaines : classification d'images, prédiction de séries temporelles, prédiction de variables catégorielles, détection d'objets dans les images. Je l'ai utilisé à la fois dans mes recherches académiques ainsi que dans des projets professionnels. J'ai construit avec succès un modèle CNN combiné avec un modèle RNN qui a ensuite été déployé dans une application mobile. Même si le jeu de données original était grand, Keras a un temps d'exécution impressionnant. Cela m'a beaucoup aidé à accélérer le temps d'exécution de mes codes, ce qui est crucial pour le succès du projet. ### 22. Superbe façon de franchir de nouvelles étapes dans l'apprentissage profond ! **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Argyrios L. | Sales Administrator, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** January 22, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Facilité d'utilisation en ce qui concerne la création et l'implémentation de modèles. En général, j'aime la façon dont les méthodes Keras sont exécutées naturellement comme les méthodes Python originales. Dans l'ensemble, l'accent mis sur l'expérience utilisateur est ce qui rend Keras accessible aux stagiaires comme moi. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Je n'ai pas aimé devoir installer autant de prérequis pour travailler sur un projet relativement simple que j'avais en tête, cependant c'est compréhensible étant donné la complexité que peuvent atteindre les dépendances de bibliothèques en ingénierie logicielle. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Keras:** Si vous envisagez d'utiliser Keras pour des projets éducatifs et de petite envergure, c'est la voie à suivre ! **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Le projet sur lequel j'ai travaillé était la reconnaissance de masques faciaux. Le projet tourne autour de la reconnaissance de si une personne porte un masque facial ou non. Cela semblait être un projet intéressant au début, cependant, cela a pris plus de temps à mettre en place et à faire fonctionner que je ne l'avais prévu. Les avantages que j'ai obtenus jusqu'à présent étaient une brève introduction à ce que l'apprentissage profond peut offrir si l'on y investit suffisamment de temps. À l'avenir, j'aimerais améliorer le projet en ajoutant une fonctionnalité supplémentaire pour que le modèle puisse détecter si une personne ne couvre pas son nez ou non, cependant, j'aurai besoin de plus de matériel/données pour cela (plus de photos de personnes portant leur masque incorrectement). ### 23. Cela m'a permis de créer le code nécessaire pour mes applications de réseaux neuronaux très facilement. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Honker B. | data engineer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** January 14, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Keras s'avère être un projet assez complet pour réaliser des réseaux neuronaux de manière assez simple, la facilité avec laquelle il peut être exécuté et son code s'avère être assez impressionnant, surtout parce que malgré le fait d'être un programme d'utilisation spécialisée, une personne avec des connaissances de base dans le domaine de la programmation peut être parfaitement capable de créer un réseau neuronal sans tant de complications, la simplicité de son cadre est quelque chose de vraiment impressionnant, surtout parce qu'elle permet de tout faire de manière beaucoup plus pratique et efficace et sans l'existence de tant de complications. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** S'il y a une erreur dans la configuration ou la syntaxe du code, il est assez problématique de la localiser pour pouvoir la modifier et réparer le fonctionnement de l'ensemble du système, c'est quelque chose d'assez fastidieux à faire. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Cela m'a permis de créer le code nécessaire pour mes applications de réseaux neuronaux de manière assez simple et simple afin que mes projets puissent être exécutés sans tant de complications ou de variations, sa simplicité est quelque chose de tout à fait impressionnant, sans parler du fait qu'il a des infinités d'applications qui ne se limitent pas seulement au développement de réseaux neuronaux, mais puisqu'il est basé sur Python comme langage de programmation, il nous permet également la possibilité de l'utiliser dans des applications autres que les réseaux. ### 24. Facile à apprendre et personnalisable **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vaishak K. | Deep Learning Consultant, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** January 22, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Keras a une API très simple qui est facile à apprendre pour les praticiens de l'apprentissage automatique. Que ce soit en utilisant un modèle intégré ou en construisant un modèle personnalisé, Keras est très intuitif à utiliser. C'est un package indispensable pour tout Data Scientist/Ingénieur ML. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Keras manque certaines bonnes fonctionnalités de Fastai comme le chercheur de taux d'apprentissage et l'apprentissage en un cycle prêt à l'emploi. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je construis principalement des solutions d'apprentissage profond pour des problèmes de vision par ordinateur en utilisant Keras. Avec Keras, il est très pratique de personnaliser et d'expérimenter différentes configurations de modèles. ### 25. Très bonne expérience de travail avec Keras **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sadi A. | Software Engineer(IOS), Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** February 05, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** L'API dans Keras est très conviviale. Tout est intégré directement dans la plateforme avec un backend Tensorflow. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Puisque la plateforme était nouvelle lorsque je l'ai utilisée, il n'y avait pas beaucoup d'options de personnalisation disponibles pour le modèle d'apprentissage profond que je construisais. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je formais un réseau de neurones convolutionnel pour comprendre et apprendre à partir d'images. L'implémentation était très facile sur la plateforme Keras par rapport à Pytorch ou Tensorflow. ### 26. Superbe interface et bonne performance **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Elena R. | Computer Vision Engineer , Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** January 28, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** C'est très facile à utiliser, tout en garantissant de grandes performances. Parfait pour les débutants et pour mettre en œuvre différents réseaux à la pointe de la technologie sans grand effort. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Le fait qu'il s'agisse d'une interface de haut niveau fait que certaines fonctionnalités fonctionnent de manière opaque. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je l'ai utilisé pour résoudre des problèmes liés à l'apprentissage profond et à l'apprentissage par renforcement. ### 27. Mon expérience avec Keras **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** January 28, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** J'ai utilisé Keras à l'université dans mon module d'IA et je l'ai trouvé très utile car c'est un excellent outil à utiliser avec le traitement du langage naturel. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Au début, c'était difficile à utiliser car j'étais débutant. Donc, je suppose que c'est une chose, cela aurait pu avoir une méthodologie plus simple. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'ai pu créer un chatbot où Keras a joué un rôle important dans la résolution du problème. Sans Keras, il n'aurait pas été possible de construire le chatbot. ### 28. Keras rend l'écriture de modèles d'apprentissage profond plus facile et plus rapide. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sudarshan P. | Postdoctoral Researcher, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** January 16, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** J'aime la façon dont Keras aide à écrire des modèles complexes facilement avec quelques lignes de code, et les implémentations de différentes architectures de réseau le rendent si pratique à utiliser. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Parfois, il est difficile de personnaliser comme requis. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je travaille sur différents problèmes principalement liés aux images. ### 29. J'utilise Keras pour mes projets d'apprentissage profond. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à E-learning | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** August 11, 2020 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Il est convivial et facile à apprendre. Il fonctionne sur TensorFlow et TensorFlow est la bibliothèque logicielle la plus populaire pour l'apprentissage profond de nos jours. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Étant donné que c'est une bibliothèque de haut niveau, elle est parfois plus lente que Tensorflow. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Keras:** Si vous êtes nouveau dans l'apprentissage profond et que vous souhaitez apprendre à coder, Keras est un bon point de départ, car c'est une API conviviale et facile à apprendre. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'apprends l'apprentissage profond et j'utilise Keras pour les modèles d'apprentissage profond. En raison de sa convivialité, nous pouvons construire un modèle et l'entraîner avec quelques lignes de code. De plus, Keras prend en charge le GPU et c'est très utile pour accélérer le processus d'entraînement des modèles de réseau. ### 30. Keras facilite l'utilisation de différentes bibliothèques de backend d'apprentissage automatique/apprentissage profond. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Services d'information | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** January 30, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** La syntaxe simple à comprendre et facile à utiliser **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** En ce moment, je n'ai rien de particulier. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'utilise Keras pour créer des architectures d'apprentissage profond. ### 31. Keras est un excellent produit convivial. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Jay P. | Data Scientist - Big Data and Analytics, Automobile, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** September 01, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** La meilleure partie est qu'il offre une adoption large, un support pour une large gamme d'options de déploiement en production, une intégration avec certains de nos meilleurs moteurs back-end encadrés - super facile à déployer. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Nous pensons que Keras devrait effectuer ses propres opérations - ne pas dépendre des services de back-end. Je sais que c'est trop demander, mais ce serait formidable d'avoir le sien. Juste que trop de fiabilité sur les opérations de bas niveau nous fait penser - l'ont-ils fait en raison de l'infrastructure ou était-ce un choix ? Cela étant dit - l'extraction de caractéristiques est quelque chose à mourir pour - avec notre langage préféré Python en utilisation. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Keras:** Eh bien, je n'ai reçu aucune formation Keras - j'ai dû tout comprendre par moi-même mais la documentation était bonne - je conseillerais à la communauté Keras d'avoir plus de vidéos Youtube pour expliquer le déploiement sur le cloud. Je n'ai rien trouvé de pertinent par rapport à ce que je cherchais. Peut-être que le déploiement sur notre serveur ne permet pas l'intégration au cloud - je ne suis pas au courant. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous utilisions Google Cloud pour notre entreprise (FCA Automobiles) afin de comprendre la classification d'images (nous avons utilisé VGG19) pour séparer les véhicules avec de mauvais alignements de couple sur la ligne de fabrication. Les images sont fournies par des bras robotiques intégrés et nous utilisons Keras comme logiciel pour comprendre quels véhicules sont soumis à des contrôles de qualité. Nous avons réalisé d'immenses améliorations de qualité et la vitesse de la ligne a changé lorsque nous avons réalisé comment le changement de couple pouvait nous aider à obtenir de meilleures images. ### 32. Tensorflow fait d'énormes progrès en ayant un format canonique soutenu par tous les projets. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Chris H. | Data Scientist/Video Analytics/Software, Logiciels informatiques, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** October 21, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** J'aime que TensorFlow s'éloigne des formats TensorFlow Extended, Slim, Keras, etc. pour tout faire dans Keras. C'est frustrant de voir du matériel qui vante le support des modèles TensorFlow pour découvrir que le logiciel associé ne prend en charge que les modèles de l'API de détection d'objets ou uniquement les modèles TensorFlow Extended. Je veux que les choses fonctionnent simplement à travers les bibliothèques matérielles et logicielles. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Bien que Keras soit une amélioration vers une personnalisation facile des modèles existants, il ne va pas assez loin pour faciliter l'essai de diverses architectures personnalisées. Des choses simples comme pouvoir visualiser les poids sur un neurone et le retirer chirurgicalement s'il ne répond pas à certains critères personnalisés, puis sauvegarder et recharger ne sont pas prises en charge. J'utilise des projets tiers pour essayer de rendre cela plus facile (https://github.com/Raukk/tf-keras-surgeon/), mais j'ai l'impression que le projet tiers est un peu un bricolage et pourrait être amélioré en ayant un support natif de la bibliothèque. Il est difficile de prendre un nouveau modèle amélioré qu'une autre personne a écrit et de le modifier avec la méthode d'un article récent consistant à remplacer toutes les couches X par Y, pour lesquelles ils ont constaté une certaine amélioration. J'ai environ vingt articles avec des améliorations par rapport à un modèle de base et beaucoup d'entre eux ne sont pas indépendants, mais les intégrer tous dans un seul modèle est inutilement difficile. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous avons travaillé à la création de nouveaux modèles de détection d'objets en utilisant des modèles de classification à la pointe de la technologie. Les efficientnets (https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet) par défaut ne prennent en charge que la classification. Nous sommes intéressés par la détection d'objets. Le tensorflow 1.0 dispose d'une API de détection d'objets, qui est excellente pour créer rapidement des modèles de détection d'objets rationalisés, mais elle ne fonctionne pas bien avec les modèles tensorflow étendus, les modèles keras ou d'autres modèles tensorflow. Nous travaillons sur la création d'un modèle de détection d'objets keras tensorflow 2.0, afin que nous puissions facilement échanger le backbone ou l'extracteur de caractéristiques du modèle de détection d'objets pour obtenir un nouveau modèle de détection d'objets plus précis. ### 33. Keras pour une classification d'images rapide et facile **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Stanley D. | Data Engineer, Matériel informatique, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** June 27, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** 1. J'aime le fait qu'avec très peu de lignes de code et peu de connaissances sur l'apprentissage profond et les réseaux de neurones convolutionnels, on peut facilement construire un classificateur d'images en lisant simplement sa documentation. 2. La communauté Keras et le soutien des développeurs sont très élevés et actifs, donc il y a beaucoup de tutoriels sur Keras disponibles. 3. J'aime le fait que je peux facilement intégrer Keras et Scikit-learn, et appliquer des fonctions sur Scikit-learn telles que les ensembles, la validation croisée et l'empilement. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Keras est un cadre de haut niveau pour l'apprentissage profond, ce qui rend la personnalisation et l'ajustement difficiles. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Quand j'étais nouveau dans l'apprentissage profond, j'ai pu construire un classificateur d'images en utilisant Keras dans une compétition d'apprentissage profond en lisant simplement sa documentation. ### 34. Un magnifique cadre d'apprentissage profond **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** July 15, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Keras est un cadre de deep learning open source avec de nombreuses fonctionnalités qui vous permettent de faire tant de choses comme créer des réseaux neuronaux multicouches, etc. Keras effectue des calculs rapidement et est construit sur Tensorflow, qui est l'un des meilleurs cadres disponibles. Le fait que je puisse construire un réseau neuronal complet en moins de 9 lignes est grâce à Keras. Il dispose également de toutes les fonctions de deep learning nécessaires, comme Dropout, Dense, softmax, entre autres. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Keras est structuré comme une API pour simplement faire des appels de fonction à Tensorflow, ce qui rend difficile la mise en œuvre de fonctionnalités qui ne sont pas prêtes à l'emploi. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Keras:** Si vous avez besoin d'un cadre d'apprentissage profond fiable pour obtenir des résultats et qui soit également facile à utiliser, Keras est la solution idéale. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Keras m'a permis de développer et de tester rapidement mes modèles d'apprentissage profond. Cela signifie que j'ai une production de travail plus importante et que je peux être plus productif. ### 35. J'aime Keras **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Anusha K. | Data Scientist, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** October 18, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Keras est très flexible et convivial en ce qui concerne l'entraînement des modèles. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Pas compatible avec Tensorflow. Impossible de convertir certains modèles TF entraînés en Keras. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Keras:** Facile à utiliser, flexible. Commencer à partir de Keras. Passer d'autres logiciels après l'entraînement est une mauvaise idée, pourrait devoir implémenter les modèles à partir de zéro à nouveau, ne vaut pas le temps et l'effort. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Modèle de vision par ordinateur formation et évaluation. ### 36. Keras est l'un des meilleurs **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** ahmed i. | Computer Vision Researcher, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** August 20, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Je crois que Keras est l'un des principaux piliers qui ont élevé l'apprentissage profond à son niveau actuel. Il est facile à utiliser et puissant. L'intégration transparente avec Tensorflow est fantastique. Keras est l'un des meilleurs sinon le meilleur. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** La seule chose que je n'ai pas aimée pendant mon voyage avec Keras est la façon dont ils n'ont pas bien maintenu la compatibilité ascendante. Parfois, j'ai dû apporter des changements majeurs pour accueillir les nouvelles versions. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'ai utilisé Keras pour faire la plupart de mes travaux de recherche de doctorat. Cela m'a aidé à faire mes recherches plus rapidement, me permettant de réaliser plus d'expériences dans le même laps de temps. ### 37. Oh bonjour tensorflow 2.0 enfin tu vois keras est important **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Pavan C. | Software Engineer Intern, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** July 05, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** C'est le frontend que chaque bibliothèque de ML devrait utiliser. L'API est assez compréhensible, construire des couches a du sens, l'API estimator de TensorFlow est trop perdue dans les détails pour abstraire une telle facilité d'utilisation. Fonctions de perte, activations, optimiseurs, LSTM, vous avez tout. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Nombre de problèmes ouverts sur GitHub, ce projet a besoin de plus de soutien dirigé. Il peut révolutionner le monde de l'IA. TensorFlow a réalisé son importance et l'a optimisé pour l'intégrer dans les racines en 2.0 mais 2.0 n'est toujours pas publié sur le canal stable. Encore quelques mois peut-être. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Keras:** Vous allez adorer plus tard. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** réseaux neuronaux qui sont super optimisés et construits avec facilité ### 38. Keras : Une excellente abstraction de Tensorflow **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Abel A. | Software Engineer, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** September 02, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** J'adore la facilité avec laquelle Keras offre une superbe enveloppe abstraite autour de TensorFlow, vous permettant de créer la plupart des personnalisations pour les réseaux neuronaux. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Le fait que Keras abandonne des fonctionnalités pour d'autres frameworks les unes après les autres et prouve être une forte abstraction de TF. Quelle est alors la différence entre TF.keras ? **Recommandations à d’autres personnes envisageant Keras:** Utilisez TF.keras et passez de là à la façon dont le cadre G sous-jacent a été construit et comparez-le à torch. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Prototypage simple et rapide de réseaux d'apprentissage automatique pour des solutions personnalisées. ### 39. Idéal pour les utilisateurs intermédiaires **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Benoît B. | Data Scientist / Machine Learning Engineer, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** September 03, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** facile à déployer des modèles, les affiner et les exporter **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** la documentation est insuffisante ; seuls les réseaux les plus basiques sont clairement expliqués ; les concepts derrière les hyperparamètres ne sont pas expliqués du tout (qu'est-ce qu'un optimiseur ? quelle est la différence entre adagrad et adam ?) ; **Recommandations à d’autres personnes envisageant Keras:** Assurez-vous de lire la documentation, en commençant par les exemples. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous résolvons la reconnaissance d'activité humaine. ### 40. Passez une excellente expérience **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** October 02, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Keras est une API de haut niveau. Elle est facile à utiliser. Mieux que TensorFlow (API de bas niveau). **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Il n'y a rien dans Keras que vous n'aimez pas. C'est parfait. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Keras:** Keras est facile à utiliser, si vous voulez créer un modèle d'intelligence artificielle. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je travaille avec Keras et TensorFlow. Je résous des problèmes d'intelligence artificielle avec eux. ### 41. Keras - Réseaux de Neurones Convolutionnels **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** August 30, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Si vous voulez construire et tester rapidement un réseau de neurones avec un minimum de lignes de code, Keras est le meilleur framework. Avec Keras, vous pouvez construire des réseaux de neurones simples ou très complexes en quelques minutes. Keras est plus convivial. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Si quelqu'un souhaite avoir plus de contrôle sur votre réseau et veut observer de près ce qui se passe avec le réseau au fil du temps, TensorFlow est le bon choix. Keras a été intégré dans TF, il est plus judicieux de construire votre réseau en utilisant tf.keras et d'insérer tout ce que vous voulez dans le réseau en utilisant du pur TensorFlow. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Implémenter un réseau de neurones convolutif Implémenter un réseau de neurones récurrent API fonctionnelle ### 42. facile à comprendre et à utiliser **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** September 09, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Pour comprendre l'entraînement en apprentissage profond et la gestion des couches, Keras m'a beaucoup aidé. Très facile à gérer, changer, manipuler les couches. Les paramètres sont également faciles à ajuster. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Il existe des frameworks assez avancés par rapport à Keras. Cela aide certainement un débutant. Mais j'aimerais qu'il puisse être utilisé à un niveau plus avancé également. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Keras:** Au niveau débutant, Keras est vraiment bien pour comprendre comment fonctionne l'apprentissage profond. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'ai utilisé Keras pour une tâche de classification de texte. Je voulais voir comment le modèle se comporte avec différents types de couches. Et c'était assez facile à modifier. ### 43. Keras est simple et direct **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Recherche | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** September 26, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Il est très facile de prototyper de nouvelles idées de recherche en utilisant Keras. Le support pour le multi-GPU et l'entraînement distribué est très bon. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Pas natif de Python, donc cela rend parfois le débogage légèrement difficile. Les différents backends ne sont souvent pas robustes. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'ai utilisé Keras pour construire des modèles d'apprentissage profond afin de réaliser une tâche de classification d'images. Plus précisément, je l'ai utilisé pour la classification dans le cadre du projet ADAS. ### 44. Utile, abstraction de haut niveau **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Rejin J. | Senior Staff Computer Vision Engineer, Logiciels informatiques, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** August 26, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Facile de créer un petit réseau sans se soucier de la correspondance des dimensions. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Pas assez de contrôle sur les graphiques/fonctions de perte/implémentations **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Suivi d'objets prototypage ### 45. Simple et facile à utiliser **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Santé, bien-être et fitness | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** August 16, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Création de modèle Sprint, facile à créer et à tester des modèles simples, arrêt automatique précoce et générateurs de données faciles à utiliser. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Transférez l'utilisation du modèle d'un multi-GPU à un seul GPU. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Keras:** Si je veux utiliser des fonctionnalités avancées comme TFRecords, il vaudrait mieux utiliser TensorFlow, donc automatiser de l'entrée à la sortie pour l'entraînement en utilisant TFRecord serait un bon ajout. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Pathologie numérique ### 46. La meilleure plateforme pour l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Télécommunications | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** August 30, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** La meilleure chose que j'aime à propos de Keras est qu'il est facile et pratique à utiliser. C'est une plateforme unifiée. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Je suis encore en train de l'explorer davantage, je saurai après quelques temps. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'utilise Keras pour des modèles d'apprentissage profond comme les réseaux neuronaux RNN, Dense, LSTM sur des données de séries temporelles séquentielles. ### 47. Enveloppe Tensorflow très utile **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** February 06, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Keras simplifie considérablement la construction de réseaux neuronaux dans Tensorflow sans perdre trop de personnalisation/fonctionnalité. Je préfère toujours Keras à TF, sauf si je sais avec certitude que la meilleure façon d'utiliser un aspect est directement dans TF. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Pour les débutants, ignorer des concepts comme la multiplication de matrices/dimensions peut rendre certaines erreurs difficiles à rectifier. Donc, bien que ce soit une excellente façon de se familiariser avec la construction de réseaux neuronaux, un peu de programmation avec Tensorflow peut être utile pour garder vos formes en ordre. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Keras:** Si vous n'êtes pas déjà familier avec la multiplication de matrices et les dimensions/formes, je recommande de vous familiariser avec ces concepts dans TF avant de vous lancer dans Keras. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'utilise principalement Keras pour construire des réseaux neuronaux pour la prédiction financière et le traitement du langage naturel. ### 48. Mon avis honnête sur Keras. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Gestion de l'éducation | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** August 19, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** La construction de modèles avec Keras est très facile pour les débutants. Le fait qu'il utilise TensorFlow comme backend pour la construction et l'exécution des modèles est intéressant car cela rend le modèle efficace. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Il n'y a rien que je n'aime pas actuellement à propos de Keras. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'utilise principalement Keras pour construire des modèles afin de résoudre des problèmes dans le domaine de la vision par ordinateur. ### 49. Keras - le framework d'IA/ML le plus facile à apprendre **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** August 26, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** Facile à apprendre avec de nombreuses options et beaucoup d'exemples. Vous pouvez rapidement trouver et tester de nombreux modèles ou même différentes approches très rapidement. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Il est difficile de trouver de la documentation sur certaines des options plus obscures qui dépendent d'autres cadres. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Keras:** Essayez et apprenez **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Classification d'images, PNL, analyse de texte ### 50. Keras est l'un des frameworks d'apprentissage profond les plus rapides jamais créés. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Internet | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** September 03, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Keras?** J'aime vraiment travailler avec Keras. C'est rapide et efficace, et c'est facilement faisable. **Que n’aimez-vous pas à propos de Keras?** Les couches Keras ne peuvent retourner qu'un seul tenseur. Pour construire un réseau modérément complexe, cela peut entraîner beaucoup de code supplémentaire, ce qui peut être chronophage. **Quels sont les problèmes que Keras résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Rapide et puissant ## 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/fr/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/fr/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/fr/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/fr/discussions/how-to-i-convert-convert-a-pytorch-model-to-keras-model) - 1 upvote - [How can I use Keras for](https://www.g2.com/fr/discussions/37002-how-can-i-use-keras-for) - [View Keras pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/fr/products/keras/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-16+09%3A22%3A50+-0500&secure%5Bsession_id%5D=622735ea-de56-40f8-a36b-1e0c62c2cce3&secure%5Btoken%5D=44cbdf747f7f762db7af4d1b682686ad6770039a04b63c8efea5f2352a0cf226&format=llm_user) ## Keras Integrations - [TensorFlow](https://www.g2.com/fr/products/tensorflow/reviews) ## Keras Features **Core Functionality - Artificial Neural Network** - Entraînement de réseau neuronal - Réseau de neurones test - Évaluation du modèle - Conformité **Data Handling - Artificial Neural Network** - Intégration de données - Prétraitement des données **Performance - Artificial Neural Network** - Optimisation du modèle - Évolutivité **Usability - Artificial Neural Network** - Interface utilisateur - Documentation & Support - Personnalisabilité **Advanced Features - Artificial Neural Network** - Capacités d'apprentissage profond - Apprentissage par transfert - Traitement en temps réel - Ajustement automatique du modèle - Outils de visualisation **Réseau de neurones artificiels - IA agentique** - Exécution autonome des tâches - Planification en plusieurs étapes - Intégration inter-systèmes - Apprentissage adaptatif - Interaction en Langage Naturel - Assistance proactive - Prise de décision ## Top Keras Alternatives - [TFLearn](https://www.g2.com/fr/products/tflearn/reviews) - 4.0/5.0 (20 reviews) - [NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)](https://www.g2.com/fr/products/nvidia-deep-learning-gpu-training-system-digits/reviews) - 4.5/5.0 (22 reviews) - [Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)](https://www.g2.com/fr/products/microsoft-cognitive-toolkit-formerly-cntk/reviews) - 4.2/5.0 (22 reviews)