--- title: Keras Reviews meta_title: 'Recensioni Keras 2026: Dettagli, Prezzi e Funzionalità | G2' meta_description: Filtra le recensioni di 65 per dimensione dell'azienda, ruolo o settore degli utenti per scoprire come Keras funziona per un'azienda come la tua. aggregate_rating: rating_value: 4.6 review_count: 65 scale: '5' date_modified: '2026-06-15' parent_category: name: Apprendimento Profondo url: https://www.g2.com/it/categories/deep-learning --- # Keras Reviews **Vendor:** Keras **Category:** [Software di Reti Neurali Artificiali](https://www.g2.com/it/categories/artificial-neural-network) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 65 ## About Keras Keras è una libreria di reti neurali, scritta in Python e in grado di funzionare su TensorFlow o Theano. ## Keras Reviews ### 1. Uno strumento versatile per l'apprendimento automatico, la visione artificiale e l'apprendimento profondo **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Energie rinnovabili e ambiente | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** April 07, 2026 **Cosa Le piace di più di Keras?** È uno strumento versatile per l'apprendimento automatico, la visione artificiale e l'apprendimento profondo. **Cosa non Le piace di Keras?** Ha problemi di compatibilità e su alcune macchine può essere difficile da installare e configurare. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Lo uso per il machine learning e la modellazione del deep learning. ### 2. Miglior framework DL **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aakash Kumar A. | Data Scientist, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** September 13, 2023 **Cosa Le piace di più di Keras?** Keras è uno dei principali framework di deep learning, è facile da implementare e fornisce una grande quantità di funzionalità importanti che aiutano gli sviluppatori a raggiungere la massima accuratezza. **Cosa non Le piace di Keras?** Non c'è nulla da non apprezzare in Keras tranne alcune cose come il fatto che non è ancora stato aggiornato con le ultime funzionalità come NLP e AI generativa, che sono strumenti importanti al giorno d'oggi. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Keras mi aiuta a costruire reti neurali profonde eccezionali e a creare i migliori modelli. Keras rende più facile costruire la rete neurale. Non devo scrivere nulla manualmente. ### 3. API di rete neurale ad alto livello, user-friendly ed efficace **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Subham S. | Data Scientist, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** August 18, 2022 **Cosa Le piace di più di Keras?** Ci sono molte ragioni per apprezzare Keras: 1. Questa libreria open-source per il deep learning è progettata per fornire una sperimentazione rapida con reti neurali profonde. 2. Keras offre la flessibilità di funzionare su CNTK, TensorFlow e Theano. 3. È focalizzata sull'essere modulare, user-friendly, leggibile ed estensibile. 4. Keras offre la possibilità di costruire reti neurali profonde utilizzando meno righe di codice, e questo mi stupisce di più. 5. Dato che Keras è stata adottata e integrata in TensorFlow a metà del 2017, possiamo sfruttare la sua potenza distribuendo modelli addestrati in produzione grazie al framework TensorFlow Serving. 6. Keras ha un eccellente accesso a codice riutilizzabile e tutorial, il che la rende estremamente adatta anche per i principianti. 7. Poiché Keras funziona su TensorFlow, può essere equipaggiata con una o più GPU per calcoli più veloci. **Cosa non Le piace di Keras?** Ci sono alcuni motivi per non apprezzare Keras: 1. Keras non è molto personalizzabile di per sé. Durante la ricerca di diversi algoritmi o lavorando su matrici multidimensionali, abbiamo ancora bisogno di scikit-learn, OpenCV o Tensorflow per eseguire tali operazioni. 2. A volte gli errori sono difficili da debugare poiché è difficile trovare i log degli errori. Per questi motivi da soli, Keras è ancora una delle librerie più popolari e preferite da statistici, data scientist, ingegneri ML, ecc. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Come data scientist, devo molto frequentemente costruire diversi modelli di deep learning all'avanguardia, e Keras è una di quelle librerie senza le quali questo compito sembra impossibile. Uno dei miei progetti recenti ha coinvolto la previsione di serie temporali, che ha richiesto la costruzione di diversi modelli di deep learning all'avanguardia come Transformers, LSTM, ecc., il tutto realizzato utilizzando Keras e Tensorflow. Se qualcuno vuole vedere una semplice implementazione usando Keras: https://github.com/SubhamIO/KERAS-on-MNIST-dataset ### 4. Keras ha sempre fornito tutti gli strumenti per l'apprendimento automatico **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Bassel M. | ADAS Machine Learning Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** January 31, 2021 **Cosa Le piace di più di Keras?** Mi piace la semplicità di costruire reti neurali **Cosa non Le piace di Keras?** La difficoltà di implementare la mia metrica personalizzata **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Stavo addestrando un modello per classificare le immagini ### 5. Deep Learning reso facile e una meravigliosa libreria che offre molto! **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sathesh R. | Managed Services Integration Analyst, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** September 15, 2022 **Cosa Le piace di più di Keras?** La migliore API wrapper disponibile per le reti neurali. Non è necessario essere un programmatore esperto, offre ciò di cui hai bisogno per portare a termine il lavoro ed è open source. Si integra bene con TensorFlow. È nativa per Python e, provenendo da un background Python, rende il mio mondo di programmazione molto più semplice. Implementare una rete neurale richiederebbe ore di codifica, ma Keras l'ha resa più semplice con poche righe di codice ed è facilmente comprensibile. **Cosa non Le piace di Keras?** La comprensione delle tracce di log per risolvere un problema richiede tempo, poiché è necessario comprendere il modo in cui sono tracciate e scritte, il che richiede tempo a causa della documentazione limitata. Come sviluppatore Python, trovo che sia più facile da usare, ma non fornisce supporto per altre lingue, il che potrebbe essere un problema per uno sviluppo a lungo termine. Non offre un grande supporto backend poiché è limitato. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Rende lo sviluppo più veloce offrendo molto con le reti neurali, rende l'implementazione delle reti neurali molto più facile e fluida, il che aiuta a risparmiare molto tempo. ### 6. Strumento open source per la gestione delle reti neurali artificiali **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Paweł W. | Software Engineer @ Creators, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** October 09, 2022 **Cosa Le piace di più di Keras?** Prima di tutto, Keras è un'API completa per la gestione delle reti neurali ed è uno strumento open source. Trovo la sua API estremamente comoda da usare - decisamente più semplice da usare rispetto a PyTorch. **Cosa non Le piace di Keras?** Potrebbe diventare lento per alcuni casi d'uso complicati, quindi se stai puntando alla velocità e all'efficienza, probabilmente PyTorch sarebbe una scelta migliore. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Keras fornisce un'API che mi permette, come sviluppatore, di evitare parte del codice boilerplate tipico che verrebbe scritto senza utilizzare alcun framework. Mi consente di concentrarmi sulla modellazione del problema piuttosto che reinventare la ruota. ### 7. Framework ad alto livello e facile da usare per lo sviluppo di reti neurali profonde **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Dipak K. | Senior Research Fellow (PhD), Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** June 08, 2022 **Cosa Le piace di più di Keras?** implementazione facile e veloce di una varietà di modelli di reti neurali. semplice e facile da imparare con un ampio supporto dalla comunità Keras e dalla documentazione. Quello che mi piace di più di Keras è il framework ad alto livello e funziona sopra TensorFlow con uno o più GPU per calcoli più veloci. disponibilità di modelli pre-addestrati come VGGNET, RESNET, ecc. **Cosa non Le piace di Keras?** Il preprocessing dei segnali o delle immagini non è ancora ampiamente utilizzato a causa della mancanza di personalizzazione. È necessario utilizzare strumenti aggiuntivi come Scikit-learn per effettuare il corretto preprocessing. I problemi nel backend a basso livello non possono essere mirati e trovare quei log di errore è difficile. A parte questi problemi, Keras è ampiamente famoso nel campo dell'IA. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Costruzione di modelli di rete neurale all'avanguardia per varie applicazioni come compiti di classificazione e identificazione nel campo biomedico. Alcuni esempi di modelli di deep learning sono ResNET, Alexnet, autoencoder ecc. ### 8. Una eccellente libreria di reti neurali per eseguire i nostri modelli **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ashish T. | System Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 27, 2022 **Cosa Le piace di più di Keras?** È più facile da usare e configurare sulla maggior parte dei sistemi backend come TensorFlow e PyTorch. Questo offre molta libertà operativa agli sviluppatori per sperimentare. **Cosa non Le piace di Keras?** Alcune integrazioni esterne sono difficili da implementare sul sistema e richiedono l'assistenza di consulenti. La configurazione iniziale su Windows OS è anche un po' impegnativa. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Keras aiuta a far decollare i nostri progetti di deep learning, è molto utile per eseguire questi progetti e ci consente di mantenere ed eseguire i modelli. ### 9. Ottimo per principianti e anche per chi è un po' più avanzato. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Gourav S. | Open Source Contributor, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** September 13, 2022 **Cosa Le piace di più di Keras?** Keras è fantastico con la sua documentazione e l'ho usato su Google Colab. Ha funzionato molto bene, i modelli soddisfacevano le aspettative. **Cosa non Le piace di Keras?** Potrebbe non essere così eccezionale rispetto alle alternative, quando si tratta di velocità, è piuttosto lento. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** È bene se vuoi imparare Tensorflow e Tensorflow 2. Poiché è costruito seguendo l'API. ### 10. Rende facile l'apprendimento profondo **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Shubham C. | DECISION ANALYTICS ASSOCIATE, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** September 01, 2022 **Cosa Le piace di più di Keras?** Keras rende il deep learning facile. È facile da usare e ogni codice è spiegato a fondo sul sito web. **Cosa non Le piace di Keras?** I codici dovrebbero essere più facili da trovare. A parte questo, non c'è nessun problema. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Volevo imparare il deep learning. Provenendo da un background non tecnico, Keras ha reso facile per me. ### 11. Keras, il miglior framework di deep learning con ottimizzatori **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** poorna c. | Senior Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** June 08, 2022 **Cosa Le piace di più di Keras?** La caratteristica più apprezzata di Keras è che racchiude grandi blocchi di codice in funzioni integrate, è facile scrivere o implementare la Rete Neurale Artificiale rispetto a TensorFlow, ben documentato. **Cosa non Le piace di Keras?** Nel complesso Keras è buono e non ha molti svantaggi di per sé, l'unica cosa che può essere migliorata in Keras è la sua performance su un gran numero di epoche o iterazioni durante l'addestramento del modello. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Stiamo sviluppando e implementando le reti neurali di deep learning utilizzando Keras, stiamo sviluppando il motore di riconoscimento facciale automatico per le telecamere di sicurezza nei locali. ### 12. Keras - Piattaforma Open Source per Reti Neurali **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Senthil N. | Software Engineer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** September 09, 2022 **Cosa Le piace di più di Keras?** Keras è la migliore piattaforma che funziona in molti contesti. Come TensorFlow, Microsoft Cognitive Services ecc... **Cosa non Le piace di Keras?** Non adatto ai principianti che necessitano di configurazione iniziale e maggiore conoscenza tecnica in Tensorflow. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Keras aiuta ad addestrare e testare modelli di visione artificiale e NLP ### 13. Miglior framework ML **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vineet T. | Student at IIT Indore, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** September 13, 2022 **Cosa Le piace di più di Keras?** Facile da usare, molto flessibile, facile da distribuire **Cosa non Le piace di Keras?** Scarso supporto per l'apprendimento automatico quantistico **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** API funzionale per problemi di ricerca ### 14. Eccellente libreria e interfaccia per TensorFlow **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Ricerca | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 13, 2022 **Cosa Le piace di più di Keras?** - Facile da usare - Può codificare rapidamente modelli di deep learning **Cosa non Le piace di Keras?** - La personalizzazione avanzata potrebbe non essere facilmente raggiungibile **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** - Libreria di deep learning per vari compiti come il riconoscimento delle immagini, l'NLP e altro ancora ### 15. Il modo migliore per accedere a tensorflow **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Oliver G. | Technical Sales Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** June 20, 2022 **Cosa Le piace di più di Keras?** Ottenere risultati con le reti neurali molto rapidamente **Cosa non Le piace di Keras?** Incompatibilità quando si utilizza Keras e Keras all'interno di TensorFlow **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Ottieni ottimi risultati lasciandomi costruire reti in modo flessibile ### 16. Framework di cui hai bisogno per l'IA **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chandresh M. | System Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** October 08, 2021 **Cosa Le piace di più di Keras?** La prima cosa che mi piace di Keras è che è un'API molto user-friendly. Posso creare modelli di Deep Learning molto rapidamente grazie alle sue funzioni molto ricche. Un'altra cosa importante è la sua comunità. Ogni volta che trovo un problema nel codice, posso cercarlo nella comunità di Keras; grazie alla sua popolarità, puoi trovare soluzioni un po' più facilmente. Fornisce anche molti modelli pre-addestrati come Xception, MobileNet, VGG16, InceptionV3 e molti altri. Quindi posso usare questi modelli senza addestramento. Se hai GPU, fornisce anche supporto per GPU, il che rende l'addestramento dei modelli più veloce. **Cosa non Le piace di Keras?** Quello che non mi piace di Keras è che non ha buone funzioni per l'elaborazione dei dati. Ha anche bisogno di alcuni miglioramenti. A volte ci vuole più tempo per addestrare i modelli a causa di problemi di backend. **Raccomandazioni per chi sta considerando Keras:** Se hai qualche conoscenza di Machine Learning e Deep Learning, allora puoi usare Keras. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Sto usando Keras per sviluppare modelli di classificazione di Machine Learning e Deep Learning. ### 17. È stato davvero utile nella maggior parte dei miei progetti e lavori di tesi. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ashin Marin T. | Software Development Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** January 16, 2021 **Cosa Le piace di più di Keras?** Il supporto e l'affidabilità di Keras con Anaconda. **Cosa non Le piace di Keras?** A volte, durante l'addestramento su Keras, si blocca. L'altro problema è che quando si installano altri software su Keras, si arresta in modo anomalo. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Problema relativo alla classificazione delle immagini e al rilevamento delle espressioni facciali. ### 18. Facile e di successo **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** deniz y. | Business Intelligence Manager, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** October 02, 2021 **Cosa Le piace di più di Keras?** Le reti neurali sono indispensabili per la scienza dei dati e il machine learning. È abbastanza facile da usare se si ha una minima conoscenza della matematica del settore. La documentazione e le altre risorse sono buone e soddisfacenti. Gli esempi su keras.io sono molto istruttivi. Il modulo di elaborazione delle immagini è efficace. Esegue i modelli senza problemi su GPU e CPU. Supporta RNN e CNN. **Cosa non Le piace di Keras?** Nel complesso, sono soddisfatto, ma sento di non avere il pieno controllo del modello. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Lo uso per la classificazione di testi e immagini. Analizzo i dati rapidamente e automaticamente classificandoli con alta precisione. ### 19. API di deep learning Keras **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** GOURI S. | Technical Lead Data Scientist, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** November 09, 2021 **Cosa Le piace di più di Keras?** Quello che mi è piaciuto di più del framework Keras è che, a differenza di TensorFlow, fornisce un set di righe di codice facili, usando le quali possiamo sviluppare modelli di deep learning facilmente. **Cosa non Le piace di Keras?** Quello che mi è piaciuto meno del framework Keras è che a volte fornisce errori che sono difficili da debugare. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Ho utilizzato la libreria Keras per addestrare il mio modello di deep learning (reti neurali artificiali). Fornisce modelli addestrati più accurati. ### 20. Il miglior framework per le persone che iniziano con il deep learning **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sai Vignan M. | P, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 25, 2021 **Cosa Le piace di più di Keras?** 1. Molto facile da implementare 2. molto facile da imparare 3. ha molti parametri/opzioni per attivare algoritmi 4. Buono per principianti del deep learning **Cosa non Le piace di Keras?** 1. Non così avanzato e debuggabile rispetto a tensorflow o pytorch 2. Non così veloce nel calcolo rispetto ad altri framework **Raccomandazioni per chi sta considerando Keras:** La migliore biblioteca per principianti **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** risolto casi d'uso di base del deep learning utilizzando metodi di LSTM, CNN. Molti casi d'uso sono utilizzati per questo. Il 90% degli appassionati di deep learning lo utilizza. Lo usiamo per NLP e ANN in generale. ### 21. Keras è un pacchetto pratico e facile da usare **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Phuong N. | Data Scientist, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 27, 2021 **Cosa Le piace di più di Keras?** Keras è molto facile da usare, anche per i principianti che hanno competenze di base nella programmazione in Python. Anche i modelli di deep learning complessi possono essere costruiti con poche righe di codice. Il vantaggio più grande è il tempo di esecuzione: i codici vengono eseguiti piuttosto velocemente. Inoltre, gli esempi di codice sono intuitivi e facilmente disponibili. La documentazione è costruita con cura e attenzione e ci sono risposte per quasi tutti i problemi. Trovo sempre ciò di cui ho bisogno per risolvere il mio problema. **Cosa non Le piace di Keras?** A volte non è facile trovare esempi di codice per alcune funzionalità avanzate. Inoltre, ci sono stati alcuni errori nell'esecuzione del codice e ho avuto difficoltà a capire da dove provenissero. Poiché Keras è un codice piuttosto semplice, a volte è difficile personalizzare modelli che sono stati costruiti da qualcun altro. In tal caso, preferirei usare altri pacchetti che potrebbero essere più complessi ma svolgono il lavoro. **Raccomandazioni per chi sta considerando Keras:** Direi: proviamoci. Ho conosciuto Keras per la prima volta quando ero un principiante di Python e sono rimasto immediatamente colpito dal suo aspetto user-friendly. Inoltre, la documentazione è completa e la comunità è lì per aiutare. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Ho usato Keras per costruire diversi modelli di deep learning in diversi ambiti: classificazione delle immagini, previsione di serie temporali, previsione di variabili categoriche, rilevamento di oggetti nelle immagini. L'ho utilizzato sia nella mia ricerca accademica che in progetti professionali. Ho costruito con successo un modello CNN combinato con un modello RNN che è stato successivamente implementato in un'applicazione mobile. Anche se il dataset originale era grande, Keras ha un tempo di esecuzione impressionante. Questo mi ha aiutato molto ad accelerare il tempo di esecuzione dei miei codici, il che è cruciale per il successo del progetto. ### 22. Ottimo modo per fare nuovi passi nel Deep Learning! **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Argyrios L. | Sales Administrator, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** January 22, 2021 **Cosa Le piace di più di Keras?** Facilità d'uso quando si tratta di creazione e implementazione di modelli. In generale, mi piace come i metodi di Keras siano eseguiti in modo naturale come i metodi originali di Python. In generale, l'attenzione all'esperienza utente è ciò che rende Keras accessibile a stagisti come me. **Cosa non Le piace di Keras?** Non mi è piaciuto dover installare così tanti prerequisiti per lavorare su un progetto relativamente semplice che avevo in mente, tuttavia è comprensibile dato quanto complesse possano diventare le dipendenze delle librerie nell'ingegneria del software. **Raccomandazioni per chi sta considerando Keras:** Se stai pianificando di utilizzare Keras per progetti educativi e di piccola scala, è la strada giusta da seguire! **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Il progetto su cui ho lavorato era il riconoscimento delle mascherine. Il progetto ruota attorno al riconoscimento se una persona indossa una mascherina o meno. Sembrava un progetto interessante all'inizio, tuttavia ha richiesto più tempo per essere impostato e avviato di quanto avessi previsto. I benefici che ho ottenuto finora sono stati una breve introduzione a ciò che l'apprendimento profondo può offrire se si investe abbastanza tempo su di esso. In futuro mi piacerebbe migliorare il progetto aggiungendo una funzione extra in modo che il modello possa rilevare se una persona non ha il naso coperto o meno, tuttavia avrò bisogno di più materiale/dati per questo (più foto di persone che indossano la mascherina in modo errato). ### 23. Mi ha permesso di creare il codice necessario per le mie applicazioni di reti neurali molto facilmente **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Honker B. | data engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** January 14, 2021 **Cosa Le piace di più di Keras?** Keras si rivela essere un progetto piuttosto completo per realizzare reti neurali in modo abbastanza semplice, la facilità con cui può essere eseguito e il suo codice risulta essere piuttosto impressionante, soprattutto perché, nonostante sia un programma di uso specializzato, una persona con conoscenze di base nell'area della programmazione può essere perfettamente in grado di creare una rete neurale senza tante complicazioni, la semplicità del suo framework è qualcosa di piuttosto impressionante, soprattutto perché mi permette di fare tutto in modo molto più pratico ed efficiente e senza l'esistenza di tante complicazioni. **Cosa non Le piace di Keras?** Se c'è un errore nella configurazione o nella sintassi del codice, è piuttosto problematico individuarlo per poterlo modificare e correggere il funzionamento dell'intero sistema, è qualcosa di piuttosto complicato da fare, quindi dovrebbero implementare meccanismi di rilevamento degli errori come suggerimento. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Mi ha permesso di creare il codice necessario per le mie applicazioni di reti neurali in modo piuttosto semplice e facile, in modo che i miei progetti possano essere eseguiti senza tante complicazioni o variazioni. La sua semplicità è qualcosa di piuttosto impressionante, per non parlare del fatto che ha infinite applicazioni che non sono limitate solo allo sviluppo di reti neurali, ma poiché è basato su Python come linguaggio di programmazione, ci consente anche la possibilità di utilizzarlo in applicazioni diverse dalle reti. ### 24. Facile da imparare e personalizzabile **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vaishak K. | Deep Learning Consultant, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 22, 2021 **Cosa Le piace di più di Keras?** Keras ha un'API molto semplice che è facile da imparare per i professionisti del Machine Learning. Sia che si utilizzi un modello integrato o che si costruisca un modello personalizzato, Keras è molto intuitivo da usare. È un pacchetto indispensabile per qualsiasi Data Scientist/ Ingegnere ML. **Cosa non Le piace di Keras?** Keras manca di alcune buone funzionalità di Fastai come il rilevatore del tasso di apprendimento e il ciclo di apprendimento unico pronti all'uso. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Principalmente sto sviluppando soluzioni di deep learning per problemi di visione artificiale utilizzando Keras. Con Keras è molto conveniente personalizzare e sperimentare con diverse configurazioni di modelli. ### 25. Ottima esperienza lavorando con Keras **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sadi A. | Software Engineer(IOS), Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 05, 2021 **Cosa Le piace di più di Keras?** L'API in Keras è estremamente user-friendly. Tutto è integrato direttamente nella piattaforma con un backend Tensorflow. **Cosa non Le piace di Keras?** Poiché la piattaforma era nuova quando l'ho usata, non c'erano molte opzioni di personalizzazione disponibili per il modello di apprendimento profondo che stavo costruendo. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Stavo addestrando una Rete Neurale Convoluzionale per comprendere e apprendere dalle immagini. L'implementazione è stata molto facile sulla piattaforma Keras rispetto a Pytorch o Tensorflow. ### 26. Ottima interfaccia e buone prestazioni **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Elena R. | Computer Vision Engineer , Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** January 28, 2021 **Cosa Le piace di più di Keras?** È molto facile da usare, garantendo al contempo grandi prestazioni. Perfetto per i principianti e per implementare diverse reti all'avanguardia senza grande sforzo. **Cosa non Le piace di Keras?** Il fatto che sia un'interfaccia di alto livello fa sì che alcune funzionalità funzionino in modo opaco. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** L'ho usato per risolvere problemi relativi al deep learning e al reinforcement learning. ### 27. La mia esperienza con Keras **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Istruzione superiore | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 28, 2021 **Cosa Le piace di più di Keras?** Ho usato Keras all'università nel mio modulo di intelligenza artificiale e l'ho trovato molto utile in quanto è un ottimo strumento da utilizzare insieme all'NLP. **Cosa non Le piace di Keras?** All'inizio era difficile da usare dato che ero un principiante. Quindi immagino che sia una cosa, avrebbe potuto avere una metodologia più semplice. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Sono riuscito a creare un chatbot in cui Keras ha svolto un ruolo importante nella risoluzione del problema. Senza Keras non sarebbe stato possibile costruire il chatbot. ### 28. Keras rende più facile e veloce scrivere modelli di deep learning **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sudarshan P. | Postdoctoral Researcher, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** January 16, 2021 **Cosa Le piace di più di Keras?** Mi piace il modo in cui Keras aiuta a scrivere modelli complessi facilmente con poche righe di codice, e le implementazioni di diverse architetture di rete lo rendono così conveniente da usare. **Cosa non Le piace di Keras?** A volte è difficile personalizzare come richiesto. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Sto lavorando su diversi problemi, principalmente relativi alle immagini. ### 29. Sto usando Keras per i miei progetti di deep learning. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in E-Learning | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** August 11, 2020 **Cosa Le piace di più di Keras?** È facile da usare e da imparare. Funziona su TensorFlow e TensorFlow è la libreria software più popolare per il deep learning al giorno d'oggi. **Cosa non Le piace di Keras?** Poiché è una libreria di alto livello, a volte è più lenta di Tensorflow. **Raccomandazioni per chi sta considerando Keras:** Se sei nuovo al deep learning e vuoi imparare a programmare, Keras è un buon inizio, perché è un'API facile da usare e da imparare. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Sto imparando il deep learning e sto usando Keras per i modelli di deep learning. Grazie alla sua facilità d'uso, possiamo costruire un modello e addestrarlo con poche righe di codice. Inoltre, Keras ha il supporto per GPU ed è molto utile per accelerare il processo di addestramento dei modelli di rete. ### 30. Keras facilita l'uso di diverse librerie di backend per l'apprendimento automatico/profondo **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Servizi informativi | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 30, 2021 **Cosa Le piace di più di Keras?** La sintassi semplice da capire e facile da usare **Cosa non Le piace di Keras?** In questo momento, non ho nulla in particolare **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Sto usando Keras per creare architetture di deep learning ### 31. Keras è un prodotto molto user-friendly **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Jay P. | Data Scientist - Big Data and Analytics, Automobilistico, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** September 01, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** La parte migliore è che offre un'ampia adozione, supporto per una vasta gamma di opzioni di distribuzione in produzione, integrazione con i nostri migliori motori di back-end strutturati - super facile da distribuire. **Cosa non Le piace di Keras?** Pensiamo che Keras dovrebbe eseguire le proprie operazioni - non fare affidamento sui servizi di back-end. So che è troppo chiedere, ma sarebbe fantastico avere il proprio. Solo che troppa affidabilità sulle operazioni di basso livello ci fa pensare - l'hanno fatto a causa dell'infrastruttura o è stata una scelta? Detto questo - l'estrazione delle caratteristiche è qualcosa per cui morire - con il nostro linguaggio preferito Python in uso. **Raccomandazioni per chi sta considerando Keras:** Beh, non ho ricevuto alcun addestramento su Keras - ho dovuto capire tutto da solo, ma la documentazione era buona - consiglierei alla comunità di Keras di avere più video su YouTube per spiegare il deployment sul cloud. Non sono riuscito a trovare nulla di rilevante per ciò che stavo cercando. Forse il deployment sul nostro server non consente l'integrazione con il cloud - non ne sono a conoscenza. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Stavamo utilizzando Google Cloud per la nostra azienda (FCA Automobiles) per comprendere la classificazione delle immagini (abbiamo utilizzato VGG19) per separare i veicoli con allineamenti di coppia scadenti nella linea di produzione. Le immagini sono fornite da bracci robotici integrati e utilizziamo Keras come software per capire quali veicoli vengono sottoposti a controlli di qualità. Abbiamo avuto enormi miglioramenti nella qualità e la velocità della linea è cambiata quando ci siamo resi conto di come il cambiamento della coppia potesse aiutarci a ottenere immagini migliori. ### 32. Tensorflow fa un enorme miglioramento avendo un formato canonico supportato da tutti i progetti **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Chris H. | Data Scientist/Video Analytics/Software, Software per computer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** October 21, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** Mi piace che TensorFlow si stia allontanando dai formati TensorFlow Extended, Slim, Keras, ecc. per fare tutto in Keras. È frustrante vedere hardware che vanta supporto per modelli TensorFlow solo per scoprire che il software associato supporta solo modelli dell'API di rilevamento oggetti o solo modelli TensorFlow Extended. Voglio che le cose funzionino semplicemente su librerie hardware e software. **Cosa non Le piace di Keras?** Sebbene Keras rappresenti un miglioramento verso una facile personalizzazione dei modelli esistenti, non va abbastanza lontano nel rendere facile provare una varietà di architetture personalizzate. Cose semplici come poter visualizzare i pesi su un neurone e rimuoverlo chirurgicamente se non soddisfa alcuni criteri personalizzati, quindi salvare e ricaricare, non sono supportate. Sto usando progetti di terze parti per cercare di rendere questo più facile (https://github.com/Raukk/tf-keras-surgeon/), ma sento che il progetto di terze parti è un po' un trucco e potrebbe essere migliorato con il supporto nativo della libreria. È difficile prendere un nuovo modello migliorato che qualcun altro ha scritto e modificarlo con il metodo di un recente articolo di sostituire tutti gli strati X con Y, per i quali hanno visto qualche miglioramento. Ho circa venti articoli con miglioramenti rispetto a un modello di base e molti di questi non sono indipendenti, ma metterli tutti in un unico modello è inutilmente difficile. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Abbiamo lavorato per creare nuovi modelli di rilevamento degli oggetti utilizzando modelli di classificazione all'avanguardia. In particolare, efficientnets (https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet) per impostazione predefinita supportano solo la classificazione. Siamo interessati al rilevamento degli oggetti. Tensorflow 1.0 ha un'API per il rilevamento degli oggetti, che è ottima per creare rapidamente modelli di rilevamento degli oggetti semplificati, ma non si integra bene con i modelli estesi di tensorflow, i modelli keras o altri modelli tensorflow. Stiamo lavorando per creare un modello di rilevamento degli oggetti keras con tensorflow 2.0, in modo da poter facilmente sostituire il backbone o l'estrattore di caratteristiche dal modello di rilevamento degli oggetti per ottenere un nuovo modello di rilevamento degli oggetti più accurato. ### 33. Keras per una classificazione delle immagini rapida e semplice **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Stanley D. | Data Engineer, Hardware per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** June 27, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** 1. Amo il fatto che con pochissime righe di codice e poca conoscenza del deep learning e delle reti neurali convoluzionali, si possa facilmente costruire un classificatore di immagini semplicemente leggendo la sua documentazione. 2. La comunità di Keras e il supporto degli sviluppatori sono molto alti e attivi, quindi ci sono molti tutorial su Keras disponibili. 3. Amo il fatto che posso facilmente integrare Keras e Scikit-learn, e applicare funzioni su Scikit-learn come ensemble, cross-validation e stacking. **Cosa non Le piace di Keras?** Keras è un framework di deep learning ad alto livello, che rende difficile la personalizzazione e la modifica. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Quando ero nuovo nel deep learning, sono stato in grado di costruire un classificatore di immagini usando Keras in una competizione di deep learning semplicemente leggendo la sua documentazione. ### 34. Un bellissimo framework di Deep Learning **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** July 15, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** Keras è un framework di deep learning open source con tantissime funzionalità che ti permette di fare molte cose come creare reti neurali multilivello, ecc. Keras esegue i calcoli rapidamente ed è costruito su Tensorflow, che è uno dei migliori framework disponibili. Il fatto che io possa costruire una rete neurale completa in meno di 9 righe è grazie a Keras. Ha anche tutte le funzioni di deep learning necessarie come Dropout, Dense, softmax, tra le altre. **Cosa non Le piace di Keras?** Keras è strutturato come un'API per semplificare le chiamate di funzione a Tensorflow, rendendo difficile implementare funzionalità che non sono disponibili di default. **Raccomandazioni per chi sta considerando Keras:** Se hai bisogno di un framework di deep learning affidabile che ti dia risultati ed è anche facile da usare, keras è la scelta giusta. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Keras mi ha permesso di sviluppare e testare rapidamente i miei modelli di deep learning. Questo significa che ho una maggiore produzione di lavoro e posso essere più produttivo. ### 35. Amo Keras **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Anusha K. | Data Scientist, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** October 18, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** Keras è molto flessibile e facile da usare quando si tratta di addestrare modelli. **Cosa non Le piace di Keras?** Non compatibile con Tensorflow. Impossibile convertire alcuni modelli TF addestrati in Keras. **Raccomandazioni per chi sta considerando Keras:** Facile da usare, flessibile. Inizia con Keras. Passare da altri software dopo l'addestramento è una cattiva idea, potrebbe essere necessario implementare i modelli da zero di nuovo, non vale il tempo e lo sforzo. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Addestramento e valutazione del modello di visione artificiale. ### 36. Keras è uno dei migliori **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** ahmed i. | Computer Vision Researcher, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** August 20, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** Credo che Keras sia uno dei pilastri principali che ha portato il deep learning al livello attuale. È facile da usare e potente. L'integrazione senza soluzione di continuità con Tensorflow è fantastica. Keras è uno dei migliori, se non il migliore. **Cosa non Le piace di Keras?** L'unica cosa che non mi è piaciuta durante il mio percorso con Keras è come non abbiano fatto un buon lavoro nel mantenere la compatibilità all'indietro. A volte, ho dovuto apportare modifiche importanti per adattarmi alle versioni più recenti. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Ho usato Keras per fare la maggior parte del mio lavoro di ricerca per il dottorato. Mi ha aiutato a fare la mia ricerca più velocemente, permettendomi di eseguire più esperimenti nello stesso lasso di tempo. ### 37. Oh ciao tensorflow 2.0 finalmente vedi che keras è importante **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Pavan C. | Software Engineer Intern, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** July 05, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** È il frontend che ogni libreria di ML dovrebbe utilizzare. L'API è abbastanza comprensibile, costruire livelli ha senso, l'API dell'estimatore di TensorFlow è troppo persa nei dettagli per astrarre una tale facilità d'uso. Funzioni di perdita, attivazioni, ottimizzatori, LSTM, hai tutto. **Cosa non Le piace di Keras?** Numero di problemi aperti su GitHub, questo progetto ha bisogno di un supporto più mirato. Può rivoluzionare il mondo dell'IA. TensorFlow ha riconosciuto la sua importanza e l'ha ottimizzato per integrarlo nelle fondamenta nella versione 2.0, ma ancora la 2.0 non è stata rilasciata sul canale stabile. Forse ancora qualche mese. **Raccomandazioni per chi sta considerando Keras:** Supera la curva di apprendimento iniziale, ti piacerà più tardi **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** reti neurali che sono super ottimizzate e costruite con facilità ### 38. Keras: Un'eccellente astrazione di Tensorflow **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Abel A. | Software Engineer, Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** September 02, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** Amo la facilità con cui Keras fornisce un brillante involucro astratto attorno a TensorFlow, permettendoti di costruire la maggior parte delle personalizzazioni per le reti neurali. **Cosa non Le piace di Keras?** Il fatto che Keras stia abbandonando funzionalità per altri framework uno dopo l'altro e si stia dimostrando una forte astrazione di TF. Qual è allora la differenza tra TF.keras? **Raccomandazioni per chi sta considerando Keras:** Usa TF.keras e passa da lì a come è stato costruito il framework G sottostante e confrontalo con torch. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Macchine per il prototyping semplice e veloce di reti di apprendimento automatico per soluzioni personalizzate. ### 39. Ottimo per utenti intermedi **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Benoît B. | Data Scientist / Machine Learning Engineer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** September 03, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** facile da distribuire modelli, affinarli e esportarli **Cosa non Le piace di Keras?** la documentazione è carente; solo le reti più basilari sono chiaramente spiegate; i concetti dietro gli iperparametri non sono spiegati affatto (cos'è un ottimizzatore? qual è la differenza tra adagrad e adam?); come si costruiscono reti più complesse come le reti neurali ricorrenti? **Raccomandazioni per chi sta considerando Keras:** Assicurati di leggere la documentazione, iniziando con gli esempi. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Stiamo risolvendo il Riconoscimento delle Attività Umane. ### 40. Avere una grande esperienza **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** October 02, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** Keras è un'API di alto livello. È facile da usare. Meglio di TensorFlow (API di basso livello). **Cosa non Le piace di Keras?** Non c'è nulla in keras che non ti piaccia. È perfetto. **Raccomandazioni per chi sta considerando Keras:** Keras è facile da usare, se vuoi creare un modello di intelligenza artificiale. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Lavoro con keras e tensorflow. Risolvo problemi di intelligenza artificiale con essi. ### 41. Keras - Reti Neurali Convoluzionali **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** August 30, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** Se vuoi costruire e testare rapidamente una rete neurale con un numero minimo di righe di codice, Keras è il miglior framework. Con Keras, puoi costruire reti neurali semplici o molto complesse in pochi minuti. Keras è più facile da usare. **Cosa non Le piace di Keras?** Se qualcuno desidera avere più controllo sulla tua rete e vuole osservare da vicino cosa succede con la rete nel tempo, TensorFlow è la scelta giusta. Keras è stato integrato in TF, è più saggio costruire la tua rete usando tf.keras e inserire qualsiasi cosa tu voglia nella rete usando puro TensorFlow. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Implementare una Rete Neurale Convoluzionale Implementare una Rete Neurale Ricorrente API Funzionale ### 42. facile da capire e usare **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** September 09, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** Per comprendere l'addestramento del deep learning e la gestione dei livelli, keras mi ha aiutato molto. Molto facile da gestire, cambiare, manipolare i livelli. Anche i parametri sono facili da regolare. **Cosa non Le piace di Keras?** Ci sono alcuni framework piuttosto avanzati là fuori rispetto a Keras. Sicuramente aiuta un principiante. Ma vorrei che potesse essere utilizzato anche a un livello più avanzato. **Raccomandazioni per chi sta considerando Keras:** A livello principiante, Keras è davvero utile per capire come funziona il deep learning. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Ho usato keras per un compito di classificazione del testo. Volevo vedere come il modello si comporta su diversi tipi di livelli. Ed è stato abbastanza facile da modificare. ### 43. Keras è semplice e diretto **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Ricerca | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 26, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** È molto facile prototipare nuove idee di ricerca usando Keras. Il supporto per il multi GPU e l'addestramento distribuito è molto buono. **Cosa non Le piace di Keras?** Non essendo nativo di Python, a volte rende leggermente difficile il debug. I diversi backend spesso non sono robusti. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Ho usato Keras per costruire modelli di deep learning per eseguire un compito di classificazione delle immagini. Per essere specifici, l'ho usato per la classificazione del tempo per il progetto ADAS. ### 44. Utile, astrazione di alto livello **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Rejin J. | Senior Staff Computer Vision Engineer, Software per computer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** August 26, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** Facile creare una piccola rete senza preoccuparsi di abbinare le dimensioni **Cosa non Le piace di Keras?** Non abbastanza controllo sui grafici/funzioni di perdita/implementazioni **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Prototipazione del tracciamento degli oggetti ### 45. Semplice e facile da usare **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Salute, benessere e fitness | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** August 16, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** Creazione del modello Sprint, facile da creare e testare modelli semplici, arresto automatico anticipato e generatori di dati facili da usare. **Cosa non Le piace di Keras?** Trasferisci l'uso del modello da multi GPU a singola GPU **Raccomandazioni per chi sta considerando Keras:** Se voglio utilizzare funzionalità avanzate come TFRecords, sarà meglio usare TensorFlow, quindi automatizzare dall'input all'output per l'addestramento usando TFRecord sarebbe una buona aggiunta. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Patologia digitale ### 46. La migliore piattaforma per l'apprendimento profondo e le reti neurali **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Telecomunicazioni | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** August 30, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** La cosa migliore che mi piace di Keras è che è facile e conveniente da usare. È una piattaforma unificata **Cosa non Le piace di Keras?** Lo sto ancora esplorando di più, lo saprò dopo un po'. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Sto usando Keras per modelli di Deep Learning come RNN, Dense, LSTM Rete Neurale su Dati di Serie Temporali Sequenziali ### 47. Wrapper Tensorflow Molto Utile **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 06, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** Keras semplifica drasticamente la costruzione di reti neurali in Tensorflow senza perdere troppa personalizzazione/funzionalità. Preferisco sempre Keras rispetto a TF a meno che non sappia con certezza che il modo migliore per utilizzare qualche aspetto sia all'interno di TF stesso. **Cosa non Le piace di Keras?** Per i principianti, bypassare concetti come la moltiplicazione/dimensioni delle matrici può rendere alcuni errori difficili da correggere. Quindi, mentre è un ottimo modo per iniziare a costruire reti neurali, un po' di programmazione con Tensorflow può essere utile per mantenere le tue forme in ordine. **Raccomandazioni per chi sta considerando Keras:** Se non hai già familiarità con la moltiplicazione di matrici e le dimensioni/formati, ti consiglio di familiarizzare con questi concetti in TF prima di passare a Keras. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Principalmente utilizzo Keras per costruire reti neurali per la previsione finanziaria e l'elaborazione del linguaggio naturale. ### 48. La mia recensione onesta su Keras. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Gestione dell'istruzione | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** August 19, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** La costruzione di modelli con Keras è molto facile per i principianti. Il fatto che utilizzi TensorFlow come backend per la costruzione e l'esecuzione dei modelli è interessante perché rende il modello efficiente. **Cosa non Le piace di Keras?** Non c'è nulla che attualmente non mi piaccia di Keras. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Principalmente utilizzo Keras per costruire modelli per risolvere problemi nel campo della Visione Artificiale. ### 49. Keras - il framework AI/ML più facile da imparare **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Tecnologia dell'informazione e servizi | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** August 26, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** Facile da imparare con molte opzioni e tanti esempi. Puoi trovare rapidamente molti modelli di test o anche approcci diversi molto velocemente. **Cosa non Le piace di Keras?** Difficile trovare documentazione su alcune delle opzioni più oscure che dipendono da altri framework. **Raccomandazioni per chi sta considerando Keras:** Prova e impara **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Classificazione delle immagini, NLP, analisi del testo ### 50. Keras è uno dei framework di deep learning più veloci di sempre **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Internet | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** September 03, 2019 **Cosa Le piace di più di Keras?** Mi piace molto lavorare in Keras. È veloce ed efficiente ed è facilmente fattibile. **Cosa non Le piace di Keras?** I livelli di Keras possono restituire solo un singolo tensore. Per costruire una rete moderatamente complessa, questo può comportare molto codice extra che può richiedere tempo. **Quali problemi sta risolvendo Keras e in che modo La sta aiutando?** Veloce e potente ## 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/it/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/it/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/it/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/it/discussions/how-to-i-convert-convert-a-pytorch-model-to-keras-model) - 1 upvote - [How can I use Keras for](https://www.g2.com/it/discussions/37002-how-can-i-use-keras-for) - [View Keras pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/it/products/keras/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-16+17%3A39%3A37+-0500&secure%5Bsession_id%5D=c5a06333-06b2-4282-b172-d6b90418f529&secure%5Btoken%5D=576ddca144db90e2d39d70ed9225faff30d23209618f5ace27d237fb196c5c81&format=llm_user) ## Keras Integrations - [TensorFlow](https://www.g2.com/it/products/tensorflow/reviews) ## Keras Features **Funzionalità Principale - Rete Neurale Artificiale** - Addestramento della Rete Neurale - Test della Rete Neurale - Valutazione del Modello - Conformità **Gestione dei Dati - Rete Neurale Artificiale** - Integrazione dei dati - Pre-elaborazione dei dati **Prestazioni - Rete Neurale Artificiale** - Ottimizzazione del Modello - Scalabilità **Usabilità - Rete Neurale Artificiale** - Interfaccia utente - Documentazione e Supporto - Personalizzabilità **Funzionalità Avanzate - Rete Neurale Artificiale** - Capacità di apprendimento profondo - Apprendimento per trasferimento - Elaborazione in tempo reale - Ottimizzazione automatica del modello - Strumenti di visualizzazione **AI agentico - Rete Neurale Artificiale** - Esecuzione autonoma dei compiti - Pianificazione a più fasi - Integrazione tra sistemi - Apprendimento Adattivo - Interazione in Linguaggio Naturale - Assistenza Proattiva - Prendere decisioni ## Top Keras Alternatives - [TFLearn](https://www.g2.com/it/products/tflearn/reviews) - 4.0/5.0 (20 reviews) - [NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)](https://www.g2.com/it/products/nvidia-deep-learning-gpu-training-system-digits/reviews) - 4.5/5.0 (22 reviews) - [Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)](https://www.g2.com/it/products/microsoft-cognitive-toolkit-formerly-cntk/reviews) - 4.2/5.0 (22 reviews)