Alternativas de Keras Mejor Valoradas
Reseñas en Video
Fue realmente útil en la mayoría de mis proyectos y trabajos de tesis.
64 Keras Reseñas
Sentimiento General de la Reseña para Keras
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Facilidad de uso cuando se trata de la creación e implementación de modelos. En general, me gusta cómo se ejecutan los métodos de Keras de manera tan natural como los métodos originales de Python. En general, el enfoque en la experiencia del usuario es lo que hace que Keras sea accesible para pasantes como yo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
No me gustó tener que instalar tantos requisitos previos para trabajar en un proyecto relativamente simple que tenía en mente, sin embargo, eso es comprensible dado lo complejas que pueden llegar a ser las dependencias de las bibliotecas en la ingeniería de software. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Keras resulta ser un proyecto bastante completo para lograr redes neuronales de una manera bastante simple, la facilidad con la que se puede ejecutar y su código resulta ser bastante impresionante, especialmente porque a pesar de ser un programa de uso especializado, una persona con conocimientos básicos en el área de programación puede ser perfectamente capaz de hacer una red neuronal sin tantas complicaciones, la simplicidad de su marco es algo que es bastante impresionante, especialmente porque me permite hacer todo de una manera mucho más práctica y eficiente y sin la existencia de tantas complicaciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Si hay un error en la configuración o sintaxis del código, es bastante problemático localizarlo para poder cambiarlo y arreglar el funcionamiento de todo el sistema, es algo bastante engorroso de hacer, por lo que deberían implementar mecanismos de detección de errores como sugerencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Keras tiene una API muy simple que es fácil de aprender para los practicantes de aprendizaje automático. Ya sea utilizando un modelo incorporado o construyendo un modelo personalizado, Keras es muy intuitivo de usar. Es un paquete imprescindible para cualquier científico de datos/ingeniero de ML. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Keras pierde algunas buenas características de Fastai, como el buscador de tasa de aprendizaje y el aprendizaje de un ciclo de forma predeterminada. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
La API en Keras es muy amigable para el usuario. Todo está integrado directamente en la plataforma con un backend de Tensorflow. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Dado que la plataforma era nueva cuando la usé, no había muchas opciones de personalización disponibles para el modelo de aprendizaje profundo que estaba construyendo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Es muy fácil de usar, al tiempo que garantiza un gran rendimiento. Perfecto para principiantes y para implementar diferentes redes de última generación sin gran esfuerzo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
El hecho de que sea una interfaz de alto nivel hace que algunas características funcionen de manera opaca. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
I used Keras at university in my AI module and I found it very useful as it is a great tool to use alongside NLP. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
At first it was difficult to use as I was a beginner. So I guess that’s one thing, it could’ve had a simpler methodology to it. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Me gusta la forma en que Keras ayuda a escribir modelos complejos fácilmente con pocas líneas de código, y las implementaciones de diferentes arquitecturas de red lo hacen muy conveniente para trabajar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
A veces es difícil personalizar según lo requerido. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
It is user friendly and easy to learn.
It runs on TensorFlow and TensorFlow is the most popular software library for deep learning these days. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Since it is a high-level library, sometimes slower than Tensorflow. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
La mejor parte es que ofrece una amplia adopción, soporte para una amplia gama de opciones de implementación en producción, integración con algunos de nuestros mejores motores de back-end enmarcados - súper fácil de implementar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Creemos que Keras debería realizar sus propias operaciones, no depender de servicios de back-end. Sé que es mucho pedir, pero sería genial que tuviera los suyos propios. Solo que demasiada fiabilidad en operaciones de bajo nivel nos hace pensar: ¿lo hicieron debido a la infraestructura o fue una elección? Dicho esto, la extracción de características es algo por lo que morir, con nuestro lenguaje favorito Python en uso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
