Keras ist eine offene Quellcode- Bibliothek für neuronale Netze, die in Python geschrieben wurde. Sie wurde entworfen, um schnelles Experimentieren mit tiefen neuronalen Netzen zu ermöglichen, und konzentriert sich auf Benutzerfreundlichkeit, Modularität und Erweiterbarkeit. Mit Keras können Entwickler leichte tiefen Lernmodell-Bausteine erstellen, was sie zum populären Anspruch für Anfänger und erfahrene Angestellte im Feld der maschinellen Lernverfahren macht. Seine hohe Ebene-Schnittstelle ermöglicht rasches Prototyping und unterstützt konvolvierte Netze, rekurrierende Netze und eine Kombination beider davon.
PyPI-Pakete ist eine Kategorie, die verschiedene Python-Pakete umfasst, die für die Verwendung in verschiedenen Anwendungen erhältlich sind. Keras fällt unter diese Kategorie, da es ein weitverbreitetes Python-Paket für tiefen Lerner ist, das speziell auf tiefen Lerntasken ausgerichtet ist. Es bietet eine simplifizierte Schnittstelle zu komplexen neuronale Netzwerk-Funktionen, was es Entwicklern erleichtert, tiefes Lernmodell zu implementieren, ohne zu tief in die Intrikaten des neuronale Netzwerk-Architekturen einsteigen zu müssen.
Keras wurde im März 2015 von François Chollet als offenes Projekt gegründet. Sein Aufkommen ging darauf ab, eine Benutzerfreundliche Schnittstelle für die Erstellung von neuronalen Netzen auf Basis von populären Deep-Learning-Bibliotheken wie TensorFlow und Theano zu bieten. Im Laufe der Zeit hat Keras in der maschinellen-Lern-Gemeinschaft Zugang gefunden, da es sich auf Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität konzentriert.
Bezüglich der aktuellen Marktkraft hat Keras sich als eines der führenden Deep-Learning-Frameworks in der Branche etabliert. Seine sichere Integration mit TensorFlow, das zum führenden Framework für tiefen Lernen geworden ist, hat zu seiner weiten Verwendung beigetragen. Während es Konkurrenz von anderen Deep-Learning-Bibliotheken gibt, wächst Keras' Benutzerbasis und wird voraussichtlich weiterhin innerhalb seiner Marktkraft wachsen. Da der Bedarf an tiefen Lernlösungen weiterhin steigt, ist Keras geeignet, ein wichtiger Akteur im Bereich der neuronale Netzwerkbildung zu bleiben.
