Keras tovym otwarte źródłowym librarymi siatką neuronową napisana w języku Python. Projekt ten jest projektowany, aby umożliwić szybkie eksperymenty z głębokimi siatkami neuronowymi i skupia się na bycie użytkownickim, modułowym i rozszerzalnym. Z pomocą Keras, deweloperzy mogą łatwo budować i dokonywać trenowania modeli uczenia maszynowego, czym jest on popularnym wyborem dla początkujących i doświadczonych specjalistów od uczenia maszynowego.
Czyli pakiet PyPI to kategoria, która obejmuje różne pakety Pythona dostępne do użycia w różnych zastosowaniach. Keras wpada pod tę kategorię jako popularne pakiet Pythona specjalnie zaprojektowany do zadań uczenia maszynowego. Udostępnia on prostą interfejs do złożonych funkcjonalności siatki neuronowej, co sprawia, że jest to łatwiejsze dla deweloperów do implementowania modeli uczenia maszynowego bez musu zapętłego w mikroarchitekturę siatki neuronowej.
Keras powstał w marcu 2015 roku przez François'a Cholleta jako projekt otwarty. Jego powstanie miało na celu zapewnienie interface'u użytkownika dla budowy siatek neuronowych na bazie popularnych bibliotek uczenia maszynowego takich jak TensorFlow i Theano. Z czasem Keras zdobył akceptację w społeczności uczenia maszynowego ze względu na swoją łatwość użycia i elastyczność.
W odniesieniu do aktualnej udziale na rynku, Keras zapewnia sobie miejsce jako jeden z priorytetowych frameworków uczenia maszynowego w branży. Jego sekwencyjne integruje się z TensorFlow, który stał się dominantnym frameworkiem dla uczenia maszynowego, co przyczyniło się do jego szerokiej adopcji. Gdyż Keras konkurowa niektórymi innymi bibliotekami uczenia maszynowego, Keras ciężko rozwija swoją podbazę użytkowników i predicted forecasted do utrzymania i potencjalnie zwiększenia udziału na rynku w przyszłości. Gdyż zapotrzebowanie na rozwiązania uczenia maszynowego będzie dalej rosć, Keras jest pozycjonowany, aby pozostać kluczowym graczem w polu rozwoju siatek neuronowych.
