A la hora de abordar la compleja programación en machine learning es necesario utilizar librerías que faciliten los procesos y simplifican muchas tareas propias del deep learning.
Keras es una de estas librerías que están especialmente diseñadas para utilizarse en el aprendizaje automático y que permiten desarrollar complejas aplicaciones para campos como la business intelligence, el marketing predictivo, los vehículos autónomos, la robótica y aplicaciones médicas, entre otras.
A continuación, hablaremos sobre Keras y sus características y cómo utilizar Keras y TensorFlow de forma conjunta para programar en Python redes neuronales de forma más rápida y sencilla.
Qué es Keras
Keras es una biblioteca muy interesante de Python que facilita la programación de redes neuronales bajo este lenguaje de programación. Se trata de una librería que ha adquirido gran protagonismo en la actualidad gracias a su reciente integración con TensorFlow.
Esta librería fue desarrollada por el programador de Google Francois Chollet en 2025 con el objetivo de acelerar las redes neuronales que desarrollaba la empresa.
Características de Keras
Veamos algunas de las características principales de Keras y que la han convertido en la mejor alternativa para el machine learning programando en Python.
- Open source. Se trata de una biblioteca que se desarrolla bajo el modelo de open source o código abierto, por lo que se puede utilizar en proyectos profesionales sin necesidad de pagar una cuota o abonar una costosa licencia. Si código fuente es abierto y se puede consultar en el repositorio correspondiente en Guithub.
- Funcionamiento como API. Keras no funciona como un entorno de trabajo independiente sino como un API o interfaz de uso intuitivo que permite gestionar otros frameworks de Python para IA como son TensorFlow, Theano o Microsoft Cognitiva Toolkit, entre otros.
- Bloques modulares. Keras es una librería que trabaja a nivel de modelo, es decir, utilizando bloques modulares sobre los que se pueden desarrollar modelos más complejos de deep learning o aprendizaje profundo.
- Compatibilidad. Los modelos desarrollados con Keras tienen una alta compatibilidad, es decir, son capaces de funcionar en plataformas como Android, iOS o Google Cloud, entre otras (Keras multi-backend).
- Gran soporte. La continuidad y el desarrollo de Keras está garantizado pues detrás se encuentran grandes compañías interesadas en ella (como es el caso de Google, Amazon, Apple o Nvidia, todas ellas implicadas directamente con el proyecto).
- Operaciones de alto nivel. Keras no se ocupa de las operaciones de bajo nivel por sí mismo, algo que deja para los frameworks que gestiona, centrando sus esfuerzos en las operaciones más importantes o de alto nivel.
Keras y Tensorflow
Tensorflow es la librería más utilizada actualmente para programación en Deep Learning y desarrollar aprendizaje automático con redes neuronales profundas. Fue desarrollada por Google y se ha convertido en el pilar fundamental para el desarrollo de los algoritmos de machine learning y deep learning más importantes de la actualidad.
Esta librería tiene la ventaja de permitir operar con vectores, algo indispensable a la hora de abordar cualquier proyecto de aprendizaje profundo.
A pesar de que Keras y Tensorflow no podían funcionar juntos hace un tiempo, en la actualidad ambas librerías son compatibles, por lo que es posible utilizar en Keras el entorno de trabajo de Tensorflow para que se encargue de las operaciones de bajo nivel en el diseño y desarrollo de aplicaciones basadas en redes neuronales.
Cuando se trabaja con redes neuronales se está utilizando un tipo de gráfico de flujo de datos propio, por lo que el uso de TensorFlow junto a Keras es ideal para facilitar su uso, acelerar los tiempos de ejecución y conseguir aumentar la potencia y el rendimiento de las aplicaciones desarrolladas.
Cómo instalar TensorFlow y Keras
La instalación de ambas librerías es un proceso muy sencillo que requiere de un requisito previo, que el ordenador tenga instalado Python. Para instalar estas bibliotecas en un equipo Linux basta con introducir los siguientes comandos en la consola:
- pip install tensorflow o pip install tensorflow_gpu (con soporte para GPU).
- pip install keras
Aprender Machine Learning con Keras
Utilizar un Keras model es la mejor alternativa para comenzar un proyecto de machine learning y poder aprender y alcanzar los resultados deseados. Esta biblioteca se integra con los principales frameworks del mercado, reduciendo la dificultad de abordar proyectos basados en redes neuronales al tener que dominar diferentes entornos.
Keras PY es una librería que cuenta con una gran comunidad en internet que está siempre activa y que proporciona grandes recursos para su aprendizaje (cursos, tutoriales, nuevas funciones, foros de consulta…).
Keras para Python es una biblioteca de gran éxito en la actualidad para el desarrollo de aplicaciones basadas en el machine learning. La posibilidad de elegir diferentes frameworks, su uso gratuito en proyectos profesionales o comerciales, y su capacidad multiplataforma, la convierten en la alternativa preferida para crear aplicaciones de redes neuronales a nivel profesional.
Empresas del prestigio y alcance internacional como Google, Yelp o Netflix utilizan Keras, al igual que organizaciones muy importantes (como el CERN o la propia NASA).