Keras: colocando deep learning no pipeline

Por Julio 05/06/2017

Esse é o Daniel Falbel, um dos sócios da Curso-R e autor de diversos posts no nosso blog. Boa pinta, não?

Mas esse não é só um rostinho bonito. Recente, o Dani fez uma contribuição PROFUNDA para a comunidade R: ele é um dos responsáveis pelo pacote keras, que faz uma interface com a biblioteca de mesmo nome utilizada para ajustar modelos de deep learning usando TensorFlow.

Veja o arquivo DESCRIPTION (metadados) desse pacote:

Package: keras
Type: Package
Title: R Interface to Keras
Version: 0.3.6
Authors@R: c(
  person("JJ", "Allaire", role = c("aut", "cre"), email = "jj@rstudio.com"),
  person("François", "Chollet", role = c("aut", "cph")),
  person("RStudio", role = c("cph", "fnd")),
  person(family = "Google", role = c("ctb", "cph", "fnd")),
  person("Yuan", "Tang", role = c("ctb", "cph")),
  person("Daniel", "Falbel", role = c("ctb", "cph"))
  )
Description: Interface to 'Keras', a high-level neural networks API which 
  runs on top of TensorFlow. 'Keras' was developed with a focus on enabling
  fast experimentation, supports both convolutional networks and recurrent
  networks (as well as combinations of the two), and seamlessly on both CPUs
  and GPUs.
...

Além do Daniel, temos como autores desse pacote nada menos que JJ Allaire (CEO do RStudio), Yuan Tang (um dos principais desenvolvedores do TensorFlow) e François Chollet, o próprio RStudio e a Google (essa não precisa de link).

Muito orgulho de ter esse cara como amigo e sócio na Curso-R. Parabéns!

No futuro, postaremos tutoriais sobre o keras e mostraremos como estamos utilizando o pacote para quebrar CAPTCHAs usando métodos bastante inovadores. Enquanto isso, você pode olhar um tutorial para o pacote keras nesse link.

É isso. Happy coding ;)

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