Keras är utvecklat med en största prioritet på att möjliggöra snabb experiment, vilket innebär att idéer kan bli till prototyper så snabbt som möjligt. Keras har förmågan att uttrycka komplexa ideer om neuronnätverk på mycket få rader kod. Dess mångsidighet tillåter i sin tur att det kan hantera både convolutional neural networks (CNNs) som används i bildigenkänning och recurrent neural networks (RNNs) som används i sekvensbearbetning.
Designad för att erbjuda ett högnivå, intuitivt API, är Keras (AI) enkelt att lära, vilket gör det till en fördelaktig instegsplats för nybörjare till artificiell intelligens och djupinlärning. När det kommer till komplexitet kan Keras förenkla processen. Det ger en nivå av abstraktion mellan användaren och de underliggande biblioteken (TensorFlow, Theano or CNTK), vilket gör det möjligt för forskare att snabbare implementera djupinlärningsmodeller.
Inte nog med att Keras kan simplifiera processen med att bygga och utbilda en kraftfull djupinlärningsmodell, dess förmåga att skala från ett enda CPU till flera GPU:er gör det ytterligare mer attraktivt. Detta möjliggör en relativt enkel skalning av applikationer, utan att behöva offera en snabb prototypframställningstid. Dessa fördelar har gjort att Keras blivit accepterat och eftertraktat inom forskningsgrupper och företag runtom i världen.
