Crear una Red Neuronal en Python desde cero

Programaremos una red neuronal artificial en Python, sin utilizar librerías de terceros. Entrenaremos el modelo y en pocas lineas el algoritmo podrá conducir por sí mismo un coche robot!.

Para ello, explicaremos brevemente la arquitectura de la red neuronal, explicaremos el concepto Forward Propagation y a continuación el de Backpropagation donde ocurre «la magia» y aprenden las neuronas.

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Clasificar con K-Nearest-Neighbor ejemplo en Python

K-Nearest-Neighbor es un algoritmo basado en instancia de tipo supervisado de Machine Learning. Puede usarse para clasificar nuevas muestras (valores discretos) o para predecir (regresión, valores continuos). Al ser un método sencillo, es ideal para introducirse en el mundo del  Aprendizaje Automático. Sirve esencialmente para clasificar valores buscando los puntos de datos «más similares» (por cercanía) aprendidos en la etapa de entrenamiento (ver 7 pasos para crear tu ML) y haciendo conjeturas de nuevos puntos basado en esa clasificación.

A diferencia de K-means, que es un algoritmo no supervisado y donde la «K» significa la cantidad de «grupos» (clusters) que deseamos clasificar, en K-Nearest Neighbor la «K» significa la cantidad de «puntos vecinos» que tenemos en cuenta en las cercanías para clasificar los «n» grupos -que ya se conocen de antemano, pues es un algoritmo supervisado-.

¿Qué es el algoritmo k-Nearest Neighbor ?

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Una sencilla Red Neuronal en Python con Keras y Tensorflow

historCrearemos una red neuronal artificial muy sencilla en Python con Keras y Tensorflow para comprender su uso. Implementaremos la compuerta XOR e intentaré comparar las ventajas del aprendizaje automático frente a la programación tradicional.

Requerimientos para el ejercicio

Puedes simplemente leer el código y comprenderlo o si quieres ejecutarlo deberás tener un ambiente de desarrollo Python como Anaconda para ejecutar el Jupyter Notebook (también funciona con python en línea de comandos). Sigue el tutorial para tener tu suite preparada e instalar Keras y Tensorflow. Al final del artículo podrás ver y descargar el código de GitHub.

Si aún no tienes muy claro qué son o cómo funcionan las Redes Neuronales, pues leer mi Guía Rápida sobre Deep Learning y luego volver aquí.

Las compuertas XOR

Para el ejemplo, utilizaremos las compuertas XOR. Si no las conoces o no las recuerdas, funcionan de la siguiente manera:

Tenemos dos entradas binarias (1 ó 0) y la salida será 1 sólo si una de las entradas es verdadera (1) y la otra falsa (0).

Es decir que de cuatro combinaciones posibles, sólo dos tienen salida 1 y las otras dos serán 0, como vemos aquí:

  • XOR(0,0) = 0
  • XOR(0,1) = 1
  • XOR(1,0) = 1
  • XOR(1,1) = 0

Una Red Neuronal Artificial sencilla con Python y Keras

Veamos el código completo en donde creamos una red neuronal con datos de entrada las 4 combinaciones de XOR y sus 4 salidas ordenadas. Luego analizamos el código linea a linea.

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Regresión Lineal en español con Python

¿Qué es la regresión lineal?

La regresión lineal es un algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza en Machine Learning y en estadística. En su versión más sencilla, lo que haremos es «dibujar una recta» que nos indicará la tendencia de un conjunto de datos continuos (si fueran discretos, utilizaríamos Regresión Logística).

En estadísticas, regresión lineal es una aproximación para modelar la relación entre una variable escalar dependiente «y» y una o mas variables explicativas nombradas con «X».

Recordemos rápidamente la fórmula de la recta:

Y = mX + b

Donde Y es el resultado, X es la variable, m la pendiente (o coeficiente) de la recta y b la constante o también conocida como el «punto de corte con el eje Y» en la gráfica (cuando X=0)

Aqui vemos un ejemplo donde vemos datos recabados sobre los precios de las pizzas en Dinamarca (los puntos en rojo) y la linea negra es la tendencia. Esa es la línea de regresión que buscamos que el algoritmo aprenda y calcule sólo.

¿Cómo funciona el algoritmo de regresión lineal en Machine Learning?

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Arbol de Decisión en Python: Clasificación y predicción.

En este artículo describiremos rápidamente en qué consisten y cómo funcionan los árboles de decisión utilizados en Aprendizaje Automático y nos centraremos en un divertido ejemplo en Python en el que analizaremos a los cantantes y bandas que lograron un puesto número uno en las listas de Billboard Hot 100 e intentaremos predecir quién será el próximo Ed Sheeran a fuerza de Inteligencia Artificial. Realizaremos Gráficas que nos ayudarán a visualizar los datos de entrada y un grafo para interpretar el árbol que crearemos con el paquete Scikit-Learn. Comencemos!

¿Qué es un árbol de decisión?

Los arboles de decisión son representaciones gráficas de posibles soluciones a una decisión basadas en ciertas condiciones, es uno de los algoritmos de aprendizaje supervisado más utilizados en machine learning y pueden realizar tareas de clasificación o regresión (acrónimo del inglés CART). La comprensión de su funcionamiento suele ser simple y a la vez muy potente.

Utilizamos mentalmente estructuras de árbol de decisión constantemente en nuestra vida diaria sin darnos cuenta:

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Instalar ambiente de Desarrollo Python Anaconda para Aprendizaje Automático

Para programar tu propia Máquina de Inteligencia Artificial necesitarás tener listo tu ambiente de desarrollo local, en tu computadora de escritorio o portátil. En este tutorial explicaremos una manera sencilla de configurar Python y las librerías necesarias para programar como un Científico de Datos y utilizar los algoritmos más conocidos de Machine Learning.

¿Por qué instalar Python y Anaconda en mi ordenador?

Python es un lenguaje sencillo, rápido y liviano y es ideal para aprender, experimentar, practicar y trabajar con machine learning, redes neuronales y aprendizaje profundoentre otros-.

Utilizaremos la Suite de Anaconda que nos facilitará la tarea de instalar el ambiente e incluirá las Jupyter Notebooks, que es una aplicación que nos ayudará a hacer ejercicios paso a paso en Machine Learning, crear visualizaciones de datos y escribir comentarios tal como si se tratase de un cuaderno de notas del colegio o la universidad.

Esta Suite es multiplataforma y se puede utilizar para Windows, Linux y Macintosh. En mi caso descargaré la versión para mi Macbook Pro, pero para otro sistema operativo será similar.

Atención! Tenemos la opción de Ejecutar nuestro ambiente en la Nube, gratis con una cuenta en Google Colab, en este artículo te lo cuento!

Agenda del futuro Científico de Datos

Nuestra agenda de hoy incluye:

  1. Descargar Anaconda
  2. Instalar Anaconda
  3. Iniciar y Actualizar Anaconda
  4. Actualizar paquete scikit-learn
  5. Instalar Librerías para Deep Learning

Comencemos!

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