Una sencilla Red Neuronal en Python con Keras y Tensorflow

Crearemos 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 (aunque 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.

Agenda del futuro Científico de Datos

Nuestra agenda de hoy incluye:

  • Descargar Anaconda
  • Instalar Anaconda
  • Iniciar y Actualizar Anaconda
  • Actualizar paquete scikit-learn
  • Instalar Librerías para Deep Learning

Comencemos!

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K-Means en Python paso a paso

K-Means es un algoritmo no supervisado de Clustering. Se utiliza cuando tenemos un montón de datos sin etiquetar. El objetivo de este algoritmo es el de encontrar “K” grupos (clusters) entre los datos crudos. En este artículo repasaremos sus conceptos básicos y veremos un ejemplo paso a paso en python que podemos descargar.

Cómo funciona K-Means

El algoritmo trabaja iterativamente para asignar a cada “punto” (las filas de nuestro conjunto de entrada forman una coordenada) uno de los “K” grupos basado en sus características. Son agrupados en base a la similitud de sus features (las columnas). Como resultado de ejecutar el algoritmo tendremos:

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Regresión Logística con Python paso a paso

Breve Introducción a la Regresión Logística

Utilizaremos algoritmos de Machine Learning en Python para resolver un problema de Regresión Logística. A partir de un conjunto de datos de entrada (características), nuestra salida será discreta (y no continua) por eso utilizamos Regresión Logística (y no Regresión Lineal). La Regresión Logística es un Algoritmo Supervisado y se utiliza para clasificación.

Vamos a clasificar problemas con dos posibles estados “SI/NO”: binario o un número finito de “etiquetas” o “clases”: múltiple. Algunos Ejemplos de Regresión Logística son:

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