12 Consejos útiles para aplicar Machine Learning

Si vas por el buen camino hacia el aprendizaje del Machine Learning, la inteligencia artificial y la ciencia de datos, seguramente te hayas topado con trabas y obstáculos frecuentes. En este artículo repasaremos 12 útiles consejos para tener en cuenta a la hora de trabajar con los modelos del Aprendizaje Automático. Estos postulados surgen del paper A Few Useful Things to Know about Machine Learning escrito en 2012 por Pedro Domingos.

No olvides seguir los 7 pasos del Machine Learning

Vamos al grano!

Con el objetivo de ilustrar mejor estos consejos, nos centraremos en la aplicación del Machine Learning de Clasificar, pero esto podría servir para otros usos.

Los 3 componentes del Aprendizaje Automático

Supongamos que tienes un problema al que crees que puedes aplicar ML. ¿Qué modelo usar? Deberá ser una combinación de estos 3 componentes: Representación, evaluación y optimización.

  • Representación: Un clasificador deberá poder ser representado en un lenguaje formal que entienda el ordenador. Deberemos elegir entre los diversos algoritmos que sirven para resolver el problema. A este conjunto de “clasificadores aptos” se les llamará “espacio de hipótesis del aprendiz”. Ej: SVM, Regresión Logística, K-nearest neighbor, árboles de decisión, Redes Neuronales, etc.
  • Evaluación: Se necesitará una función de evaluación para distinguir entre un buen clasificador ó uno malo. También es llamada función objetivo ó scoring function. Ejemplos son accuracy, likelihood, information gain, etc.
  • Optimización: necesitamos un método de búsqueda entre los clasificadores para mejorar el resultado de la Evaluación. Su elección será clave. EJ: Descenso por gradiente, mínimos cuadrados, etc.
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Pronóstico de Ventas con Redes Neuronales – Parte 2

Mejora del modelo de Series Temporales con Múltiples Variables y Embeddings

Este artículo es la continuación del post anterior “Pronóstico de Series Temporales con Redes Neuronales en Python” en donde vimos cómo a partir de un archivo de entrada con las unidades vendidas por una empresa durante años anteriores, podíamos estimar las ventas de la próxima semana. Continuaremos a partir de ese modelo -por lo que te recomiendo leer antes de continuar- y haremos propuestas para mejorar la predicción.

Breve Repaso de lo que hicimos

En el modelo del capitulo anterior creamos una Red Neuronal MLP (Multilayered Perceptron) feedforward de pocas capas, y el mayor trabajo que hicimos fue en los datos de entrada. Puesto que sólo tenemos un archivo csv con 2 columnas: fecha y unidades vendidas lo que hicimos fue transformar esa entrada en un “problema de aprendizaje supervisado“. Para ello, creamos un “nuevo archivo” de entrada con 7 columnas en donde poníamos la cantidad de unidades vendidas en los 7 días anteriores y de salida la cantidad de unidades vendidas en “la fecha actual”. De esa manera alimentamos la red y ésta fue capaz de realizar pronósticos aceptables. Sólo utilizamos la columna de unidades. Pero no utilizamos la columna de fecha. ¿Podría ser la columna de fecha un dato importante? ¿podría mejorar nuestra predicción de ventas?

Mejoras al modelo de Series Temporales

Esto es lo que haremos hoy: propongo 2 nuevos modelos con Redes Neuronales Feedforward para intentar mejorar los pronósticos de ventas:

  • Un primer modelo tomando la fecha como nueva variable de entrada valiosa y que aporta datos.
  • Un segundo modelo también usando la fecha como variable adicional, pero utilizándola con Embeddings… y a ver si mejora el pronóstico.

Por lo tanto explicaremos lo qué son los embeddings utilizados en variables categóricas (se utiliza mucho en problemas de Procesamiento del Lenguaje Natural NLP para modelar).

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Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

¿Qué es Natural Language Processing?

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP por sus siglas en inglés) es el campo de estudio que se enfoca en la comprensión mediante ordenador del lenguaje humano. Abarca parte de la Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial (Aprendizaje Automático) y la lingüística.

En NLP las computadoras analizan el leguaje humano, lo interpretan y dan significado para que pueda ser utilizado de manera práctica. Usando NLP podemos hacer tareas como resumen automático de textos, traducción de idiomas, extracción de relaciones, Análisis de sentimiento, reconocimiento del habla y clasificación de artículos por temáticas.

El gran desafío

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¿Cómo funcionan las Convolutional Neural Networks? Visión por Ordenador

En este artículo intentaré explicar la teoría relativa a las Redes Neuronales Convolucionales (en inglés CNN) que son el algoritmo utilizado en Aprendizaje Automático para dar la capacidad de “ver” al ordenador. Gracias a esto, desde apenas 1998, podemos clasificar imágenes, detectar diversos tipos de tumores automáticamente, enseñar a conducir a los coches autónomos y un sinfín de otras aplicaciones.

El tema es bastante complejo/complicado e intentaré explicarlo lo más claro posible. En este artículo doy por sentado que tienes conocimientos básicos de cómo funciona una red neuronal artificial multicapa feedforward (fully connected). Si no es así te recomiendo que antes leas sobre ello:

¿Qúe es una CNN? ¿Cómo puede ver una red neuronal? ¿Cómo clasifica imagenes y distingue un perro de un gato?

La CNN es un tipo de Red Neuronal Artificial con aprendizaje supervisado que procesa sus capas imitando al cortex visual del ojo humano para identificar distintas características en las entradas que en definitiva hacen que pueda identificar objetos y “ver”. Para ello, la CNN contiene varias capas ocultas especializadas y con una jerarquía: esto quiere decir que las primeras capas pueden detectar lineas, curvas y se van especializando hasta llegar a capas más profundas que reconocen formas complejas como un rostro o la silueta de un animal.

Necesitaremos…

Recodemos que la red neuronal deberá aprender por sí sola a reconocer una diversidad de objetos dentro de imágenes y para ello necesitaremos una gran cantidad de imágenes -lease más de 10.000 imágenes de gatos, otras 10.000 de perros,…- para que la red pueda captar sus características únicas -de cada objeto- y a su vez, poder generalizarlo -esto es que pueda reconocer como gato tanto a un felino negro, uno blanco, un gato de frente, un gato de perfil, gato saltando, etc.-

Pixeles y neuronas

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Clasificación de Imágenes en Python

Crearemos una Convolutional Neural Network con Keras y Tensorflow en Python para reconocimiento de Imágenes.

En este artículo iremos directo al grano: veremos el código que crea la red neuronal para visión por computador. En un próximo artículo explicaré bien los conceptos utilizados, pero esta vez haremos un aprendizaje Top-down 😉

Ejercicio Propuesto: Clasificar imágenes de deportes

Para el ejercicio se me ocurrió crear “mi propio set MNIST” con imágenes de deportes. Para ello, seleccioné los 10 deportes más populares del mundo -según la sabiduría de internet- : Fútbol, Basket, Golf, Futbol Americano, Tenis, Fórmula 1, Ciclismo, Boxeo, Beisball y Natación (enumerados sin orden particular entre ellos).

Obtuve entre 5000 y 9000 imágenes de cada deporte, a partir de videos de Youtube (usando a FFMpeg!). Las imágenes están en tamaño <<diminuto>> de 21×28 pixeles en color y son un total de 77.000. Si bien el tamaño en pixeles puede parecer pequeño ES SUFICIENTE para que nuestra red neuronal pueda distinguirlas!!! (¿increíble, no?).

Entonces el objetivo es que nuestra máquina: “red neuronal convolucional” aprenda a clasificar -por sí sóla-, dada una nueva imagen, de qué deporte se trata.

Ejemplo de imágenes de los deportes más populares del mundo

Dividiremos el set de datos en 80-20 para entrenamiento y para test. A su vez, el conjunto de entrenamiento también lo subdividiremos en otro 80-20 para Entrenamiento y Validación en cada iteración (EPOCH) de aprendizaje.

Una muestra de las imágenes del Dataset que he titulado sportsMNIST. Contiene más de 70.000 imágenes de los 10 deportes más populares del mundo.

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Comprende Principal Component Analysis

En este artículo veremos una herramienta muy importante para nuestro kit de Machine Learning y Data Science: PCA para Reducción de dimensiones. Como bonus-track veremos un ejemplo rápido-sencillo en Python usando Scikit-learn.

Introducción a PCA

Imaginemos que queremos predecir los precios de alquiler de vivienda del mercado. Al recopilar información de diversas fuentes tendremos en cuenta variables como tipo de vivienda, tamaño de vivienda, antigüedad, servicios, habitaciones, con/sin jardín, con/sin piscina, con/sin muebles  pero también podemos tener en cuenta la distancia al centro, si hay colegio en las cercanías, o supermercados, si es un entorno ruidoso, si tiene autopistas en las cercanías, la “seguridad del barrio”, si se aceptan mascotas, tiene wifi, tiene garaje, trastero… y seguir y seguir sumando variables.

Es posible que cuanta más (y mejor) información, obtengamos una predicción más acertada. Pero también empezaremos a notar que la ejecución de nuestro algoritmo seleccionado (regresión lineal, redes neuronales, etc.) empezará a tomar más y más tiempo y recursos. Es posible que algunas de las variables sean menos importantes y no aporten demasiado valor a la predicción. También podríamos acercarnos peligrosamente a causar overfitting al modelo.

¿No sería mejor tomar menos variables, pero más valiosas?

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