May, 2018 | Aprende Machine Learning

Una sencilla Red Neuronal en Python con Keras y Tensorflow

Posted on May 29, 2018 by Na8

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

Posted on May 13, 2018 by Na8

¿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.