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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¿Comprar casa o Alquilar? Naive Bayes usando Python

Hoy veremos un nuevo ejercicio práctico, intentando llevar los algoritmos de Machine Learning a ejemplos claros y de la vida real, repasaremos la teoría del Teorema de Bayes (video) de estadística para poder tomar una decisión muy importante: ¿me conviene comprar casa ó alquilar?

Veamos si la Ciencia de Datos nos puede ayudar a resolver el misterio… ¿Si alquilo estoy tirando el dinero a la basura? ó ¿Es realmente conveniente pagar una hipoteca durante el <<resto de mi vida>>?

Si bien tocaremos el tema livianamente -sin meternos en detalles como intereses de hipotecas variable/fija, porcentajes, comisiones de bancos,etc- haremos un planteo genérico para obtener resultados y tomar la mejor decisión dada nuestra condición actual.

En artículos pasados vimos diversos algoritmos Supervisados del Aprendizaje Automático que nos dejan clasificar datos y/o obtener predicciones o asistencia a la toma de decisiones (árbol de decisión, regresión logística y lineal, red neuronal). Por lo general esos algoritmos intentan minimizar algún tipo de coste iterando las entradas y las salidas y ajustando internamente las «pendientes» ó «pesos» para hallar una salida. Esta vez, el algoritmo que usaremos se basa completamente en teoría de probabilidades  y obteniendo resultados estadísticos. ¿Será suficiente el Teorema de Bayes para obtener buenas decisiones? Veamos!

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Programa un coche Arduino con Inteligencia Artificial

El Machine Learning nos permitirá utilizar Redes Neuronales para que un coche Arduino conduzca sólo evitando obstáculos.

En el artículo anterior, creamos una red neuronal desde cero en Python. En este artículo mejoraremos esa red y copiaremos sus pesos a una red con propagación hacia adelante en Arduino que permitirá que el coche robot conduzca sólo sin chocar.

La Nueva Red Neuronal

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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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