Ejercicio

Generación de Texto en Español con GPT-2

Crea tu propio bot-influencer, basado en Ibai Llanos, en Python ¿Qué puede salir mal?

Crearemos nuestra propia IA de generación de texto basada en los diálogos y entrevistas de Ibai Llanos publicados en Youtube. Usaremos un modelo pre-entrenado GPT-2 en castellano disponible desde HuggingFace y haremos el fine-tuning con Pytorch para que aprenda el estilo de escritura deseado.

En este artículo comentaremos brevemente el modelo GPT-2 y crearemos un entorno en Python desde donde poder entrenar y generar texto!

¿Qué son los modelos GPT?

GPT significa “Generative Pre-Training” y es un modelo de Machine Learning creado por OpenAI para la generación de texto. El modelo de Procesamiento del Lenguaje Natural, es un caso particular de Transformers. GPT propone el pre-entrenamiento de un enorme corpus de texto para luego -opcionalmente- realizar el fine-tuning.

Aprendizaje por Refuerzo

Posted on December 24, 2020 by Na8

En este artículo aprenderemos qué es el aprendizaje por refuerzo, lo más novedoso y ambicioso a día de hoy en Inteligencia artificial, veremos cómo funciona, sus casos de uso y haremos un ejercicio práctico completo en Python: una máquina que aprenderá a jugar al pong sóla, sin conocer las reglas ni al entorno.

Nuestra Agenda

Los temas que veremos incluyen:

¿Qué es el Reinforcement Learning?
- Diferencias con los clásicos
- Componentes
Casos de Uso
- Y los videojuegos?
Cómo funciona el RL?
- premios y castigos
- fuerza bruta
Q-Learning
- Ecuación de Bellman
- Explorar vs Explotar
El juego del Pong en Python
- Clase Agente
- Clase Environment
- El juego
- La tabla de Políticas
Conclusiones
- Recursos Adicionales

Comencemos!!

Sistemas de Recomendación

Posted on August 27, 2019 by Na8

Crea en Python un motor de recomendación con Collaborative Filtering

Una de las herramientas más conocidas y utilizadas que aportó el Machine Learning fueron los sistemas de Recomendación. Son tan efectivas que estamos invadidos todos los días por recomendaciones, sugerencias y “productos relacionados” aconsejados por distintas apps y webs.

Sin dudas, los casos más conocidos de uso de esta tecnología son Netflix acertando en recomendar series y películas, Spotify sugiriendo canciones y artistas ó Amazon ofreciendo productos de venta cruzada <<sospechosamente>> muy tentadores para cada usuario.

Pero también Google nos sugiere búsquedas relacionadas, Android aplicaciones en su tienda y Facebook amistades. O las típicas “lecturas relacionadas” en los blogs y periódicos.

Todo E-Comerce que se precie de serlo debe utilizar esta herramienta y si no lo hace… estará perdiendo una ventaja competitiva para potenciar sus ventas.

¿Qué son los Sistemas ó Motores de Recomendación?

Random Forest, el poder del Ensamble

Posted on June 17, 2019 by Na8

Si ya leíste el algoritmo de árbol de Decisión con Aprendizaje Automático, tu próximo paso es el de estudiar Random Forest. Comprende qué és y cómo funciona con un ejemplo práctico en Python. Podrás descargar el código de ejemplo en una Jupyter Notebook -como siempre-.

Random Forest es un tipo de Ensamble en Machine Learning en donde combinaremos diversos árboles -ya veremos cómo y con qué características- y la salida de cada uno se contará como “un voto” y la opción más votada será la respuesta del <<Bosque Aleatorio>>.

Random Forest, al igual que el árbol e decisión, es un modelo de aprendizaje supervisado para clasificación (aunque también puede usarse para problemas de regresión).

¿Cómo surge Random Forest?

Uno de los problemas que aparecía con la creación de un árbol de decisión es que si le damos la profundidad suficiente, el árbol tiende a “memorizar” las soluciones en vez de generalizar el aprendizaje. Es decir, a padecer de overfitting. La solución para evitar esto es la de crear muchos árboles y que trabajen en conjunto. Veamos cómo.

Cómo funciona Random Forest?

Random Forest funciona así:

Clasificación con datos desbalanceados

Posted on May 16, 2019 by Na8

Contrarrestar problemas con clases desbalanceadas

Estrategias para resolver desequilibrio de datos en Python con la librería imbalanced-learn.

Tabla de contenidos:

¿Qué son las clases desequilibradas en un dataset?
Métricas y Confusión Matrix
Ejercicio con Python
Estrategias
Modelo sin modificar
Penalización para compensar / Métricas
Resampling y Muestras sintéticas
1. subsampling
2. oversamplig
3. combinación
Balanced Ensemble

Empecemos!

Ejemplo Web Scraping en Python: IBEX35® la Bolsa de Madrid

Posted on January 29, 2019 by Na8

En este artículo aprenderemos a utilizar la librería BeatifulSoap de Python para obtener contenidos de páginas webs de manera automática.

En internet encontramos de todo: artículos, noticias, estadísticas e información útil (¿e inútil?), pero ¿cómo la extraemos? No siempre se encuentra en forma de descarga ó puede haber información repartida en multiples dominios, ó puede que necesitemos información histórica, de webs que cambian con el tiempo.

Para poder generar nuestros propios archivos con los datos que nos interesan y de manera automática es que utilizaremos la técnica de WebScraping.