Nota: (Google Collaboratory (Colab) , es un servicio gratuito en la nube alojado por el propio Google para fomentar la investigación en Machine Learning e Inteligencia Artificial una interesante herramienta en un entorno colaborativo). Que es Google-Colaboratory -. Google-Colaboratory, tenemos un proyecto de Google creado para diseminar la educación e investigación del Machine-Learning & Deep-Learning. […]
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Nota: (Keras es la API (interfaz) de TensorFlow; el modelo es un conjunto de módulos independientes totalmente configurables que se pueden conectar entre sí, tan modulas es que cuando instalamos Keras no lo hacemos directamente lo que se hace es instalar Tensorflow con lo cual tenemos, Keras que es la interfaz de Tensorflow). Instalar-Keras […]
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Nota: (Keras es un framework de alto nivel para el Machine-Learning. Es una librería Python potente y fácil de usar para desarrollar y evaluar los modelos de Deep-Learning. Envuelve las bibliotecas de computación numérica Theano, CNTK y TensorFlow y le permite entrenar modelos de redes neuronales en unas pocas líneas de código). Que es […]
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Nota: (Framework-PyTorch creado para Machine-Learning, de código abierto, creado para ser flexible, con la estabilidad y el soporte necesarios para el despliegue de producción. PyTorch incluye un paquete de Python para funciones de alto nivel como el cálculo de tensor “NumPy” con aceleración de GPU y TorchScript para facilidad de una transición al modo “Eager” […]
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Nota: (PyTorch es un Frameworks de Aprendizaje-Automático de código abierto que se especializa en cálculos de tensor, diferenciación automática y aceleración de GPU, simplifica el camino desde la creación de modelo de investigación hasta la implementación en producción). Que es Frameworks-Pytorch -. PyTorch es un marco de Aprendizaje-Automático basado en la Biblioteca-Torch , utilizado […]
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Instalar-Scikit-Learn -. Instalaremos la última versión oficial de scikit-learn , este es el mejor enfoque para la mayoría de los usuarios. Proporcionará una versión estable y los paquetes preconstruidos están disponibles para la mayoría de las plataformas. -. La instalación se realizara en un entorno Venv en linux, para no interferir con el sistema de […]
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Nota: (Scikit-learn es una biblioteca para aprendizaje automático de software libre para el lenguaje de programación Python. Incluye varios algoritmos de clasificación, regresión y análisis de grupos entre los cuales están máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios, Gradient boosting, K-means y DBSCAN. Está diseñada para interoperar con las bibliotecas numéricas y científicas NumPy y […]
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Nota: (Tenemos dos lineas a seguir en Machine Learning, del tema que nos ocupa (Que es ML) hay muchas mas tantas como publicaciones sobre el tema en cuestión, estas dos son las que mas me parecen acercarse a una realidad lo mas simple posible) . Que es Machine-Learning 1-. El aprendizaje automático ( ML […]
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Nota: (En este laboratorio haremos una instalación de Keras & TensorFlow dentro de un entorno Python-Venv y le instalaremos un cuaderno Jupyter-Netbook). Entorno-Keras-TesorFlow Nota: En primer lugar instalamos el paquete Python-Venv con “apt-get install python3-venv” em la maquina anfitriona y procedemos a crea el entorno para posteriormente instalar Frameworks-Keras & TensorFlow las dependencias necesarias […]
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Nota: (En este laboratorio haremos una instalación de PyTorch dentro de un entorno Python-Venv y le instalaremos un cuaderno Jupyter-Netbook). Entorno-Pytorch Nota: En primer lugar instalamos el paquete Python-Venv con “apt-get install python3-venv” em la maquina anfitriona y procedemos a crea el entorno para posteriormente instalar Frameworks-PyTorch. Crear una carpeta donde guardamos el proyecto […]
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Nota: (Las Redes-Base-Radial (RBF) son un tipo de redes de neuronas artificiales que calculan la salida de la función en función de la distancia a un punto denominado centro. La función de base radial es una función que calcula la distancia euclidea de un vector de entrada con respecto de un centro). Redes-Base-Radial (RBF) […]
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Nota: (Las Red-Generativa-Antagónica (GAN) son arquitecturas de algoritmos de Inteligencia-Artificial que constan de dos Redes-Neuronales en fretadas un Generador y un Discriminador en una especie de competición mutua entre las dos Redes-Neuronales. Se utiliza para crear imágenes fotorrealistas , modelar patrones de movimiento en videos, crear modelos 3D de objetos a partir de imágenes 2D, […]
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Nota: (Las Recurrent-Neural-Network (RNN) son una clase muy útiles para modelar datos de secuencia. La Red-Neuronal-Recurrente (RNN) tiene un comportamiento similar al funcionamiento de los cerebros humanos. Las Recurrent-Neural-Network (RNN) producen resultados predictivos en datos secuenciales que otros algoritmos no pueden utilizan, en definitiva, datos secuenciales para resolver problemas temporales comunes, que se encuentra en […]
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Nota: (Las Redes-Neuronales-Convolucionales CNN es un algoritmo de Deep-Learning que está diseñado para trabajar con imágenes, tomando estas como input, asignándole Pesos a ciertos elementos en la imagen para así poder diferenciar unos de otros. Este es el secreto de la Visión por computadora). Red-Neuronal-Convolucional. (CNN) -. Las Redes–Convolucionales (CNN) contienen varias Capas-Ocultas, donde […]
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Nota: (Los Perceptron-Multilayer MLP se inspiraron inicialmente en Perceptron , un algoritmo de aprendizaje automático supervisado para la clasificación binaria. El Perceptron solo era capaz de manejar datos linealmente separables, por lo que se introdujo la percepción de múltiples capas para superar esta limitación). Perceptron-Multilayer (MLP) -. Perceptron-Multilayer & Red-Neuronal-Artificial-Multicapa, es una red neuronal […]
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Nota: (Clasificar las Artificial-Neuronal-Network (ANN) & (RNA); existen diferentes clasificaciones que separan las redes neuronales en torno a su número de capas, tipos de conexiones o grado de las conexiones. En su formas de hacer redes neuronales, basadas en algoritmos y desarrollos diversos. Lo haré de la siguiente forma por su Topologia y el tipo […]
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Nota: (El descenso de gradiente es un algoritmo de optimización que se utiliza para minimizar alguna función moviéndose iterativamente en la dirección del descenso más pronunciado según lo definido por el negativo del gradiente). Algoritmo-Descenso-Gradiente -. Algoritmo-Descenso-Gradiente es un algoritmo de optimización iterativo de primer orden para encontrar un mínimo local de una función […]
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Nota: (ECM & MSE de un estimador mide el promedio de los errores al cuadrado, la diferencia entre el estimador y lo que se estima. El ECM & MSE es una función de riesgo, correspondiente al valor esperado de la pérdida del error al cuadrado o pérdida cuadrática). Error-Cuadrático-Medio & Error-Raízr-Cuadrático-Medio -. En un […]
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Nota: (Tenemos una Redes-Neuronales necesitamos ajustar los pesos de cada neurona para que se minimice el error. El algoritmo de backpropagation nos dira cuanto de culpa tiene cada neurona del error global cometido. Pondera el reparto del error para cada una de las neuronas de la red. El algoritmo de backpropagation calcula las derivadas parciales […]
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Nota: (Una función de pérdida, o Loss function, es una función que evalúa la desviación entre las predicciones realizadas por la red neuronal y los valores reales de las observaciones utilizadas durante el aprendizaje. Cuanto menor es el resultado de esta función, más eficiente es la red neuronal). Que es Función de Pérdida . […]
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