Guía de instalación para Deep Learning con Keras, Redis, Flask y Apache

Publicado por en Programación el 19/02/2018

Si lo que te va es el tema de reconocimiento de imágenes, inteligencia artificial, machine learning y todas esas cosas que parecen estar tan de moda últimamente, es posible que si todavía no sabes de qué va te encuentres bastante perdido. No voy a decir que es algo trivial y requiere de cierta experiencia en varios campos como por supuesto las matemáticas (y no hablamos de sumas y restas, funciones estadísticas principalmente entre otras) así como diversos lenguajes como Python y algunas herramientas como Keras. Todo esto permite realizar todo tipo de experimentos con redes neuronales para identificar objetos en una imagen, clasificar contenidos y todo tipo de artefactos donde la programación "normal" de toda la vida no es viable. Aquí se trata de que en lugar de programar un código para resolver un problema determinado, generas un modelo según el problema a resolver y luego entrenes una red neuronal para que aprenda. Luego al consultar lla red con un dato no conocido y en base a su entrenamiento, será capaz de reconocer patrones en un determinado porcentaje de acierto. 

A continuación te dejo un completo vídeo con un imprescindible enlace sobre cómo instalar todo un sistema escalable para realizar programas de Deep Learning y así analizar gran cantidad de datos de forma inteligente.

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Tutorial TensorFlow y Open AI en Python para Machine Learning

Publicado por en Programación el 17/01/2018

Lo bueno de utilizar redes neuronales para resolver un problema, es que puedes programarlas para que aprendan. De esta forma en lugar de programar una solución específica, lo que se hace es programar un modelo. Existen diversas herramientas que se pueden utilizar como la conocida librería TensorFlow y también Open AI. Os dejo a continuación una serie de de vídeos de Sentdex (canal de YouTube altamente recomendado si te mola el tema) que muestra cómo se puede entrenar una red neuronal para que juegue a un juego. Para eso utiliza en lenguaje Python y nos enseña a crear el modelo, entrenarlo y medir los resultados obtenidos. El mismo concepto lo puedes utilizar para una infinidad de cosas, como por ejemplo en robótica.

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Detector de Papa Noel con Deep Learning usando Keras, TensorFlow y Raspberry Pi

Publicado por en Raspberry Pi el 19/12/2017

Con un poco de inteligencia artificial, podrás saber el momento exacto en el que Papa Noel llegua a tu casa. Éste es un modelo de clasificador de imágenes entrenado con Keras sobre TensorFlow específicamente para reconocer a "Santa Claus". Posteriormente se ha desplegado el modelo entrenado en una Raspberry Pi con una cámara. El sistema no es que reconozca diferentes imágenes, sino que indica si es o no es Papa Noel. Pero el sistema funciona con el mismo principio para cualquier otra proyecto con reconocimiento visual booleano. El vídeo a continuación muestra el resultado final, pero no os perdáis también el enlace a la página del autor con todos los detalles sobre el funcionamiento del sistema, que os puedo asegurar son muy interesantes si te quieres iniciar en el mundillo de Machine Learning.

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Cómo utilizar Google Images para tener un dataset limpio para Deep Learning

Publicado por en Programación el 07/12/2017

El Machine Learning o Deep Learning está últimamente On Fire ya que va habiendo mucha documentación para comenzar a hacer cosas interesantes, también hay algún curso de visión artificial para OpenCV muy interesante para comenzar a hacer cosas chulas. Casi todas las veces al utilizar Machine Learning, nos basados en entrenar una red de neuronas en base a datos previamente clasificados. Es decir, si queremos reconocer coches, primero debemos entrenar la red mostrandole imágenes de lo que sabes que son coches. Tras el entrenamiento, el resultado sabrá si es un coche o no al presentarle una nueva imagen desconocida, basándose en lo que ya ha aprendido. Conseguir un dataset es lo complicado, pero el en vídeo que os dejo a continuación os dejo un tutorial sobre cómo utilizar a Google para que nos dé datos ya clasificados y así tener datos para entrenamiento.

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DeepMind crea una inteligencia que no necesita ayuda humana

Publicado por en Programación el 20/10/2017

Puede que el título parezca un poco sensacionalista, pero no es para menos. DeepMind, ese proyecto secreto de Google/Alphabet para la creación de inteligencia artificial, ha anunciado en un vídeo que han conseguido crear un tipo de inteligencia que es capaz de batir el anterior AlphaGo que hace algo más de un año había masacrado al campeón del mundo Ke Jie. Hasta ahora todo correcto, pero ésta nueva generación llamada AlphaGo Zero ha conseguido batir a su anterior versión en tan solo 40 días. Pero ésta vez lo ha hecho de forma muy diferente y ahí está la clave. La versión Zero se inicia con las reglas básica del juego y sin intervención humada y sin datos previos, aprende ella sola. Tras un periodo de 40 días, es mejor jugador que cualquier humano del planeta sin intervención humana externa y lo realmente interesante es que podría aplicarse a cualquier tipo de conocimiento.

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