Aprendizaje Automático con MiniSOM en Python

Aprendizaje Automático con MiniSOM en Python

Introducción

El Aprendizaje Automático (ML) es una rama de la Inteligencia Artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos que pueden aprender de los datos sin ser explícitamente programados. Un tipo de ML es el aprendizaje no supervisado, que se utiliza para aprender patrones en datos sin etiquetas.

MiniSOM

MiniSOM es un algoritmo de aprendizaje no supervisado que se utiliza para crear mapas autoorganizados. Los mapas autoorganizados son redes neuronales artificiales que se pueden utilizar para representar datos en un espacio de baja dimensión.

Instalación

Para instalar MiniSOM en Python, puede utilizar el siguiente comando:

pip install minisom

Importar la biblioteca

Para importar la biblioteca MiniSOM, puede utilizar el siguiente código:

import minisom

Crear un objeto MiniSOM

Para crear un objeto MiniSOM, puede utilizar el siguiente código:

som = minisom.MiniSom(x_dim, y_dim, input_len, sigma, learning_rate)

donde:

• x_dim es la dimensión del espacio de entrada
• y_dim es la dimensión del espacio de salida
• input_len es la longitud de un dato de entrada
• sigma es el radio de vecindad
• learning_rate es la tasa de aprendizaje

Entrenar el modelo

Para entrenar el modelo, puede utilizar el siguiente código:

som.train(data, epochs)

donde:

• data es el conjunto de datos de entrenamiento
• epochs es el número de épocas de entrenamiento

Visualizar el modelo

Para visualizar el modelo, puede utilizar el siguiente código:

som.plot_umatrix()

Este código creará una matriz U que representa la distancia entre los nodos del mapa autoorganizado.

Ejemplo

A continuación se muestra un ejemplo de cómo utilizar MiniSOM en Python para clasificar datos de iris.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets

# Cargar datos
iris = datasets.load_iris()
data = iris.data

# Crear un objeto MiniSOM
som = minisom.MiniSom(x_dim=10, y_dim=10, input_len=4, sigma=1.0, learning_rate=0.01)

# Entrenar el modelo
som.train(data, epochs=100)

# Visualizar el modelo
som.plot_umatrix()

# Visualizar los datos
for i in range(len(data)):
    plt.scatter(som.winner(data[i]), data[i], c=iris.target[i])
plt.show()

Este código creará un mapa autoorganizado de 10×10 nodos. Los datos de iris se representarán en el mapa autoorganizado como puntos. Los puntos de un mismo color representan datos de la misma clase.

Conclusiones

MiniSOM es una herramienta versátil que puede utilizarse para una variedad de tareas de aprendizaje automático no supervisado. Es fácil de usar y se puede implementar rápidamente en Python.