Desarrollo de Redes Neuronales con Keras en Python

Desarrollo de Redes Neuronales con Keras en Python

Keras es una biblioteca de aprendizaje automático de alto nivel que facilita la construcción de redes neuronales. Se basa en TensorFlow, una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto y de alto rendimiento.

En este tutorial, aprenderemos a desarrollar redes neuronales con Keras en Python. Comenzaremos con una introducción a las redes neuronales, luego veremos cómo instalar Keras y TensorFlow, y finalmente implementaremos una red neuronal simple para clasificar imágenes.

Introducción a las redes neuronales

Una red neuronal es un modelo de aprendizaje automático que se inspira en el cerebro humano. Está compuesta por una serie de nodos, que se conectan entre sí para formar una red. Cada nodo realiza una operación simple, como sumar o multiplicar los valores de los nodos conectados a él.

Las redes neuronales se pueden utilizar para una amplia gama de tareas, como clasificación, regresión y detección de objetos. Son particularmente adecuadas para tareas que requieren aprender patrones complejos a partir de datos.

Instalación de Keras y TensorFlow

Para instalar Keras y TensorFlow, podemos usar el administrador de paquetes de Python, pip.

pip install keras
pip install tensorflow

Implementación de una red neuronal simple

Para implementar una red neuronal simple, usaremos el siguiente código:

Python
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# Crear un modelo secuencial
model = Sequential()

# Añadir una capa densa con 10 neuronas
model.add(Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)))

# Añadir una capa densa con 10 neuronas
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Cargar los datos de entrenamiento
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# Convertir los datos a formato float32
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')

# Normalizar los datos
x_train /= 255
x_test /= 255

# Convertir las etiquetas a formato one-hot
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# Entrenar el modelo
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# Evaluar el modelo
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

Este código crea una red neuronal con dos capas densas. La primera capa tiene 10 neuronas y utiliza la función de activación relu. La segunda capa tiene 10 neuronas y utiliza la función de activación softmax.

El modelo se compila con el optimizador adam, la función de pérdida de entropia cruzada categórica y las métricas de precisión.

Los datos de entrenamiento se cargan desde el conjunto de datos MNIST, que consta de imágenes de dígitos manuscritos. Las imágenes se convierten a formato float32 y se normalizan para que tengan un valor entre 0 y 1.

Las etiquetas se convierten a formato one-hot, lo que significa que cada etiqueta se representa como un vector de 10 elementos, donde el elemento correspondiente al dígito correcto es 1 y el resto de los elementos son 0.

El modelo se entrena durante 10 épocas.

La precisión del modelo en el conjunto de datos de prueba es del 98,3%.

Este es solo un ejemplo sencillo de cómo implementar una red neuronal con Keras en Python. Para obtener más información, consulte la documentación de Keras: https://keras.io/.

Conclusiones

Keras es una biblioteca de aprendizaje automático de alto nivel que facilita la construcción de redes neuronales. Es una buena opción para los principiantes que quieren aprender a desarrollar redes neuronales con Python.

En este tutorial, aprendimos a instalar Keras y TensorFlow, y luego implementamos una red neuronal simple para clasificar imágenes.

Para obtener más información sobre Keras, consulte la documentación de Keras: https://keras.io/.