Python RN: Una Introducción a Python para Redes Neuronales
Introducción
Las redes neuronales artificiales (RNA) son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que se inspira en el cerebro humano. Se componen de una serie de neuronas, que se conectan entre sí para formar una red. Cada neurona recibe una entrada, realiza un cálculo y produce una salida.
Python es un lenguaje de programación de alto nivel que es popular para el aprendizaje automático. Es fácil de aprender y tiene una gran variedad de bibliotecas y herramientas disponibles para el desarrollo de RNA.
En este tutorial, aprenderás a crear y entrenar una RNA simple en Python.
Requisitos
- Python 3.6 o superior
- NumPy
- Matplotlib
Instalación
Para instalar NumPy y Matplotlib, puedes usar el administrador de paquetes pip.
pip install numpy
pip install matplotlib
Creando un conjunto de datos
Para entrenar una RNA, necesitamos un conjunto de datos de entrenamiento. Este conjunto de datos debe contener ejemplos de los datos que queremos que la RNA pueda clasificar.
En este tutorial, usaremos un conjunto de datos simple de dos clases. Cada clase representa un tipo de fruta.
import numpy as np
# Generamos un conjunto de datos de entrenamiento
x_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
y_train = np.array([0, 0, 0, 1, 1])
Definiendo la red neuronal
Una red neuronal se compone de una serie de capas. Cada capa contiene una serie de neuronas.
En este tutorial, usaremos una red neuronal simple con dos capas: una capa de entrada y una capa de salida.
import tensorflow as tf
# Creamos la red neuronal
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(2,)),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
Compilando la red neuronal
Antes de entrenar la red neuronal, debemos compilarla. Esto le permitirá a la red neuronal aprender de los datos de entrenamiento.
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Entrenando la red neuronal
Ahora podemos entrenar la red neuronal. Esto se hace usando el método fit().
model.fit(x_train, y_train, epochs=100)
Evaluando la red neuronal
Una vez que la red neuronal haya terminado de entrenarse, podemos evaluarla usando el conjunto de datos de prueba.
# Generamos un conjunto de datos de prueba
x_test = np.array([[11, 12], [13, 14], [15, 16], [17, 18], [19, 20]])
y_test = np.array([0, 0, 0, 1, 1])
# Evaluamos la red neuronal
model.evaluate(x_test, y_test)
Haciendo predicciones
Una vez que la red neuronal haya sido evaluada, podemos usarla para hacer predicciones.
# Hacemos una predicción
x_new = np.array([[21, 22]])
y_pred = model.predict(x_new)
# Imprimimos la predicción
print(y_pred)
Resultado
array([[1.]])
Conclusión
En este tutorial, aprendiste a crear y entrenar una RNA simple en Python.
Para obtener más información sobre las RNA, puedes consultar los siguientes recursos:
- Tutorial de redes neuronales en Python: https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification
- Libro de texto de redes neuronales: https://www.deeplearningbook.org/
Ejercicios
- Intenta crear una red neuronal con más capas.
- Intenta usar una función de activación diferente.
- Intenta usar un conjunto de datos diferente.
