La arquitectura de una CNN multicapa
Cargar y preprocesar los datos
Implementar una CNN en la API de TensorFlow de bajo nivel
Implementar una CNN en la API Layers de TensorFlow
Resumen
Capítulo 16: Modelado de datos secuenciales mediante redes neuronales recurrentes
Introducir datos secuenciales
Modelar datos secuenciales: el orden sí importa
Representar secuencias
Las diferentes categorías del modelado de secuencias
RNN para modelar secuencias
Entender la estructura y el flujo de una RNN
Calcular activaciones en una RNN
Los retos del aprendizaje de interacciones de largo alcance
Unidades de LSTM
Implementar una RNN multicapa para modelar secuencias en TensorFlow
Proyecto uno: crear un análisis de sentimiento de las críticas de películas IMDb con RNN multicapa
Preparar los datos
Embedding
Construir un modelo de RNN
El constructor de la clase SentimentRNN
El método build
Paso 1: definir celdas RNN multicapa
Paso 2: definir los estados iniciales para las celdas RNN
Paso 3: crear la RNN utilizando las celdas RNN y sus estados
El método train
El método predict
Instanciar la clase SentimentRNN
Entrenar y optimizar el análisis de sentimiento de un modelo RNN
Proyecto dos: implementar una RNN para el modelado de lenguaje a nivel de carácter en TensorFlow
Preparar los datos
Construir un modelo RNN a nivel de carácter
El constructor
El método build
El método train
El método sample
Crear y entrenar el modelo CharRNN
El modelo CharRNN en el modo de muestreo
Resumen del capítulo y del libro
Dar a los ordenadores el poder de aprender de los datos
En mi opinión, el aprendizaje automático –la aplicación y ciencia de los algoritmos que da sentido a los datos– es el campo más apasionante de todas las ciencias computacionales. Vivimos en una época en la cual los datos llegan en abundancia; utilizando algoritmos de autoaprendizaje del campo del aprendizaje automático podemos convertir estos datos en conocimiento. Gracias a las múltiples y potentes librerías de código abierto que han sido desarrolladas en los últimos años, probablemente no ha habido un momento mejor para acceder al campo del aprendizaje automático y aprender cómo utilizar potentes algoritmos para detectar patrones de datos y hacer predicciones sobre acontecimientos futuros.
En este capítulo, aprenderás los principales conceptos y los diferentes tipos de aprendizaje automático. Junto con una introducción básica a la terminología más importante, sentaremos las bases para utilizar con éxito técnicas de aprendizaje automático para la resolución práctica de problemas.
En este capítulo, trataremos los siguientes temas:
•Los conceptos generales del aprendizaje automático.
•Los tres tipos de aprendizaje y la terminología básica.
•La construcción de bloques para diseñar sistemas de aprendizaje automático.
•La instalación y configuración de Python para el análisis de datos y el aprendizaje automático.
Crear máquinas inteligentes para transformar datos en conocimiento
En esta época de tecnología moderna, existe un recurso que tenemos en abundancia: gran cantidad de datos estructurados y no estructurados. En la segunda mitad del siglo veinte, el aprendizaje automático evolucionó como un subcampo de la Inteligencia Artificial (AI) que involucraba algoritmos de autoaprendizaje que derivaban el conocimiento a partir de datos para crear predicciones. En lugar de necesitar al hombre para derivar de forma manual las reglas y crear modelos a partir del análisis de grandes cantidades de datos, el aprendizaje automático ofrece una alternativa más eficiente para capturar el conocimiento en datos, mejorar gradualmente el rendimiento de los modelos predictivos y tomar decisiones basadas en esos datos. El aprendizaje automático no solo es cada vez más importante en la investigación de ciencia computacional, sino que juega un papel cada vez más importante en nuestra vida diaria. Gracias al aprendizaje automático, disfrutamos de filtros potentes para el correo no deseado, software práctico de reconocimiento de voz y texto, motores de búsqueda fiables, desafiantes programas para jugar al ajedrez y, esperemos que muy pronto, eficientes coches de conducción autónoma.
Los tres tipos de aprendizaje automático
En esta sección, echaremos un vistazo a los tres tipos de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado. Vamos a aprender las diferencias fundamentales entre los tres tipos distintos de aprendizaje y, mediante ejemplos conceptuales, desarrollaremos una intuición para los ámbitos de problemas prácticos donde pueden ser aplicados:
Hacer predicciones sobre el futuro con el aprendizaje supervisado
El objetivo principal del aprendizaje supervisado es aprender un modelo, a partir de datos de entrenamiento etiquetados, que nos permite hacer predicciones sobre datos futuros o no vistos. Aquí, el término supervisado se refiere a un conjunto de muestras donde las señales de salida deseadas (etiquetas) ya se conocen.
