Crear una Red Neuronal en Python desde cero

Programaremos una red neuronal artificial en Python, sin utilizar librerías de terceros. Entrenaremos el modelo y en pocas lineas el algoritmo podrá conducir por sí mismo un coche robot!.

Para ello, explicaremos brevemente la arquitectura de la red neuronal, explicaremos el concepto Forward Propagation y a continuación el de Backpropagation donde ocurre “la magia” y aprenden las neuronas.

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Clasificar con K-Nearest-Neighbor ejemplo en Python

K-Nearest-Neighbor es un algoritmo basado en instancia de tipo supervisado de Machine Learning. Puede usarse para clasificar nuevas muestras (valores discretos) o para predecir (regresión, valores continuos). Al ser un método sencillo, es ideal para introducirse en el mundo del  Aprendizaje Automático. Sirve esencialmente para clasificar valores buscando los puntos de datos “más similares” (por cercanía) aprendidos en la etapa de entrenamiento (ver 7 pasos para crear tu ML) y haciendo conjeturas de nuevos puntos basado en esa clasificación.

A diferencia de K-means, que es un algoritmo no supervisado y donde la “K” significa la cantidad de “grupos” (clusters) que deseamos clasificar, en K-Nearest Neighbor la “K” significa la cantidad de “puntos vecinos” que tenemos en cuenta en las cercanías para clasificar los “n” grupos -que ya se conocen de antemano, pues es un algoritmo supervisado-.

¿Qué es el algoritmo k-Nearest Neighbor ?

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