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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-.
En el artículo de hoy veremos qué son las series temporales y cómo predecir su comportamiento utilizando redes neuronales con Keras y Tensorflow. Repasaremos el código completo en Python y la descarga del archivo csv del ejercicio propuesto con los datos de entrada.
¿Qué es una serie temporal y qué tiene de especial?
Una serie temporal es un conjunto de muestras tomadas a intervalos de tiempo regulares. Es interesante analizar su comportamiento al mediano y largo plazo, intentando detectar patrones y poder hacer pronósticos de cómo será su comportamiento futuro. Lo que hace <<especial>> a una Time Series a diferencia de un “problema” de Regresión son dos cosas:
Es dependiente del Tiempo. Esto rompe con el requerimiento que tiene la regresión lineal de que sus observaciones sean independientes.
Suelen tener algún tipo de estacionalidad, ó de tendencias a crecer ó decrecer. Pensemos en cuánto más producto vende una heladería en sólo 4 meses al año que en el resto de estaciones.
Ejemplo de series temporales son:
Capturar la temperatura, humedad y presión de una zona a intervalos de 15 minutos.
Valor de las acciones de una empresa en la bolsa minuto a minuto.
Ventas diarias (ó mensuales) de una empresa.
Producción en Kg de una cosecha cada semestre.
Creo que con eso ya se dan una idea 🙂 Como también pueden entrever, las series temporales pueden ser de 1 sóla variable, ó de múltiples.
Vamos a comenzar con la práctica, cargando un dataset que contiene información de casi 2 años de ventas diarias de productos. Los campos que contiene son fecha y la cantidad de unidades vendidas.
En este artículo podrás ver de manera práctica cómo crear tu propio detector de objetos que podrás utilizar con imagenes estáticas, video o cámara. Avanzaremos paso a paso en una Jupyter Notebook con el código completo usando redes neuronales profundas con Keras sobre Tensorflow.
Antes de empezar te recomiendo que leas mis artículos anteriores sobre Visión Artificial, que te ayudarán con las bases teóricas sobre las que nos apoyamos en este ejercicio:
Tenemos mucho por delante! Antes que nada debo aclarar que próximamente un nuevo artículo explicará toda la teoría que hoy aplicaremos, pero mientras llega… pasemos a la acción!
¿En qué consiste la Detección Yolo?
Algunos parámetros de la red
El proyecto propuesto
Lo que tienes que instalar (y todo el material)
Crear un dataset: Imágenes y Anotaciones
Recomendaciones para la imágenes
Anotarlo todo
El lego dataset
El código Python
Leer el dataset
Train y Validación
Data Augmentation
Crear la red YOLO
Crear la red de Detección
Generar las Anclas
Entrenar
Revisar los Resultados
Probar la red!
Conclusiones
Material Adicional
¿En qué consiste la detección YOLO?
Vamos a hacer un detector de objetos en imágenes utilizando YOLO, un tipo de técnica muy novedosa (2016), acrónimo de “You Only Look Once” y que es la más rápida del momento, permitiendo su uso en video en tiempo real.
Esta técnica utiliza un tipo de red Neuronal Convolucional llamada Darknet para la clasificacion de imágenes y le añade la parte de la detección, es decir un “cuadradito” con las posiciones x e y, alto y ancho del objeto encontrado.
La dificultad de esta tarea es enorme: poder localizar las áreas de las imágenes, que para una red neuronal es tan sólo una matriz de pixeles de colores, posicionar múltiples objetos y clasificarlos. YOLO lo hace todo “de una sola pasada” a su red convolucional. En resultados sobre el famoso COCO Dataset clasifica y detecta 80 clases de objetos distintos y etiquetar y posicionar hasta 1000 objetos (en 1 imagen!)
En este artículo aprenderemos a utilizar la librería BeatifulSoap de Python para obtener contenidos de páginas webs de manera automática.
En internet encontramos de todo: artículos, noticias, estadísticas e información útil (¿e inútil?), pero ¿cómo la extraemos? No siempre se encuentra en forma de descarga ó puede haber información repartida en multiples dominios, ó puede que necesitemos información histórica, de webs que cambian con el tiempo.
Para poder generar nuestros propios archivos con los datos que nos interesan y de manera automática es que utilizaremos la técnica de WebScraping.
Contenidos:
Requerimientos para WebScraping
Lo básico de HTML y CSS que debes saber
Inspeccionar manualmente una página web
Al código! Obtener el valor actual del IBEX35® de la Bolsa de Madrid
Crea en Python un motor de recomendación con Collaborative Filtering
Una de las herramientas más conocidas y utilizadas que aportó el Machine Learning fueron los sistemas de Recomendación. Son tan efectivas que estamos invadidos todos los días por recomendaciones, sugerencias y “productos relacionados” aconsejados por distintas apps y webs.
Sin dudas, los casos más conocidos de uso de esta tecnología son Netflix acertando en recomendar series y películas, Spotify sugiriendo canciones y artistas ó Amazon ofreciendo productos de venta cruzada <<sospechosamente>> muy tentadores para cada usuario.
Pero también Google nos sugiere búsquedas relacionadas, Android aplicaciones en su tienda y Facebook amistades. O las típicas “lecturas relacionadas” en los blogs y periódicos.
Todo E-Comerce que se precie de serlo debe utilizar esta herramienta y si no lo hace… estará perdiendo una ventaja competitiva para potenciar sus ventas.
Crea tu propio bot-influencer, basado en Ibai Llanos, en Python ¿Qué puede salir mal?
Crearemos nuestra propia IA de generación de texto basada en los diálogos y entrevistas de Ibai Llanos publicados en Youtube. Usaremos un modelo pre-entrenado GPT-2 en castellano disponible desde HuggingFace y haremos el fine-tuning con Pytorch para que aprenda el estilo de escritura deseado.
En este artículo comentaremos brevemente el modelo GPT-2 y crearemos un entorno en Python desde donde poder entrenar y generar texto!
¿Qué son los modelos GPT?
GPT significa “Generative Pre-Training” y es un modelo de Machine Learning creado por OpenAI para la generación de texto. El modelo de Procesamiento del Lenguaje Natural, es un caso particular de Transformers. GPT propone el pre-entrenamiento de un enorme corpus de texto para luego -opcionalmente- realizar el fine-tuning.
