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¿Cómo funcionan las Convolutional Neural Networks? Visión por Ordenador

Posted on by Na8

En este artículo intentaré explicar la teoría relativa a las Redes Neuronales Convolucionales (en inglés CNN) que son el algoritmo utilizado en Aprendizaje Automático para dar la capacidad de “ver” al ordenador. Gracias a esto, desde apenas 1998, podemos clasificar imágenes, detectar diversos tipos de tumores automáticamente, enseñar a conducir a los coches autónomos y un sinfín de otras aplicaciones.

El tema es bastante complejo/complicado e intentaré explicarlo lo más claro posible. En este artículo doy por sentado que tienes conocimientos básicos de cómo funciona una red neuronal artificial multicapa feedforward (fully connected). Si no es así te recomiendo que antes leas sobre ello:

¿Qúe es una CNN? ¿Cómo puede ver una red neuronal? ¿Cómo clasifica imagenes y distingue un perro de un gato?

La CNN es un tipo de Red Neuronal Artificial con aprendizaje supervisado que procesa sus capas imitando al cortex visual del ojo humano para identificar distintas características en las entradas que en definitiva hacen que pueda identificar objetos y “ver”. Para ello, la CNN contiene varias capas ocultas especializadas y con una jerarquía: esto quiere decir que las primeras capas pueden detectar lineas, curvas y se van especializando hasta llegar a capas más profundas que reconocen formas complejas como un rostro o la silueta de un animal.

Necesitaremos…

Recodemos que la red neuronal deberá aprender por sí sola a reconocer una diversidad de objetos dentro de imágenes y para ello necesitaremos una gran cantidad de imágenes -lease más de 10.000 imágenes de gatos, otras 10.000 de perros,…- para que la red pueda captar sus características únicas -de cada objeto- y a su vez, poder generalizarlo -esto es que pueda reconocer como gato tanto a un felino negro, uno blanco, un gato de frente, un gato de perfil, gato saltando, etc.-

Pixeles y neuronas

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Detección de Objetos con Python

Posted on by Na8

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:

Agenda

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!)

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Una sencilla Red Neuronal en Python con Keras y Tensorflow

Posted on by Na8

historCrearemos una red neuronal artificial muy sencilla en Python con Keras y Tensorflow para comprender su uso. Implementaremos la compuerta XOR e intentaré comparar las ventajas del aprendizaje automático frente a la programación tradicional.

Requerimientos para el ejercicio

Puedes simplemente leer el código y comprenderlo o si quieres ejecutarlo deberás tener un ambiente de desarrollo Python como Anaconda para ejecutar el Jupyter Notebook (también funciona con python en línea de comandos). Sigue el tutorial para tener tu suite preparada e instalar Keras y Tensorflow. Al final del artículo podrás ver y descargar el código de GitHub.

Si aún no tienes muy claro qué son o cómo funcionan las Redes Neuronales, pues leer mi Guía Rápida sobre Deep Learning y luego volver aquí.

Las compuertas XOR

Para el ejemplo, utilizaremos las compuertas XOR. Si no las conoces o no las recuerdas, funcionan de la siguiente manera:

Tenemos dos entradas binarias (1 ó 0) y la salida será 1 sólo si una de las entradas es verdadera (1) y la otra falsa (0).

Es decir que de cuatro combinaciones posibles, sólo dos tienen salida 1 y las otras dos serán 0, como vemos aquí:

  • XOR(0,0) = 0
  • XOR(0,1) = 1
  • XOR(1,0) = 1
  • XOR(1,1) = 0

Una Red Neuronal Artificial sencilla con Python y Keras

Veamos el código completo en donde creamos una red neuronal con datos de entrada las 4 combinaciones de XOR y sus 4 salidas ordenadas. Luego analizamos el código linea a linea.

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Qué es overfitting y underfitting y cómo solucionarlo

Posted on by Na8

Las principales causas al obtener malos resultados en Machine Learning son el overfitting o el underfitting de los datos. Cuando entrenamos nuestro modelo intentamos “hacer encajar” -fit en inglés- los datos de entrada entre ellos y con la salida. Tal vez se pueda traducir overfitting como “sobreajuste” y underfitting  como “subajuste” y hacen referencia al fallo de nuestro modelo al generalizar -encajar- el conocimiento que pretendemos que adquieran. Lo explicaré a continuación con un ejemplo.

Generalización del Conocimiento

Como si se tratase de un ser humano, las máquinas de aprendizaje deberán ser capaces de generalizar conceptos. Supongamos que vemos un perro Labrador por primera vez en la vida y nos dicen “eso es un perro”. Luego nos enseñan un Caniche y nos preguntan: ¿eso es un perro? Diremos “No”, pues no se parece en nada a lo que aprendimos anteriormente. Ahora imaginemos que nuestro tutor nos muestra un libro con fotos de 10 razas de perros distintas. Cuando veamos una raza de perro que desconocíamos seguramente seremos capaces de reconocer al cuadrúpedo canino al tiempo de poder discernir en que un gato no es un perro, aunque sea peludo y tenga 4 patas.

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aprendizaje automático que es

¿Qué es Machine Learning? Una definición

Posted on by Na8

Un artículo que intentará ayudar a comprender qué es el Machine Learning o Aprendizaje Automático

A partir de mi experiencia en diversos cursos, artículos y lecturas voy a describir qué es el Machine Learning. Veremos algunas definiciones ya existentes. Este es un compilado que intentará dar mejor comprensión sobre esta revolucionaria materia.

Definiendo Machine Learning

El Machine Learning -traducido al Español como “Aprendizaje Automático”- es un subcampo de la Inteligencia Artificial que busca resolver el “cómo construir programas de computadora que mejoran automáticamente adquiriendo experiencia”.

Esta definición indica que el programa que se crea con ML no necesita que el programador indique explícitamente las reglas que debe seguir para lograr su tarea si no que este mejora automáticamente.

Grandes volúmenes de datos están surgiendo de diversas fuentes en los últimos años y el Aprendizaje Automático relacionado al campo estadístico consiste en extraer y reconocer patrones y tendencias para comprender qué nos dicen los datos. Para ello, se vale de algoritmos que pueden procesar Gygas y/o Terabytes y obtener información útil.

Una Definición Técnica

Durante mi cursada de Aprendizaje Automático en Coursera, encontré la siguiente “definición técnica”:

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Comprende Principal Component Analysis

Posted on by Na8

En este artículo veremos una herramienta muy importante para nuestro kit de Machine Learning y Data Science: PCA para Reducción de dimensiones. Como bonus-track veremos un ejemplo rápido-sencillo en Python usando Scikit-learn.

Introducción a PCA

Imaginemos que queremos predecir los precios de alquiler de vivienda del mercado. Al recopilar información de diversas fuentes tendremos en cuenta variables como tipo de vivienda, tamaño de vivienda, antigüedad, servicios, habitaciones, con/sin jardín, con/sin piscina, con/sin muebles  pero también podemos tener en cuenta la distancia al centro, si hay colegio en las cercanías, o supermercados, si es un entorno ruidoso, si tiene autopistas en las cercanías, la “seguridad del barrio”, si se aceptan mascotas, tiene wifi, tiene garaje, trastero… y seguir y seguir sumando variables.

Es posible que cuanta más (y mejor) información, obtengamos una predicción más acertada. Pero también empezaremos a notar que la ejecución de nuestro algoritmo seleccionado (regresión lineal, redes neuronales, etc.) empezará a tomar más y más tiempo y recursos. Es posible que algunas de las variables sean menos importantes y no aporten demasiado valor a la predicción. También podríamos acercarnos peligrosamente a causar overfitting al modelo.

¿No sería mejor tomar menos variables, pero más valiosas?

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