Estamos viviendo unos días realmente emocionantes en el campo de la inteligencia artificial, en apenas meses, hemos pasado de tener modelos enormes y de pago en manos de unas pocas corporaciones a poder desplegar un modelo en tu propio ordenador y lograr los mismos -increíbles- resultados de manera gratuita. Es decir, ahora mismo, está al alcance de prácticamente cualquier persona la capacidad de utilizar esta potentísima herramienta y crear imágenes en segundos (ó minutos) y a coste cero.

En este artículo les comentaré qué es Stable Diffusion y por qué es un hito en la historia de la Inteligencia Artificial, veremos cómo funciona y tienes la oportunidad de probarlo en la nube o de instalarlo en tu propio ordenador sea Windows, Linux ó Mac, con o sin placa GPU.

Reseña de los acontecimientos

• 2015: Paper que propone los Diffusion Models.
• 2018 -2019 Text to Image Synthesis – usando GANS se generan imágenes de 64×64 pixels, utiliza muchos recursos y baja calidad de resultados.
• Enero 2021: Open AI anuncia Dall-E, genera imágenes interesantes, pequeñas, baja resolución, lentas.
• Febrero 2021: CLIP de Open AI (Contrastive Language-Image Pretraining), un codificador dual de lenguaje-imagen muy potente.
• Julio 2021: Image Text Contrastive Learning Mejora sobre las Gans “image-text-label” space.
• Marzo 2022: GLIDE: esta red es una mejora sobre Dall-E, tambien de openAI pero usando DIFFUSION model.
• Abril 2022: Dall-E 2 de Open AI, un modelo muy bueno de generación de imágenes. Código cerrado, acceso por pedido y de pago.
• Mayo 2022: Imagen de Google.
• Agosto de 2022: Lanzamiento de Stable Diffusion 1.4 de Stability AI al público. Open Source, de bajos recursos, para poder ejecutar en cualquier ordenador.

¿Qué es Stable Diffusion?

Stable Diffusion es el nombre de un nuevo modelo de Machine Learning de Texto-a-Imagen creado por Stability Ai, Comp Vis y LAION. Entrenado con +5 mil millones de imágenes del dataset Laion-5B en tamaño 512 por 512 pixeles. Su código fue liberado al público el 22 de Agosto de 2022 y en un archivo de 4GB con los pesos entrenados de una red neuronal que podemos descargar desde HuggingFace, tienes el poder de crear imágenes muy diversas a partir de una entrada de texto.

Stable Diffusion es también una gran revolución en nuestra sociedad porque trae consigo diversas polémicas; al ofrecer esta herramienta a un amplio público, permite generar imágenes de fantasía de paisajes, personas, productos… ¿cómo afecta esto a los derechos de autor? Qué pasa con las imágenes inadecuadas u ofensivas? Qué pasa con el sesgo de género? Puede suplantar a un diseñador gráfico? Hay un abanico enorme de incógnitas sobre cómo será utilizada esta herramienta y la disrupción que supone. A mí personalmente me impresiona por el progreso tecnológico, por lo potente que es, los magnificos resultados que puede alcanzar y todo lo positivo que puede acarrear.

¿Por qué tanto revuelo? ¿Es como una gran Base de datos de imágenes? – ¡No!

Es cierto que fue entrenada con más de 5 mil millones de imágenes. Entonces podemos pensar: “Si el modelo vio 100.000 imágenes de caballos, aprenderá a dibujar caballos. Si vio 100.000 imágenes de la luna, sabrá pintar la luna. Y si aprendió de miles de imágenes de astronautas, sabrá pintar astronautas“. Pero si le pedimos que pinte “un astronauta a caballo en la luna” ¿qué pasa? La respuesta es que el modelo que jamás había visto una imagen así, es capaz de generar cientos de variantes de imágenes que cumplen con lo solicitado… esto ya empieza a ser increíble. Podemos pensar: “Bueno, estará haciendo un collage, usando un caballo que ya vio, un astronauta (que ya vió) y la luna y hacer una composición“. Y no; no es eso lo que hace, ahí se vuelve interesante: el modelo de ML parte de un “lienzo en blanco” (en realidad es una imagen llena de ruido) y a partir de ellos empieza a generar la imagen, iterando y refinando su objetivo, pero trabajando a nivel de pixel (por lo cual no está haciendo copy-paste). Si creyéramos que es una gran base de datos, les aseguro que no caben las 5.500.000.000 de imágenes en 4 Gygabytes -que son los pesos del modelo de la red- pues estaría almacenando cada imagen (de 512x512px) en menos de 1 Byte, algo imposible.

¿Cómo funciona Stable Diffusion?

Veamos cómo funciona Stable Diffusion!

Stable Diffusion está basado en otro modelo llamado “Latent Diffusion” que proviene de modelos de difusión de ML que están entrenados para “eliminar el ruido de “imágenes sucias” paso a paso”. Esto quiere decir que al modelo le entrenamos con fotos donde ensuciamos ciertos pixeles, con manchas, desenfoque (blur) o distorsiones que agregamos a propósito y le pedimos como salida la imagen correcta (la imagen original sin ruido). Entonces, la red neuronal del modelo aprende a “quitar el ruido”, es decir, transformar esas manchas (ruido) en la imagen original.

Los modelos de difusión lograron resultados muy buenos como generadores de imágenes aunque su contra es que como trabajan a nivel de pixel requieren de mucha memoria RAM y toman tiempo para crear imágenes de alta definición.

La mejora introducida por los modelos “Latent Diffusion” es que el modelo es entrenado para generar “representaciones de imágenes latentes” (comprimidas). Sus tres componente principales son:

1. Autoencoder (VAE)
2. U-Net
3. Text-Encoder

1-Autoencoder (VAE)

El modelo VAE tiene dos partes, un codificador y un decodificador. En codificador es usado para convertir la imagen en una representación latente de baja dimensión, que servirá como entrada a la “U-Net”. El decodificador por el contrario, transforma la representación latente nuevamente en una imagen.

Durante el entrenamiento de difusión latente, se usa el codificador para obtener las representaciones latentes de las imágenes para el proceso de difusión directa, se aplica más y más ruido en cada paso. Durante la inferencia, se realiza el proceso inverso de difusión donde “expande los latentes” para convertirlos nuevamente en imágenes con el decodificador VAE. Para la inferencia sólo necesitamos el decodificador.

2-U-Net

La U-Net tiene una mitad de camino “de contracción” y otra mitad de “expansión“, ambos compuestos por bloques ResNet (para soportar redes profundas sin desvanecer el aprendizaje). La primera mitad de la U-Net reduce la imagen a una representación de baja resolución (similar a un encoder) y la segunda parte intentará generar la imagen original en alta resolución (similar a un decoder). La salida de la U-Net predice el “ruido residual” que puede ser usado para calcular la representación “sin ruido” de la imagen.

Para prevenir que la U-Net pierda información importante durante el downsampling, se agregan conexiones de “atajo corto” (skip connections) entre los dos caminos: encoder y decoder. Además la U-Net de stable diffusion puede condicionar su salida respecto de los text-embeddings de las capas de cross-attention. Las capas de “Atención Cruzada” se agregan tanto en las partes de codificación y decodificación de la U-Net, entre los bloques ResNet. A eso se le llama Difusión guiada ó Difusión condicionada.

3-Text-Encoder

El Text-Encoder es el responsable de transformar el mensaje de entrada por ejemplo “Ilustración de Taylor Swift con un pingüino bailando en la ciudad” en un espacio de embeddings que puede ser comprendido por la U-Net. Se utiliza un encoder de tipo Transformers que mapea la secuencia de palabras de entrada en una secuencia latente del embedding de textos.

Stable Diffusion no entrena al Text-Encoder durante la etapa de entrenamiento del modelo si no que utiliza un encoder ya entrenado de CLIP.

Resumen de la arquitectura de Stable Difussion

El modelo al completo, como lo muestra la web oficial de Stable Diffusion es así:

Al momento de entrenar, la red tiene como entrada una imagen y un texto asociado. La red convertirá la imagen “en ruido” por completo y luego la intentará reconstruir. No olvidemos que es un problema de Aprendizaje supervisado, por lo cual, contamos con el dataset completo, con F(x)=Y desde el inicio.

1. A la izquierda, en rojo “Pixel Space” tenemos la “x” inicial que entrará en el Encoder de la VAE.
2. En verde, Espacio Latente, Arriba el Proceso de Difusión, lleva “z” a “zT” agregando ruido a la imagen
3. En verde, Espacio Latente, Abajo, de derecha a izquierda, entra “zT” a la U-Net e intentará reconvertirla en “z”.
4. Conditioning, a la derecha, utiliza el modelo CLIP con el texto asociado a la imagen y dirige la salida de la U-Net.
5. Por último, luego de iterar varias veces la U-Net y obtener una “z buena” (que es la imagen en estado latente), la decodificamos a pixeles utilizando el Decoder de la VAE (en el Pixel Space) y obtendremos una imagen similar a la “x” inicial.

Esta es la arquitectura para entrenar al modelo. Si vas a utilizar la red una vez entrenada, realmente realizaremos el “camino de inferencia“, veamos:

Al hacer la Inferencia, creamos una imagen:

Al momento de hacer la inferencia crearemos una imágen desde ruido! Por eso, el primer paso, es crear una imagen de 512×512 completamente de pixeles aleatorios!

Veamos la gráfica de inferencia que nos propone Stability.ai

Entonces, generamos la imagen de ruido y a partir de ella, la pasaremos a la U-Net que junto con el texto de entrada irá condicionando la salida, una y otra vez, intentará “quitar el ruido” para volver a una imagen original inexistente…

¿Te das cuenta? estamos engañando a la red neuronal, para que genere un gráfico que nunca antes existió…

La pobre Red Neuronal, es como si fuera un escultor con un cincel al que le damos un bloque de piedra enorme y le decimos “Quiero a Taylor Swift con un pingüino, hazlo!“.

Entonces, en cada iteración, creará desde el ruido, una imagen

Pero… ¿Qué imágenes puedes crear con Stable Diffusion?

Veamos algunos ejemplos de imágenes creadas por Stable Diffusion para ver si te convenzo de que esto es realmente algo grande… y luego ya puedes decidir si quieres probarlo y hasta instalarlo en tu propio equipo.

Aquí algunas imágenes encontradas en diversos canales:

En Lexica, que por cierto, te recomiendo visitar su web, pues tiene imágenes junto a los prompts para generarlas.

En Instagram

Imágenes encontradas en Reddit

Imágenes encontradas en Twitter

¡Quiero usar Stable Diffusion! ¿Cómo hago?

Puedes pagar por el servicio, ejecutar en la nube ó instalarlo en tu propia computadora.

1-Probarlo gratis, lo primero! (pagar luego…)

Desde la web de los creadores puedes dar tus primeros pasos. Tienes que registrarte y obtienes unos créditos gratuitos, luego que se acaben, tendrás que pagar. Debes entrar en https://beta.dreamstudio.ai/dream

Veremos en la parte de abajo, centro la caja de texto donde podemos ingresar el “prompt” con lo que queremos dibujar. Sobre la derecha los parámetros de configuración, que comentaremos luego, pero lo básico es que puedes elegir el tamaño de imagen y cantidad de imágenes a generar.

Ten en cuenta que tienes unos créditos (gratuitos) limitados para utilizar, por lo que debes estar atento a lo que vas consumiendo.

2-Instalar StableDiffusion en tu Computadora

Podemos instalar Stable Difussion en Windows y en Linux con “Instaladores automáticos” siguiendo las instrucciones del repositorio de Automatic1111. Para Windows hay otro instalador aqui .

Puedes instalar en ordenadores Mac (y aprovechar las GPUS de los chips M1 y M2) desde el repositorio de InvokeAI siguiendo las instrucciones para Macintosh.

Si te atreves a instalarlo de manera un poco más “manual”, puedes aventurarte a seguir las instrucciones del Repositorio Oficial de Stable Diffusion. No es difícil, básicamente, si tienes instalado Anaconda en tu ordenador, es clonar el repo y crear el environment de python siguiendo los pasos.

Un paso Clave: descargar el modelo de la red de HuggingFace

Casi todos los modos de instalar que vimos anteriormente, necesitan de un paso manual que es el de obtener y descargar el modelo desde la web de HuggingFace que ocupa 4.27 Gygabytes. Para ello, debes registrarte en HuggingFace e ir a la página del modelo. Deberás aceptar las condiciones de uso, y luego podrás descargar el último modelo, al momento de escribir este artículo es el archivo sd-v1-4.ckpt. Una vez descargado, lo deberás copiar en la carpeta models/ldm/stable-diffusion-1/ y renombrar el archivo como model.ckpt.

Eso es todo! Voilá, crea todas las imágenes que quieras! Tienes el mundo en tus manos!

Tiempos de “Rendering”

Si tienes una tarjeta gráfica con GPU, en mi caso la Nvidia RTX3080 tarda 5 segundos en crear una imágen de 512x512px. Si no tienes tarjeta puedes crear imágenes usando CPU pero tardarán unos 6 minutos (en un ordenador del año 2015 Core i5 y 8GB de memoria). En ordenadores Macbook con chip M2 tarda aproximadamente 1 minuto por imagen.

3-Usar StableDiffusion gratis y con GPU desde la nube de Google Colab

Otra opción para utilizar este genial modelo de forma gratuita es utilizar las notebooks de Google Colab y activar la opción de GPU. Existen varias notebooks compartidas que puedes utilizar como template con la instalación, aquí te recomiendo esta notebook y un hilo en Twitter en español, que te ayuda a seguir los pasos.

¿Cómo Funcionan los Transformers?

Entendiendo los parámetros de entrada de Stable Diffusion

Tanto en la versión web, la de instaladores, manual ó en la nube; contaremos con los mismos parámetros para configurar la red neuronal. Estos son:

• Alto y Ancho de imagen: deben ser múltiplos de 64, tamaño mínimo de 256 y máximo de 1024px. Sin embargo la recomendación es utilizar 512×512 pues es el tamaño con el que se entrenó la red.
• Steps: es la cantidad de iteraciones que realizará la U-Net durante la inferencia. Cuanto más iteramos, mayor “ruido” quitaremos de la imagen, es decir, quedará mejor definida. Pero también tardará más tiempo. Teniendo en cuenta el sampler que utilicemos, un valor de entre 25 y 50 estará bien.
• CFG Scale: este es un valor curioso, pues determina el “grado de libertad” que damos a la propia red para ser creativa. El valor por defecto es 7.5. Si disminuimos el valor, se centrará más en nuestro Prompt. Si aumentamos el valor (más de 10) empezará a improvisar y a hacer dibujos más delirantes y más a su antojo.
• Número de Imágenes: la cantidad de diversas imágenes que se crearán durante la inferencia. Cuantas más creamos más memoria RAM necesitaremos, tener en cuenta.
• Sampler: será la función con la que se creará el “denoising” en la U-Net y tiene implicancias en la imagen que se generará. El Sampler más avanzado (de momento) es el DPM2 y necesita más steps para lograr buenos resultados, llevando más tiempo. Curiosamente, el sampler llamado Euler Ancestral es el más básico y logra muy buenas imágenes en unas 20 iteraciones (menor tiempo).
• Seed ó Semilla: La semilla está relacionada con la imagen con ruido que generamos inicialmente desde donde la red empezará a dibujar. Con una misma semilla podremos replicar una imagen todas la veces que queramos para un mismo prompt. Si no asignamos un valor de semilla, se generará aleatoriamente, obteniendo siempre imágenes distintas para el mismo prompt.

El Prompt Engineering

Se le llama Prompt Engineering al arte de introducir textos que generen buenas imágenes. Lo cierto es que no es tan fácil como parece la creación de imágenes, es decir, la red siempre creará imágenes, pero para que destaquen realmente, hay que agregar las keywords adecuadas. Por suerte ya hay personas que descubrieron muchos de esos tweaks

Los truquillos en el Prompt

Varios exploradores recomiendan seguir una fórmula de tipo:

Tipo imagen – objeto – lugar – tiempo – estilo ó autor

Por ejemplo:

Pintura de un gato con gafas en un teatro, 1960, por Velazquez

Y esto mismo… pero en inglés, obtenemos:

Hay algunas palabras que se agregan al final, que son muy útiles, poner “trending on ArtStation”, “highly detailed”, “unreal engine 5”.

Aqui te dejo un enlace a un artículo maravilloso que muestra con ejemplo de muchas de las combinaciones.

imágenes generadas con Imágenes: “img2Img”

Además del txt2Img (que a partir de un texto, generemos una imagen), tenemos otra opción llamada img2img.

Con esta opción ingresamos una imagen creada por nosotros con el “paintbrush” u otra herramienta similar y la utilizaremos como imagen de inicio para generar una nueva imagen. Esto tiene mucha lógica si lo piensas, en vez de empezar con una imagen llena de ruido, le damos unas “guías” a la red neuronal para que pueda crear la imagen. Y los resultados son increíbles!

Por si fuera poco, Inpainting y Outpainting

El Inpainting permite crear una máscara dentro de una imagen y que el modelo dibuje dentro, manteniendo el estilo pictórico y la coherencia.

También existe el llamado OutPainting, que nos permite “extender” una imagen, logrando obras increíbles, será mejor que lo veas!

Resumen y Conclusiones

A estas alturas, espero que estes tan emocionado como yo con esta nueva tecnología y esto es sólo el comienzo! Los modelos de Machine Learning de texto-a-imagen acaban de aterrizar y se perfeccionarán; uno de los puntos fuertes y gran acierto de Stable Diffusion es que al lanzarse a todo el público, logró captar a una gran comunidad de desarrolladores, artistas y curiosos que colaboran y que potencian sus capacidades aún más! Al momento de escribir el artículo, han pasado menos de 2 meses y aparecieron muchísimos proyectos relacionados. Además se comenta que está por aparecer la nueva versión del modelo de pesos entrenado 1.5 dentro de poco. Algunos usuarios hasta crearon videos mediante Stable Diffusion y otros empiezan a mezclar la red con las 3 dimensiones para crear objetos.

En próximos artículos veremos en mayor profundidad y en código Python el uso de redes VAE, U-Net y Transformers.

Hasta pronto!

Material Adicional:

Aquí comparto dos videos muy buenos sobre Arte con IA y otro sobre Stable Diffusion

Otros artículos relacionados de interés:

• Clasificación de Imágenes
• Detección de objetos en imágenes

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The post Crea imágenes increíbles con Inteligencia Artificial en tu ordenador first appeared on Aprende Machine Learning.

En este artículo aprenderemos qué es el aprendizaje por refuerzo, lo más novedoso y ambicioso a día de hoy en Inteligencia artificial, veremos cómo funciona, sus casos de uso y haremos un ejercicio práctico completo en Python: una máquina que aprenderá a jugar al pong sóla, sin conocer las reglas ni al entorno.

Nuestra Agenda

Los temas que veremos incluyen:

• ¿Qué es el Reinforcement Learning?
  • Diferencias con los clásicos
  • Componentes
• Casos de Uso
  • Y los videojuegos?
• Cómo funciona el RL?
  • premios y castigos
  • fuerza bruta
• Q-Learning
  • Ecuación de Bellman
  • Explorar vs Explotar
• El juego del Pong en Python
  • Clase Agente
  • Clase Environment
  • El juego
  • La tabla de Políticas
• Conclusiones
  • Recursos Adicionales

Comencemos!!

¿Qué es el Aprendizaje por Refuerzo?

Seguramente ya conocerás las 2 grandes áreas de aprendizaje tradicional del Machine Learning, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Parece difícil que aquí hubiera espacio para otras opciones; sin embargo sí la hay y es el Aprendizaje por refuerzo. En aprendizaje por refuerzo (ó Reinforcement Learning en inglés) no tenemos una “etiqueta de salida”, por lo que no es de tipo supervisado y si bien estos algoritmos aprenden por sí mismos, tampoco son de tipo no supervisado, en donde se intenta clasificar grupos teniendo en cuenta alguna distancia entre muestras.

Si nos ponemos a pensar, los problemas de ML supervisados y no supervisados son específicos de un caso de negocio en particular, sea de clasificación ó predicción, están muy delimitados, por ejemplo, clasificar “perros ó gatos“, ó agrupar “k=5” clusters. En contraste, en el mundo real contamos con múltiples variables que por lo general se interrelacionan y que dependen de otros casos de negocio y dan lugar a escenarios más grandes en donde tomar decisiones. Para conducir un coche no basta una inteligencia que pueda detectar un semáforo en rojo, verde ó amarillo; tendremos muchísimos factores -todos a la vez- a los que prestar atención: a qué velocidad vamos, estamos ante una curva?, hay peatones?, es de noche y debemos encender las luces?.

Una solución sería tener múltiples máquinas de ML supervisadas y que interactúan entre si -y esto no estaría mal- ó podemos cambiar el enfoque… Y ahí aparece el Reinforcement Learning (RL) como una alternativa, tal vez de las más ambiciosas en las que se intenta integrar el Machine Learning en el mundo real, sobre todo aplicado a robots y maquinaria industrial.

El Reinforcement Learning entonces, intentará hacer aprender a la máquina basándose en un esquema de “premios y castigos” -cómo con el perro de Pablov- en un entorno en donde hay que tomar acciones y que está afectado por múltiples variables que cambian con el tiempo.

Diferencias con “los clásicos”

En los modelos de Aprendizaje Supervisado (o no supervisado) como redes neuronales, árboles, knn, etc, se intenta “minimizar la función coste”, reducir el error.

En cambio en el RL se intenta “maximizar la recompensa“. Y esto puede ser, a pesar de a veces cometer errores ó de no ser óptimos.

Componentes del RL

El Reinforcement Learning propone un nuevo enfoque para hacer que nuestra máquina aprenda, para ello, postula los siguientes 2 componentes:

• el Agente: será nuestro modelo que queremos entrenar y que aprenda a tomar decisiones.
• Ambiente: será el entorno en donde interactúa y “se mueve” el agente. El ambiente contiene las limitaciones y reglas posibles a cada momento.

Entre ellos hay una relación que se retroalimenta y cuenta con los siguientes nexos:

• Acción: las posibles acciones que puede tomar en un momento determinado el Agente.
• Estado (del ambiente): son los indicadores del ambiente de cómo están los diversos elementos que lo componen en ese momento.
• Recompensas (ó castigos!): a raíz de cada acción tomada por el Agente, podremos obtener un premio ó una penalización que orientarán al Agente en si lo está haciendo bien ó mal.

Entonces, la “foto final” nos queda así:

En un primer momento, el agente recibe un estado inicial y toma una acción con lo cual influye é interviene en el ambiente. Esto está muy bien, pues es muy cierto que cuando tomamos decisiones en el mundo real lo estamos modificando, ¿no?. Y esa decisión tendrá sus consecuencias: en la siguiente iteración el ambiente devolverá al agente el nuevo estado y la recompensa obtenida. Si la recompensa es positiva estaremos reforzando ese comportamiento para el futuro. En cambio si la recompensa es negativa lo estaremos penalizando, para que ante la misma situación el agente actúe de manera distinta. El esquema en el que se apoya el Reinforcement Learning es en el de Proceso de Decisión de Markov.

Casos de Uso del Aprendizaje por Refuerzo

El aprendizaje por refuerzo puede ser usado en robots, por ejemplo en brazos mecánicos en donde en vez de enseñar instrucción por instrucción a moverse, podemos dejar que haga intentos “a ciegas” e ir recompensando cuando lo hace bien.

También puede usarse en ambientes que interactúan con el mundo real, como en otro tipo de maquinaria industrial y para el mantenimiento predictivo, pero también en el ambiente financiero, por ejemplo para decidir cómo conformar una cartera de inversión sin intervención humana.

Otro caso de uso que está ganando terreno es el de usar RL para crear “webs personalizadas” para cada internauta. Y si lo piensas… tiene algo de sentido tomar el concepto de “premiar” al algoritmo si acierta con las sugerencias que hace al usuario si hace clic ó penalizar al modelo si sus recomendaciones no le son de utilidad.

También se utiliza el Reinforcement Learning para entrenar sistemas de navegación de coches, drones ó aviones.

Y los Videojuegos? que pintan en todo esto?

Los videojuegos suelen ser ejemplos del uso de RL, ¿porque? te preguntarás. Pues porque los videojuegos son un entorno YA programado en el que se está simulando un ambiente y en el que ocurren eventos a la vez. Por lo general el jugador es el agente que debe decidir qué movimientos hacer. En el Starcraft tenemos ejércitos enemigos movilizados e intentando aniquilarnos, hay que desplazar distintas unidades que tienen variadas cualidades y hay que hacerlo rápido, atacar, defender, conquistar. ¿Cómo haríamos esto con un modelo de ML tradicional? es suficiente una sola red neuronal? muchas? cómo interactúan?. Pero sobre todo… ¿cómo crearíamos el grupo de “etiquetas de salida” para entrenar a la red, ante un juego imprevisible? Estamos diciendo que hay cientos de miles de combinaciones de salidas posibles.

Entonces, ¿Cómo funciona el RL?

Bien, vamos a comentar cómo funcionaría la secuencia de un algoritmo que aprende por refuerzo.

Cómo dijimos antes, el agente deberá tomar decisiones para interactuar con el ambiente, dado un estado. Pero, de qué manera tomar esas decisiones?

Premios y Castigos

Al principio de todo, nuestro agente está “en blanco”, es decir, no sabe nada de nada de lo que tiene que hacer ni de cómo comportarse. Entonces podemos pensar en que tomará una de las posibles acciones aleatoriamente. E irá recibiendo pistas de si lo está haciendo bien ó mal en base a las recompensas. Entonces irá “tomando nota”, esto bien, esto mal.

Una recompensa para un humano es algún estímulo que le de placer. Podría ser un aumento de sueldo, chocolate, una buena noticia. Para nuestro modelo de ML la recompensa es sencillamente un Score: un valor numérico.

Supongamos que la acción “A” nos recompensa con 100 puntos. El Agente podría pensar “genial, voy a elegir A nuevamente para obtener 100 puntos” y puede que el algoritmo se estanque en una única acción y nunca logre concretar el objetivo global que queremos lograr.

Es decir que tenemos que lograr un equilibrio entre “explorar lo desconocido y explotar los recursos” en el ambiente. Eso es conocido como el dilema de exploración/explotación.

El agente explorará el ambiente e irá aprendiendo “cómo moverse” y cómo ganar recompensas (y evitar las penalizaciones). Al final almacenará el conocimiento en unas normas también llamadas “políticas“.

Pero… debo decir que es probable que el agente “muera” ó pierda la partida las primeras… ¿mil veces? Con esto me refiero a que deberemos entrenar miles y miles de veces al agente para que cometa errores y aciertos y pueda crear sus políticas hasta ser un buen Agente.

¿Fuerza Bruta? En serio? estamos en 2020, por favor!

Bueno a decir la verdad si… esto es un poco vergonzoso… pero cierto. La realidad es que para hacerle aprender a un coche autónomo a conducir, debemos hacerlo chocar, acelerar, conducir contramano y cometer todo tipo de infracciones para decirle “eso está mal, te quito los puntos” y para ello, hay que hacer que ejecute miles y miles de veces en un entorno de simulado.

Para entrenar a DeepMind a dominar al Starcraft ha tenido que jugar el equivalente a miles de horas humanas de juego, y miles de partidas, puede que lo que le llevaría a una persona años, se logra en 8 horas. Y con ese aprendizaje logra vencer a los campeones jugadores humanos.

Esto tiene un lado bueno y uno malo. El malo ya lo vemos; tenemos que usar la fuerza bruta para que aprenda. Lo bueno es que contamos con equipos muy potentes que nos posibilitan realizar esta atrocidad. Por otra parte, recordemos que estamos apuntando a un caso de uso mucho más grande y ambicioso que el de “sólo distinguir entre perritos y gatitos”

Q-Learning, el algoritmo más usado

Ahora vamos a comentar uno de los modelos usados en Reinforcement Learning para poder concretar un ejemplo de su implementación. Es el llamado “Q-Learning”.

Repasemos los elementos que tenemos:

• Políticas: Es una tabla (aunque puede tener n-dimensiones) que le indicará al modelo “como actuar” en cada estado.
• Acciones: las diversas elecciones que puede hacer el agente en cada estado
• Recompensas: si sumamos ó restamos puntaje con la acción tomada
• Comportamiento “avaro” (greedy en inglés) del agente. Es decir, si se dejará llevar por grandes recompensas inmediatas, ó irá explorando y valorando las riquezas a largo plazo

El objetivo principal al entrenar nuestro modelo a través de las simulaciones será ir “rellenando” la tabla de Políticas de manera que las decisiones que vaya tomando nuestro agente obtengan “la mayor recompensa” a la vez que avanzamos y no nos quedamos estancados, es decir, pudiendo cumplir el objetivo global (ó final) que deseamos alcanzar.

A la política la llamaremos “Q” por lo que:

Q(estado, acción) nos indicará el valor de la política para un estado y una acción determinados.

Y para saber cómo ir completando la tabla de políticas nos valemos de la ecuación de Bellman.

Ecuación de Bellman

La ecuación matemática que utilizaremos será:

No lo explicaré en detalle, pues tomaría mucho, pero en resumen; lo que explica la ecuación es cómo ir actualizando las políticas Q^(s,a) en base al valor actual más una futura recompensa que recibiremos, en caso de tomar dicha acción. Hay dos ratios que afectan a la manera en que influye esa recompensa: el ratio de aprendizaje, que regula “la velocidad” en la que se aprende, y la “tasa de descuento” que tendrá en cuenta la recompensa a corto o largo plazo.

Ejercicio Python de RL: Pong con Matplotlib

Hagamos una máquina que aprenda a jugar al Pong sóla (código completo en github).

Para no tener que instalar ningún paquete adicional… usaremos el propio matplotlib como interface gráfica del juego.

Este es el plan: simularemos el ambiente del juego y su compotamiento en la Jupyter Notebook.

El agente será el “player 1” y sus acciones posible son 2:

1. mover hacia arriba
2. mover hacia abajo

Y las reglas del juego:

• El agente tiene 3 vidas.
• Si pierde… castigo, restamos 10 puntos.
• Cada vez que le demos a la bola, recompensa, sumamos 10.
• Para que no quede jugando por siempre, limitaremos el juego a
  • 3000 iteraciones máximo ó
  • alcanzar 1000 puntos y habremos ganado.

Agreguemos los imports que usaremos:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from random import randint
from time import sleep
from IPython.display import clear_output
from math import ceil,floor

%matplotlib inline

La clase Agente

Dentro de la clase Agente encontraremos la tabla donde iremos almacenando las políticas. En nuestro caso la tabla cuenta de 3 coordenadas:

1. La posición actual del jugador.
2. La posición “y” de la pelota.
3. La posición en el eje “x” de la pelota.

Además en esta clase, definiremos el factor de descuento, el learning rate y el ratio de exploración.

Los métodos más importantes:

• get_next_step() decide la siguiente acción a tomar en base al ratio de exploración si tomar “el mejor paso” que tuviéramos almacenado ó tomar un paso al azar, dando posibilidad a explorar el ambiente
• update() aquí se actualizan las políticas mediante la ecuación de Bellman que vimos anteriormente. Es su implementación en python.

class PongAgent:
    
    def __init__(self, game, policy=None, discount_factor = 0.1, learning_rate = 0.1, ratio_explotacion = 0.9):

        # Creamos la tabla de politicas
        if policy is not None:
            self._q_table = policy
        else:
            position = list(game.positions_space.shape)
            position.append(len(game.action_space))
            self._q_table = np.zeros(position)
        
        self.discount_factor = discount_factor
        self.learning_rate = learning_rate
        self.ratio_explotacion = ratio_explotacion

    def get_next_step(self, state, game):
        
        # Damos un paso aleatorio...
        next_step = np.random.choice(list(game.action_space))
        
        # o tomaremos el mejor paso...
        if np.random.uniform() <= self.ratio_explotacion:
            # tomar el maximo
            idx_action = np.random.choice(np.flatnonzero(
                    self._q_table[state[0],state[1],state[2]] == self._q_table[state[0],state[1],state[2]].max()
                ))
            next_step = list(game.action_space)[idx_action]

        return next_step

    # actualizamos las politicas con las recompensas obtenidas
    def update(self, game, old_state, action_taken, reward_action_taken, new_state, reached_end):
        idx_action_taken =list(game.action_space).index(action_taken)

        actual_q_value_options = self._q_table[old_state[0], old_state[1], old_state[2]]
        actual_q_value = actual_q_value_options[idx_action_taken]

        future_q_value_options = self._q_table[new_state[0], new_state[1], new_state[2]]
        future_max_q_value = reward_action_taken  +  self.discount_factor*future_q_value_options.max()
        if reached_end:
            future_max_q_value = reward_action_taken #maximum reward

        self._q_table[old_state[0], old_state[1], old_state[2], idx_action_taken] = actual_q_value + \
                                              self.learning_rate*(future_max_q_value -actual_q_value)
    
    def print_policy(self):
        for row in np.round(self._q_table,1):
            for column in row:
                print('[', end='')
                for value in column:
                    print(str(value).zfill(5), end=' ')
                print('] ', end='')
            print('')
            
    def get_policy(self):
        return self._q_table

La clase Environment

En la clase de Ambiente encontramos implementada la lógica y control del juego del pong. Se controla que la pelotita rebote, que no se salga de la pantalla y se encuentran los métodos para graficar y animar en matplotlib.

Por Defecto se define una pantalla de 40 pixeles x 50px de alto y si utilizamos la variable “movimiento_px = 5” nos quedará definida nuestra tabla de políticas en 8 de alto y 10 de ancho (por hacer 40/5=8 y 50/5=10). Estos valores se pueden modificar a gusto!

Además, muy importante, tenemos el control de cuándo dar las recompensas y penalizaciones, al perder cada vida y detectar si el juego a terminado

class PongEnvironment:
    
    def __init__(self, max_life=3, height_px = 40, width_px = 50, movimiento_px = 3):
        
        self.action_space = ['Arriba','Abajo']
        
        self._step_penalization = 0
        
        self.state = [0,0,0]
        
        self.total_reward = 0
        
        self.dx = movimiento_px
        self.dy = movimiento_px
        
        filas = ceil(height_px/movimiento_px)
        columnas = ceil(width_px/movimiento_px)
        
        self.positions_space = np.array([[[0 for z in range(columnas)] 
                                                  for y in range(filas)] 
                                                     for x in range(filas)])

        self.lives = max_life
        self.max_life=max_life
        
        self.x = randint(int(width_px/2), width_px) 
        self.y = randint(0, height_px-10)
        
        self.player_alto = int(height_px/4)

        self.player1 = self.player_alto  # posic. inicial del player
        
        self.score = 0
        
        self.width_px = width_px
        self.height_px = height_px
        self.radio = 2.5

    def reset(self):
        self.total_reward = 0
        self.state = [0,0,0]
        self.lives = self.max_life
        self.score = 0
        self.x = randint(int(self.width_px/2), self.width_px) 
        self.y = randint(0, self.height_px-10)
        return self.state

    def step(self, action, animate=False):
        self._apply_action(action, animate)
        done = self.lives <=0 # final
        reward = self.score
        reward += self._step_penalization
        self.total_reward += reward
        return self.state, reward , done

    def _apply_action(self, action, animate=False):
        
        if action == "Arriba":
            self.player1 += abs(self.dy)
        elif action == "Abajo":
            self.player1 -= abs(self.dy)
            
        self.avanza_player()

        self.avanza_frame()

        if animate:
            clear_output(wait=True);
            fig = self.dibujar_frame()
            plt.show()

        self.state = (floor(self.player1/abs(self.dy))-2, floor(self.y/abs(self.dy))-2, floor(self.x/abs(self.dx))-2)
    
    def detectaColision(self, ball_y, player_y):
        if (player_y+self.player_alto >= (ball_y-self.radio)) and (player_y <= (ball_y+self.radio)):
            return True
        else:
            return False
    
    def avanza_player(self):
        if self.player1 + self.player_alto >= self.height_px:
            self.player1 = self.height_px - self.player_alto
        elif self.player1 <= -abs(self.dy):
            self.player1 = -abs(self.dy)

    def avanza_frame(self):
        self.x += self.dx
        self.y += self.dy
        if self.x <= 3 or self.x > self.width_px:
            self.dx = -self.dx
            if self.x <= 3:
                ret = self.detectaColision(self.y, self.player1)

                if ret:
                    self.score = 10
                else:
                    self.score = -10
                    self.lives -= 1
                    if self.lives>0:
                        self.x = randint(int(self.width_px/2), self.width_px)
                        self.y = randint(0, self.height_px-10)
                        self.dx = abs(self.dx)
                        self.dy = abs(self.dy)
        else:
            self.score = 0

        if self.y < 0 or self.y > self.height_px:
            self.dy = -self.dy

    def dibujar_frame(self):
        fig = plt.figure(figsize=(5, 4))
        a1 = plt.gca()
        circle = plt.Circle((self.x, self.y), self.radio, fc='slategray', ec="black")
        a1.set_ylim(-5, self.height_px+5)
        a1.set_xlim(-5, self.width_px+5)

        rectangle = plt.Rectangle((-5, self.player1), 5, self.player_alto, fc='gold', ec="none")
        a1.add_patch(circle);
        a1.add_patch(rectangle)
        #a1.set_yticklabels([]);a1.set_xticklabels([]);
        plt.text(4, self.height_px, "SCORE:"+str(self.total_reward)+"  LIFE:"+str(self.lives), fontsize=12)
        if self.lives <=0:
            plt.text(10, self.height_px-14, "GAME OVER", fontsize=16)
        elif self.total_reward >= 1000:
            plt.text(10, self.height_px-14, "YOU WIN!", fontsize=16)
        return fig

El juego: Simular miles de veces para enseñar

Finalmente definimos una función para jugar, donde indicamos la cantidad de veces que queremos iterar la simulación del juego e iremos almacenando algunas estadísticas sobre el comportamiento del agente, si mejora el puntaje con las iteraciones y el máximo puntaje alcanzado.

def play(rounds=5000, max_life=3, discount_factor = 0.1, learning_rate = 0.1,
         ratio_explotacion=0.9,learner=None, game=None, animate=False):

    if game is None:
        game = PongEnvironment(max_life=max_life, movimiento_px = 3)
        
    if learner is None:
        print("Begin new Train!")
        learner = PongAgent(game, discount_factor = discount_factor,learning_rate = learning_rate, ratio_explotacion= ratio_explotacion)

    max_points= -9999
    first_max_reached = 0
    total_rw=0
    steps=[]

    for played_games in range(0, rounds):
        state = game.reset()
        reward, done = None, None
        
        itera=0
        while (done != True) and (itera < 3000 and game.total_reward<=1000):
            old_state = np.array(state)
            next_action = learner.get_next_step(state, game)
            state, reward, done = game.step(next_action, animate=animate)
            if rounds > 1:
                learner.update(game, old_state, next_action, reward, state, done)
            itera+=1
        
        steps.append(itera)
        
        total_rw+=game.total_reward
        if game.total_reward > max_points:
            max_points=game.total_reward
            first_max_reached = played_games
        
        if played_games %500==0 and played_games >1 and not animate:
            print("-- Partidas[", played_games, "] Avg.Puntos[", int(total_rw/played_games),"]  AVG Steps[", int(np.array(steps).mean()), "] Max Score[", max_points,"]")
                
    if played_games>1:
        print('Partidas[',played_games,'] Avg.Puntos[',int(total_rw/played_games),'] Max score[', max_points,'] en partida[',first_max_reached,']')
        
    #learner.print_policy()
    
    return learner, game

Para entrenar ejecutamos la función con los siguientes parámetros:

• 6000 partidas jugará
• ratio de explotación: el 85% de las veces será avaro, pero el 15% elige acciones aleatorias, dando lugar a la exploración.
• learning rate = se suele dejar en el 10 por ciento como un valor razonable, dando lugar a las recompensas y permitiendo actualizar la importancia de cada acción poco a poco. Tras más iteraciones, mayor importancia tendrá esa acción.
• discount_factor = También se suele empezar con valor de 0.1 pero aquí utilizamos un valor del 0.2 para intentar indicar al algoritmo que nos interesa las recompensas a más largo plazo.

learner, game = play(rounds=6000, discount_factor = 0.2, learning_rate = 0.1, ratio_explotacion=0.85)

Y vemos la salida del entreno, luego de unos 2 minutos:

Begin new Train! 
-- Partidas[ 500 ] Avg.Puntos[ -234 ]  AVG Steps[ 116 ] Max Score[ 10 ] 
-- Partidas[ 1000 ] Avg.Puntos[ -224 ]  AVG Steps[ 133 ] Max Score[ 100 ] 
-- Partidas[ 1500 ] Avg.Puntos[ -225 ]  AVG Steps[ 134 ] Max Score[ 230 ] 
-- Partidas[ 2000 ] Avg.Puntos[ -223 ]  AVG Steps[ 138 ] Max Score[ 230 ] 
-- Partidas[ 2500 ] Avg.Puntos[ -220 ]  AVG Steps[ 143 ] Max Score[ 230 ] 
-- Partidas[ 3000 ] Avg.Puntos[ -220 ]  AVG Steps[ 145 ] Max Score[ 350 ] 
-- Partidas[ 3500 ] Avg.Puntos[ -220 ]  AVG Steps[ 144 ] Max Score[ 350 ] 
-- Partidas[ 4000 ] Avg.Puntos[ -217 ]  AVG Steps[ 150 ] Max Score[ 350 ] 
-- Partidas[ 4500 ] Avg.Puntos[ -217 ]  AVG Steps[ 151 ] Max Score[ 410 ] 
-- Partidas[ 5000 ] Avg.Puntos[ -216 ]  AVG Steps[ 153 ] Max Score[ 510 ] 
-- Partidas[ 5500 ] Avg.Puntos[ -214 ]  AVG Steps[ 156 ] Max Score[ 510 ] 
Partidas[ 5999 ] Avg.Puntos[ -214 ] Max score[ 510 ] en partida[ 5050 ]

En las salidas vemos sobre todo cómo va mejorando en la cantidad de “steps” que da el agente antes de perder la partida.

Veamos el resultado!

Ya contamos con nuestro agente entrenado, ahora veamos qué tal se comporta en una partida de pong, y lo podemos ver jugar, pasando el parámetro animate=True.

Antes de jugar, instanciamos un nuevo agente “learner2” que utilizará las políticas que creamos anteriormente. A este agente le seteamos el valor de explotación en 1, para evitar que tome pasos aleatorios.

learner2 = PongAgent(game, policy=learner.get_policy())
learner2.ratio_explotacion = 1.0  # con esto quitamos las elecciones aleatorias al jugar
player = play(rounds=1, learner=learner2, game=game, animate=True)

Y veremos nuestro juego de Pong en acción!

En mi caso, con las 6 mil iteraciones de entrenamiento fue suficiente alcanzar los 500 puntos y ganar (puedes ir variando el objetivo a 500 puntos ó a 1000, la cantidad de vidas, etc.)

La Tabla de políticas resultante

Quiero brevemente comentar la tabla de políticas que hemos creado luego de entrenar.

En este ejemplo, mostraré una tabla de 3 coordenadas. La primera toma valores del 0 al 7 (posición del jugador), la segunda también 8 valores (altura de la bola de pong) y la tercera va del 0 al 9 con el desplazamiento horizontal de la pelota.

Supongamos que el player está situado en la posición “de abajo de todo”, es decir, en la posición cero.

Dentro de esa posición queda conformada la siguiente tabla:

Si nos fijamos en la coordenada de la bola (x8, y1) vemos los valores 1.9 para subir y -9 para bajar. Claramente la recompensa mayor está en la acción de subir. Pero si la pelotita estuviera en (x9,y4) la mejor acción será Bajar, aunque tenga un puntaje negativo de -16,7 será mejor que restar 46.

Conclusiones

Hay muchos más detalles y lecturas adicionales para dominar el tema, pero en este artículo hemos explicado los conceptos básicos del reinforcement learning, sus diferencias con el aprendizaje supervisado y sus características.

Además conocimos su implementación más conocida, el Q-Learning y realizamos un juego completo en Python en donde el Agente sin tener conocimiento previo de las reglas ni del entorno logra aprender y volverse un muy buen jugador de Pong tras miles de simulaciones.

Debo decir que una evolución muy interesante del Aprendizaje por Refuerzo es el Aprendizaje por Refuerzo Profundo en donde aparecen las redes neuronales a mejorar y perfeccionar al modelo. Escibiré sobre ello en un próximo artículo!

Deseos Finales

Aprovecho a desearles un muy buen fin de año y a que puedan empezar el 2021 con muchos planes y muchas ganas de seguir aprendiendo sobre Machine Learning y la ciencia de datos.

También les invito a descargar ó comprar “el libro del blog” en formato digital y como novedad, he logrado publicar en la tienda de Amazon la versión del libro en formato papel, en gran parte por algunos de vosotros que me lo pidieron. Así que mil gracias porque gracias a ese empuje y ánimo que me dieron, puedo decir que termino el año con mi primer libro publicado, lo cual para mi es un sueño cumplido! Y -perdón la insistencia con esto- pero ciertamente este año ha sido un año muy difícil para mi al igual que para todos y jamás hubiera pensado haberlo podido conseguir. Es un hito en mi vida.

Muchas gracias querido lector, desde aquí te envío un sincero abrazo virtual!.

Material del Artículo

Descarga la notebook completa desde GitHub aqui

Recursos Adicionales

Otros artículos relacionados:

• RL a simple Python example
• Introducción al RL (en español!)
• Introducción al mundo del RL (en español!)

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The post Aprendizaje por Refuerzo first appeared on Aprende Machine Learning.

Random Forest es un tipo de Ensamble en Machine Learning en donde combinaremos diversos árboles -ya veremos cómo y con qué características- y la salida de cada uno se contará como “un voto” y la opción más votada será la respuesta del <<Bosque Aleatorio>>.

Random Forest, al igual que el árbol e decisión, es un modelo de aprendizaje supervisado para clasificación (aunque también puede usarse para problemas de regresión).

¿Cómo surge Random Forest?

Uno de los problemas que aparecía con la creación de un árbol de decisión es que si le damos la profundidad suficiente, el árbol tiende a “memorizar” las soluciones en vez de generalizar el aprendizaje. Es decir, a padecer de overfitting. La solución para evitar esto es la de crear muchos árboles y que trabajen en conjunto. Veamos cómo.

Cómo funciona Random Forest?

Random Forest funciona así:

• Seleccionamos k features (columnas) de las m totales (siendo k menor a m) y creamos un árbol de decisión con esas k características.
• Creamos n árboles variando siempre la cantidad de k features y también podríamos variar la cantidad de muestras que pasamos a esos árboles (esto es conocido como “bootstrap sample”)
• Tomamos cada uno de los n árboles y le pedimos que hagan una misma clasificación. Guardamos el resultado de cada árbol obteniendo n salidas.
• Calculamos los votos obtenidos para cada “clase” seleccionada y consideraremos a la más votada como la clasificación final de nuestro “bosque”.

¿Por qué es aleatorio?

Contamos con una <<doble aleatoriedad>>: tanto en la selección del valor k de características para cada árbol como en la cantidad de muestras que usaremos para entrenar cada árbol creado.

Es curioso que para este algoritmo la aleatoriedad sea tan importante y de hecho es lo que lo “hace bueno”, pues le brinda flexibilidad suficiente como para poder obtener gran variedad de árboles y de muestras que en su conjunto aparentemente caótico, producen una salida concreta. Darwin estaría orgulloso

Ventajas y Desventajas del uso de Random Forest

Vemos algunas de sus ventajas son:

• funciona bien -aún- sin ajuste de hiperparámetros
• funciona bien para problemas de clasificación y también de regresión.
• al utilizar múltiples árboles se reduce considerablemente el riesgo de overfiting
• se mantiene estable con nuevas muestras puesto que al utilizar cientos de árboles sigue prevaleciendo el promedio de sus votaciones.

Y sus desjeventajas:

• en algunos datos de entrada “particulares” random forest también puede caer en overfitting
• es mucho más “costo” de crear y ejecutar que “un sólo árbol” de decisión.
• Puede requerir muchísimo tiempo de entrenamiento
• OJO! Random Forest no funciona bien con datasets pequeños.
• Es muy difícil poder interpretar los ¿cientos? de árboles creados en el bosque, si quisiéramos comprender y explicar a un cliente su comportamiento.

Vamos al Código Python

Continuaremos con el ejercicio propuesto en el artículo “desbalanceo de datos” en donde utilizamos el dataset de Kaggle con información de fraude en tarjetas de crédito. Cuenta con 284807 filas y 31 columnas de características. Nuestra salida será 0 si es un cliente “normal” o 1 si hizo uso fraudulento.

Retomaremos el mejor caso que obtuvimos en el ejercicio anterior utilizando Regresión Logística y logrando un 98% de aciertos, pero recuerda también las métricas de F1, precisión y recall que eran las que realmente nos ayudaban a validar el modelo.

Requerimientos para hacer el ejercicio Random Forest

Necesitaremos tener instalado Python 3.6 en el sistema y como lo haremos en una Notebook Jupyter, recomiendo tener instalada la suite de Anaconda que simplificará todo.

¿Cómo instalar el ambiente de desarrollo Python con Anaconda?

Pues vamos con nuestro Bosque!

Creamos el modelo y lo entrenamos

Utilizaremos el modelo RandomForrestClassifier de SkLearn.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Crear el modelo con 100 arboles
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, 
                               bootstrap = True, verbose=2,
                               max_features = 'sqrt')
# a entrenar!
model.fit(X_train, y_train)

Luego de unos minutos obtendremos el modelo entrenado (en mi caso 1 minuto 30 segundos)

Los Hiperparámetros más importantes

Al momento de ajustar el modelo, debemos tener en cuenta los siguientes hiperparámetros. Estos nos ayudarán a que el bosque de mejores resultados para cada ejercicio. Recuerda que esto no se trata de “copiar y pegar”!

• n_estimators: será la cantidad de árboles que generaremos.
• max_features: la manera de seleccionar la cantidad máxima de features para cada árbol.
• min_sample_leaf: número mínimo de elementos en las hojas para permitir un nuevo split (división) del nodo.
• oob_score: es un método que emula el cross-validation en árboles y permite mejorar la precisión y evitar overfitting.
• boostrap: para utilizar diversos tamaños de muestras para entrenar. Si se pone en falso, utilizará siempre el dataset completo.
• n_jobs: si tienes multiples cores en tu CPU, puedes indicar cuantos puede usar el modelo al entrenar para acelerar el entrenamiento.

Evaluamos resultados

Veamos la matriz de confusión y las métricas sobre el conjunto de test!!! (no confundir con el de training!!!)

Aquí podemos destacar que para la clase “minoritaria”, es decir la que detecta los casos de fraude tenemos un buen valor de recall (de 0.80) lo cual es un buen indicador! y el F1-score macro avg es de 0.93. Logramos construir un modelo de Bosque aleatorio que a pesar de tener un conjunto de datos de entrada muy desigual, logra buenos resultados.

Comparamos con el Baseline

Si comparamos estos resultados con los del algoritmo de Regresión Logística, vemos que el Random Forest nos dio mejores clasificaciones, menos falsos positivos y mejores métricas en general.

Conclusiones

Avanzando en nuestro aprendizaje sobre diversos modelos que podemos aplicar a las problemáticas que nos enfrentamos, hoy sumamos a nuestro kit de herramientas el Random Forest, vemos que es un modelo sencillo, bastante rápido y si bien perdemos la interpretabilidad maravillosa que nos brindaba 1 sólo árbol de decisión, es el precio a pagar para evitar el overfitting y para ganar un clasificador más robusto.

Los algoritmos Tree-Based -en inglés- son muchos, todos parten de la idea principal de árbol de decisión y la mejoran con diferentes tipos de ensambles y técnicas. Tenemos que destacar a 2 modelos que según el caso logran superar a las mismísimas redes neuronales! son XGboost y LightGBM. Si te parecen interesantes puede que en el futuro escribamos sobre ellos.

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Recursos y Adicionales

Puedes descargar la notebook para este ejercicio desde mi cuenta de GitHub:

• Código en jupyter Notebook en GitHub
• Dataset de Kaggle

Otros artículos sobre Random Forest en inglés:

• Random Forest Simple Explanation
• An Implementation of Random Forest in Python

The post Random Forest, el poder del Ensamble first appeared on Aprende Machine Learning.

La interpretación de las decisiones tomadas por nuestros algoritmos de Machine Learning pasa a un plano muy importante: para comprender el modelo y mejorarlo, evitar “biases” (ó descubrirlos), para justificar nuestra confianza en el modelo y hasta legalmente pues es requerido por leyes como la GDPR -para decisiones delicadas como puede ser dar ó no un crédito a una persona-.

Si nuestro algoritmo tuviera que detectar enfermedades y suponiendo que logramos una tasa de aciertos del 90% ¿no te parecería lógico comprender cómo lo ha hecho? ¿es puro azar? ¿está teniendo en cuenta combinaciones de características que nosotros no contemplamos?

Si de pequeño eras curioso y querías sabes cómo funcionaban las cosas: relojes, autos, ó hasta el mismísimo ordenador… serás un poco como yo… y… no siempre nos convence el concepto de “caja negra”.

Abriendo la Caja negra

El concepto de caja negra a veces es muy beneficioso, en sistemas decimos “yo al método le tiro estos parámetros y me devuelve true ó false”. Genial, con eso nos basta. Podemos trabajar en equipos distribuidos, intercambiar interfaces y listo. Podemos confiar en otras librerías ó paquetes “sin saber cómo lo hacen” pero que nos resuelven problemas. Y las encajamos como piezas de un puzzle.

Los algoritmos de Machine Learning, hasta ahora funcionaban muy de ese modo. Es decir, podemos hacer una red neuronal de 10 capas con 80 neuronas cada una, dropout, recurrencia y que nos dé unas buenas clasificaciones. Pero ¿qué pasa por dentro? ¿cómo hizo? ¿es magia?… esas oscuras épocas de incertidumbre deben acabar y deberemos tomar control de porqué se hacen las cosas como se hacen.

Explainable Machine Learning

Interpretar el Modelos en Machine Learning es la habilidad de explicar su funcionamiento ó presentarlo de manera comprensible al humano.

¿Por qué es importante interpretar los modelos?

Imaginemos que nuestro algoritmo decidirá a qué empleado le daremos un ascenso, dadas sus características e historia en la empresa. Y luego de entrenar el modelo vemos que “aparentemente da buenos resultados” pero… todas las elecciones para puestos gerenciales son siempre para hombres y ninguna mujer…. mmmm.. sospechoso, ¿no?

Ese modelo “aprendió” que durante los últimos 10 años, los cargos gerenciales de esa empresa siempre fueron para hombres. Si ese algoritmo pasa a producción, estará discriminando a las mujeres e impidiendo su ascenso.

Entonces ¿Cómo hacemos para interpretar el modelo?

Respuesta corta: con otro modelo que ayude a los humanos a interpretar los procesos.

Hay que decir que modelos como “1 árbol de decisión pequeño” ó clasificación lineal, pueden llegar a interpretarse por su gráfica y/o fórmula (repito: si son sencillos). Sin embargo un Random Forest ó las Redes Neuronales son complejas y prácticamente imposibles de comprender <<de un vistazo>>.

Los beneficios de la “interpretabilidad de los modelos “son:

• Dar confiabilidad en los resultados.
• Ayudar en el Debugging.
• Informar a la Ingeniería de Características (Feature Engineer).
• Detectar necesidad de colectar nuevas muestras.
• Ayudar a una persona en la toma de decisiones.
• Mayor seguridad/robustez en el modelo obtenido.

Técnicas de Interpretación de modelos

Del análisis de los modelos podemos obtener:

• Características más importantes (features)
• Para una predicción en particular del modelo, el efecto que tuvo en ella cada característica
• Efecto de cada característica en el global de las predicciones del modelo

Veamos algunas de esas técnicas y qué librerías de Python nos brindan estas funcionalidades:

1- Permutation Importance

¿Cuales de las features piensa el modelo que son más importantes? ¿Qué Características tienen mayor impacto en las predicciones? Estos conceptos son conocidos como “Feature Importante” y “Permutation Importance” y nos sirven para calcular nuestras características de entrada al modelo. Nos sirve para poder ver cuando nuestro modelo está funcionando de manera contra-intuitiva y también para demostrar a terceros cuando el funcionamiento es correcto.

Para hacer Permutation Importante debemos primero entrenar un modelo y “encajarlo” (fit). Luego tomamos el set de validación y tomamos las features una por vez: por ejemplo, tomamos la primer columna de entrada y mezclamos todos sus valores entre sus filas (pero el resto de features se mantienen igual). Entonces hacemos predicción usando el mismo modelo entrenado y deberían empeorar los resultados. Si “desmejoran mucho” es que esa feature era muy importante. En cambio, si no afecta demasiado, tampoco variarán mucho las predicciones obtenidas y quiere decir que esa característica no es relevante. Y así lo hacemos con todas las características, desordenando de a una a la vez.

Podemos utilizar la librería ELI5 para Python para visualizar la Permutation Importance

2- Partial Dependence Plots (PDP)

Los PDPs muestran el efecto marginal de una o dos características que tienen sobre la predicción dictada por un modelo. Los PDPs muestran cómo afectan las distintas características a las predicciones. El PDP puede mostrar la relación entre nuestra variable de salida y una ó dos características de entrada.

Lo que hacemos en tomar de a una sola fila, e ir variando los valores de una sola de las features (que queremos investigar) contra un modelo YA entrenado. Entonces veremos en que intervalos esa característica afecta a los resultados del modelo.

Lo podemos hacer hasta con 2 variables a la vez usando “2D Partial Plots” y visualizarlo.

Para esto podemos utilizar la librería PDPBox

3-SHAP Values (en predicciones individuales)

SHAP viene de “Shapley Additive exPlanation” y está basado en la teoría de Juegos para explicar cómo cada uno de los jugadores que intervienen en un “juego colaborativo” contribuyen en el éxito de la partida. Con esto podemos comprender una predicción y como impacta cada feature. Podemos decir que la interpretabilidad que nos ofrecen los valores SHAP es de las mejores.

De manera muy sencilla -e incompleta- de cómo se calculan estos valores podemos imaginar a una grupo de desarrolladores, testers, arquitectos y managers (features) que trabajan en conjunto (“juegan”/colaboran) para crear un Sistema de Software y queremos saber cuánto contribuyó cada uno de ellos en su producción. Lo que haremos es ir intercalando a los participantes en diversos “orden de aparación” ABCD, ABDC, ADBC, etc. e ir midiendo la <<contribución marginal>> de cada participante cada vez. Con ello sacar el promedio de cada uno y tendremos los valores Shapley que nos indican cuánto contribuyo cada jugador a conseguir el resultado obtenido.

Supongamos que tenemos que explicar a una persona por qué se ha rechazado su solicitud de un crédito -esto es, una única predicción, y no “el accuracy global” del modelo- los valores SHAP nos muestran cuales características que alimentan al modelo <<empujan>> a la denegación (ó aceptación) esa petición en concreto.

Utilizamos la librería SHAP para python para obtener estos valores.

4- Usos avanzados de Shap (comprensión global)

Si recopilamos muchos valores Shap podremos tener una mejor comprensión del modelo en su conjunto. De allí aparecen las gráficas “Shap Summary Plot” y “Shap Dependence Contribution Plot”.

Shap Summary Plot

Calculando los Shap Values de cada muestra, podemos obtener esta Visualización que nos muestra cuales características son las más importantes y el rango de valores donde afecta al set de datos.

Shap Dependence Contribution Plot

Esta gráfica es similar a la de los PDPs (vistos en el punto 2) pero nos dan mucho mayor detalle.

No puedo dejar de mencionar a una gran librería para ML Interpretability llamada LIME (Local Interpretable Model Explanation) y que nos ofrece comprensión a humanos para modelos de NLP (destacando visualmente palabras en el texto) y para imágenes clasificadas por una CNN (mostrando las áreas en donde “mira” la red).
También mencionar otra Librería Python llamada Skater -es de Oracle- y aunque aún está en desarrollo, provee de buenas herramientas.

Conclusión

La importancia de la interpretabilidad de los modelos de Machine Learning es crucial para poder justificar y comprender las predicciones y/o resultados obtenidos y hasta legalmente. Es curioso que necesitemos “modelos que expliquen como funcionan los modelos” para poder “bajar” a entendimiento humano la complejidad de lo que ocurre en nuestras máquinas de aprendizaje. Finalmente, aplicando diversos métodos, Permutation Importance, los PDP y los Shap Values logramos obtener transparencia en nuestro desarrollo y un panorama claro sobre cómo funciona nuestro engranaje para obtener los resultados.

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Recursos Adicionales

Te recomiendo sobre todo y para pasar al Código este curso completo en Kaggle: Machine Learning Explainability

Algunos artículos y videos sobre Interpretación de Modelos (en inglés)

• Libro muy bueno! Interpretable Machine Learning 
• artículo Hands-on Machine Learning Model Interpretation
• (artículo) Interpretable Machine Learning
• Video (1:30hs) Open the black box: an intro to model interpretability
• Video (1:30hs) Interpretable ML for Computer Vision
• One Method to Rule Them All: Shap Values
• Derisking ML and Artifitial Intelligence
• The Mythos of Model Interpretability

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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:

• Historia de las Redes Neuronales, desde el principio hasta 2018
• Breve introducción al DeepLearning con Redes Neuronales
• Crea una sencilla Red Neuronal en Python con Keras y Tensorflow
• Crea una Red Neuronal desde Cero (sin Keras!)

¿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

Para comenzar, la red toma como entrada los pixeles de una imagen. Si tenemos una imagen con apenas 28×28 pixeles de alto y ancho, eso equivale a  784 neuronas. Y eso es si sólo tenemos 1 color (escala de grises). Si tuviéramos una imagen a color, necesitaríamos 3 canales (red, green, blue) y entonces usaríamos 28x28x3 = 2352 neuronas de entrada. Esa es nuestra capa de entrada. Para continuar con el ejemplo, supondremos que utilizamos la imagen con 1 sólo color.

No Olvides: Pre-procesamiento

Antes de alimentar la red, recuerda que como entrada nos conviene normalizar los valores. Los colores de los pixeles tienen valores que van de 0 a 255, haremos una transformación de cada pixel: “valor/255” y nos quedará siempre un valor entre 0 y 1.

Convoluciones

Ahora comienza el “procesado distintivo” de las CNN. Es decir, haremos las llamadas “convoluciones”: Estas consisten en tomar “grupos de pixeles cercanos” de la imagen de entrada e ir operando matemáticamente (producto escalar) contra una pequeña matriz que se llama kernel. Ese kernel supongamos de tamaño 3×3 pixels “recorre” todas las neuronas de entrada (de izquierda-derecha, de arriba-abajo) y genera una nueva matriz de salida, que en definitiva será nuestra nueva capa de neuronas ocultas. NOTA: si la imagen fuera a color, el kernel realmente sería de 3x3x3 es decir: un filtro con 3 kernels de 3×3; luego  esos 3 filtros se suman (y se le suma una unidad bias) y conformarán 1 salida (cómo si fuera 1 solo canal).

Filtro: conjunto de kernels

UN DETALLE: en realidad, no aplicaremos 1 sólo kernel, si no que tendremos muchos kernel (su conjunto se llama filtros). Por ejemplo en esta primer convolución podríamos tener 32 filtros, con lo cual realmente obtendremos 32 matrices de salida (este conjunto se conoce como “feature mapping”), cada una de 28x28x1 dando un total del 25.088 neuronas para nuestra PRIMER CAPA OCULTA de neuronas. ¿No les parecen muchas para una imagen cuadrada de apenas 28 pixeles? Imaginen cuántas más serían si tomáramos una imagen de entrada de 224x224x3 (que aún es considerado un tamaño pequeño)…

A medida que vamos desplazando el kernel y vamos obteniendo una “nueva imagen” filtrada por el kernel. En esta primer convolución y siguiendo con el ejemplo anterior, es como si obtuviéramos 32 “imágenes filtradas nuevas”. Estas imágenes nuevas lo que están “dibujando” son ciertas características de la imagen original. Esto ayudará en el futuro a poder distinguir un objeto de otro (por ej. gato ó perro).

La función de Activación

La función de activación más utilizada para este tipo de redes neuronales es la llamada ReLu por Rectifier Linear Unit  y consiste en f(x)=max(0,x).

Subsampling

Ahora viene un paso en el que reduciremos la cantidad de neuronas antes de hacer una nueva convolución. ¿Por qué? Como vimos, a partir de nuestra imagen blanco y negro de 28x28px tenemos una primer capa de entrada de 784 neuronas y luego de la primer convolución obtenemos una capa oculta de 25.088 neuronas -que realmente son nuestros 32 mapas de características de 28×28-

Si hiciéramos una nueva convolución a partir de esta capa, el número de neuronas de la próxima capa se iría por las nubes (y ello implica mayor procesamiento)! Para reducir el tamaño de la próxima capa de neuronas haremos un proceso de subsampling en el que reduciremos el tamaño de nuestras imágenes filtradas pero en donde deberán prevalecer las características más importantes que detectó cada filtro. Hay diversos tipos de subsampling, yo comentaré el “más usado”: Max-Pooling

Subsampling con Max-Pooling

Vamos a intentar explicarlo con un ejemplo: supongamos que haremos Max-pooling de tamaño 2×2. Esto quiere decir que recorreremos cada una de nuestras 32 imágenes de características obtenidas anteriormente de 28x28px de izquierda-derecha, arriba-abajo PERO en vez de tomar de a 1 pixel, tomaremos de “2×2” (2 de alto por 2 de ancho = 4 pixeles) e iremos preservando el valor “más alto” de entre esos 4 pixeles (por eso lo de “Max”). En este caso, usando 2×2, la imagen resultante es reducida “a la mitad”y quedará de 14×14 pixeles. Luego de este proceso de subsamplig nos quedarán  32 imágenes de 14×14, pasando de haber tenido 25.088 neuronas a  6272, son bastantes menos y -en teoría- siguen almacenando la información más importante para detectar características deseadas.

¿Ya terminamos? NO: ahora más convoluciones!!

Muy bien, pues esa ha sido una primer convolución: consiste de una entrada, un conjunto de filtros, generamos un mapa de características y hacemos un subsampling. Con lo cual, en el ejemplo de imágenes de 1 sólo color tendremos:

La primer convolución es capaz de detectar características primitivas como lineas ó curvas. A medida que hagamos más capas con las convoluciones, los mapas de características serán capaces de reconocer formas más complejas, y el conjunto total de capas de convoluciones podrá “ver”.

Pues ahora deberemos hacer una Segunda convolución que será:

La 3er convolución comenzará en tamaño 7×7 pixels y luego del max-pooling quedará en 3×3 con lo cual podríamos hacer sólo 1 convolución más. En este ejemplo empezamos con una imagen de 28x28px e hicimos 3 convoluciones. Si la imagen inicial hubiese sido mayor (de 224x224px) aún hubiéramos podido seguir haciendo convoluciones.

Llegamos a la última convolución y nos queda el desenlace…

Conectar con una red neuronal “tradicional”.

Para terminar, tomaremos la última capa oculta a la que hicimos subsampling, que se dice que es “tridimensional” por tomar la forma -en nuestro ejemplo- 3x3x128 (alto,ancho,mapas) y la “aplanamos”, esto es que deja de ser tridimensional, y pasa a ser una capa de neuronas “tradicionales”, de las que ya conocíamos. Por ejemplo, podríamos aplanar (y conectar) a una nueva capa oculta de 100 neuronas feedforward.

Entonces, a esta nueva capa oculta “tradicional”, le aplicamos una función llamada Softmax que conecta contra la capa de salida final que tendrá la cantidad de neuronas correspondientes con las clases que estamos clasificando. Si clasificamos perros y gatos, serán 2 neuronas. Si es el dataset Mnist numérico serán 10 neuronas de salida. Si clasificamos coches, aviones ó barcos serán 3, etc.

Las salidas al momento del entrenamiento tendrán el formato conocido como “one-hot-encoding” en el que para perros y gatos sera: [1,0] y [0,1], para coches, aviones ó barcos será [1,0,0]; [0,1,0];[0,0,1].

Y la función de Softmax se encarga de pasar a probabilidad (entre 0 y 1) a las neuronas de salida. Por ejemplo una salida [0,2 0,8] nos indica 20% probabilidades de que sea perro y 80% de que sea gato.

¿Y cómo aprendió la CNN a “ver”?: Backpropagation

El proceso es similar al de las redes tradicionales en las que tenemos una entrada y una salida esperada (por eso aprendizaje supervisado) y mediante el backpropagation mejoramos el valor de los pesos de las interconexiones entre capas de neuronas y a medida que iteramos esos pesos se ajustan hasta ser óptimos. PERO…

En el caso de la CNN, deberemos ajustar el valor de los pesos de los distintos kernels. Esto es una gran ventaja al momento del aprendizaje pues como vimos cada kernel es de un tamaño reducido, en nuestro ejemplo en la primer convolución es de tamaño de 3×3, eso son sólo 9 parámetros que debemos ajustar en 32 filtros dan un total de 288 parámetros. En comparación con los pesos entre dos capas de neuronas “tradicionales”: una de 748 y otra de  6272 en donde están TODAS interconectarlas con TODAS y eso equivaldría a tener que entrenar y ajustar más de 4,5 millones de pesos (repito: sólo para 1 capa).

Comparativa entre una red neuronal “tradicional” y una CNN

Dejaré un cuadro resumen para intentar aclarar más las diferencias entre las redes Fully connected y las Convolutional Neural Networks.

Arquitectura básica

Resumiendo: podemos decir que los elementos que usamos para crear CNNs son:

• Entrada: Serán los pixeles de la imagen. Serán alto, ancho y profundidad será 1 sólo color o 3 para Red,Green,Blue.
• Capa De Convolución: procesará la salida de neuronas que están conectadas en “regiones locales” de entrada (es decir pixeles cercanos), calculando el producto escalar entre sus pesos (valor de pixel) y una pequeña región a la que están conectados en el volumen de entrada. Aquí usaremos por ejemplo 32 filtros o la cantidad que decidamos y ese será el volumen de salida.
• “CAPA RELU” aplicará la función de activación en los elementos de la matriz.
• POOL ó SUBSAMPLING: Hará una reducción en las dimensiones alto y ancho, pero se mantiene la profundidad.
• CAPA “TRADICIONAL” red de neuronas feedforward que conectará con la última capa de subsampling y finalizará con la cantidad de neuronas que queremos clasificar.

Pon en práctica YA MISMO la teoría y aprende a clasificar imágenes en Python mediante este ejercicio!!

Finalizando…

Se me quedan en el tintero muchísimas cosas más que explicar… pero creo que lo iré completando con el tiempo o crearé un nuevo artículo con mayor detalle/más técnico. Temas y definiciones como padding, stride, evitar overfitting, image-aumentation, dropout… o por nombrar algunas redes famosas ResNet, AlexNet, GoogLeNet and DenseNet, al mismísimo Yann LeCun… todo eso.. se queda fuera de este texto.

Este artículo pretende ser un punto inicial para seguir investigando y aprendiendo sobre las CNN. Al final dejo enlace a varios artículos para ampliar información sobre CNN.

También puedes pasar a un nuevo nivel y hacer Detección de Objetos en Python!

Conclusiones

Hemos visto cómo este algoritmo utiliza variantes de una red neuronal tradicional y las combina con el comportamiento biológico del ojo humano, para lograr aprender a ver. Recuerda que puedes hacer un ejercicio propuesto para clasificar más de 70.000 imágenes deportivas con Python en tu ordenador!

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Más recursos sobre CNN (en Inglés)

• • Understanding Convolutional Neural Networks
  • CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
  • Introducing convolutional networks

• • Intuitively Understanding Convolutions for Deep Learning
  • Feature Visualization — How neural networks build up their understanding of images

• Back Propagation in Convolutional Neural Networks

• The best explanation of Convolutional Neural Networks on the Internet!

El libro del Blog (en desarrollo)

Puedes colaborar comprando el libro ó lo puedes descargar gratuitamente. Aún está en borrador, pero apreciaré mucho tu ayuda! Contiene Extras descargares como el “Lego Dataset” utilizado en el artículo de Detección de Objetos.

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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?

Al quitar variables estaríamos haciendo Reducción de Dimensiones. Al hacer Reducción de Dimensiones (las características) tendremos menos relaciones entre variables a considerar. Para reducir las dimensiones podemos hacer dos cosas:

• Eliminar por completo dimensiones
• Extracción de Características

Eliminar por completo algunas dimensiones no estaría mal, pero deberemos tener certeza en que estamos quitando dimensiones poco importantes. Por ejemplo para nuestro ejemplo, podemos suponer que el precio de alquiler no cambiará mucho si el dueño acepta mascotas en la vivienda. Podría ser un acierto o podríamos estar perdiendo información importante.

En la Extracción de Características si tenemos 10 características crearemos otras 10 características nuevas independientes en donde cada una de esas “nuevas” características es una combinación de las 10 características “viejas”. Al crear estas nuevas variables independientes lo haremos de una manera específica y las pondremos en un orden de “mejor a peor” sean para predecir a la variable dependiente.

¿Y la reducción de dimensiónes? te preguntarás. Bueno, intentaremos mantener todas las variables posibles, pero prescindiremos de las menos importantes. Como tenemos las variables ordenadas de “mejor a peores predictoras” ya sabemos cuales serán las más y menos valiosas. A diferencia de la eliminación directa de una característica “vieja”, nuestras nuevas variables son combinaciones de todas las variables originales, aunque eliminemos algunas, estaremos manteniendo la información útil de todas las variables iniciales.

¿Qué es Principal Component Analysis?

Entonces Principal Component Analysis es una técnica de Extracción de Características donde combinamos las entradas de una manera específica y podemos eliminar algunas de las variables “menos importantes” manteniendo la parte más importante todas las variables. Como valor añadido, luego de aplicar PCA conseguiremos que todas las nuevas variables sean independientes una de otra.

¿Cómo funciona PCA?

En resumen lo que hace el algoritmo es:

• Estandarizar los datos de entrada (ó Normalización de las Variables)
• Obtener los autovectores y autovalores de la matriz de covarianza
• Ordenar los autovalores de mayor a menor y elegir los “k” autovectores que se correspondan con los autovectores “k” más grandes (donde “k” es el número de dimensiones del nuevo subespacio de características).
• Construir la matriz de proyección W con los “k” autovectores seleccionados.
• Transformamos el dataset original “X estandarizado” vía W para obtener las nuevas características k-dimensionales.

Tranquilos, que todo esto ya lo hace solito scikit-learn (u otros paquetes Python). Ahora que tenemos las nuevas dimensiones, deberemos seleccionar con cuales nos quedamos.

Selección de los Componentes Principales

Típicamente utilizamos PCA para reducir dimensiones del espacio de características original (aunque PCA tiene más aplicaciones). Hemos rankeado las nuevas dimensiones de “mejor a peor reteniendo información”. Pero ¿cuantas elegir para obtener buenas predicciones, sin perder información valiosa? Podemos seguir 3 métodos:

Método 1: Elegimos arbitrariamente “las primeras n dimensiones” (las más importantes). Por ejemplo si lo que queremos es poder graficar en 2 dimensiones, podríamos tomar las 2 características nuevas y usarlas como los ejes X e Y.

Método 2: calcular la “proporción de variación explicada“ de cada característica  e ir tomando dimensiones hasta alcanzar un mínimo que nos propongamos, por ejemplo hasta alcanzar a explicar el 85% de la variabilidad total.

Método 3: Crear una gráfica especial llamada scree plot -a partir del Método 2- y seleccionar cuántas dimensiones usaremos por el método “del codo” en donde identificamos visualmente el punto en donde se produce una caída significativa en la variación explicada relativa a la característica anterior.

¿Pero… porqué funciona PCA?

Suponiendo nuestras características de entrada estandarizadas como la matriz Z  y Z^T su transpuesta, cuando creamos la matriz de covarianza Z^TZ es una matriz que contiene estimados de cómo cada variable de Z se relaciona con cada otra variable de Z. Comprender como una variable es asociada con otra es importante!

Los autovectores representan dirección. Los autovalores representan magnitud. A mayores autovalores, se correlacionan direcciones más importantes.

Por último asumimos que a más variabilidad en una dirección particular se correlaciona con explicar mejor el comportamiento de una variable dependiente. Mucha variabilidad usualmente  indica “Información” mientras que poca variabilidad indica “Ruido”.

Ejemplo “mínimo” en Python

Utilizaré un archivo csv de entrada de un ejercicio anterior, en el cual decidíamos si convenía alquilar o comprar casa dadas 9 dimensiones. En este ejemplo:

• normalizamos los datos de entrada,
• aplicamos PCA
• y veremos que con 5 de las nuevas dimensiones (y descartando 4) obtendremos
  • hasta un 85% de variación explicada y
  • buenas predicciones.
• Realizaremos 2 gráficas:
  • una con el acumulado de variabilidad explicada y
  • una gráfica 2D, en donde el eje X e Y serán los 2 primero componentes principales obtenidos por PCA.

Y veremos cómo los resultados “comprar ó alquilar” tienen [icon name=”angle-double-left” class=”” unprefixed_class=””]bastante buena[icon name=”angle-double-right” class=”” unprefixed_class=””] separación en 2 dimensiones.

#importamos librerías
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.rcParams['figure.figsize'] = (16, 9)
plt.style.use('ggplot')
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

#cargamos los datos de entrada
dataframe = pd.read_csv(r"comprar_alquilar.csv")
print(dataframe.tail(10))

#normalizamos los datos
scaler=StandardScaler()
df = dataframe.drop(['comprar'], axis=1) # quito la variable dependiente "Y"
scaler.fit(df) # calculo la media para poder hacer la transformacion
X_scaled=scaler.transform(df)# Ahora si, escalo los datos y los normalizo

#Instanciamos objeto PCA y aplicamos
pca=PCA(n_components=9) # Otra opción es instanciar pca sólo con dimensiones nuevas hasta obtener un mínimo "explicado" ej.: pca=PCA(.85)
pca.fit(X_scaled) # obtener los componentes principales
X_pca=pca.transform(X_scaled) # convertimos nuestros datos con las nuevas dimensiones de PCA

print("shape of X_pca", X_pca.shape)
expl = pca.explained_variance_ratio_
print(expl)
print('suma:',sum(expl[0:5]))
#Vemos que con 5 componentes tenemos algo mas del 85% de varianza explicada

#graficamos el acumulado de varianza explicada en las nuevas dimensiones
plt.plot(np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_))
plt.xlabel('number of components')
plt.ylabel('cumulative explained variance')
plt.show()

#graficamos en 2 Dimensiones, tomando los 2 primeros componentes principales
Xax=X_pca[:,0]
Yax=X_pca[:,1]
labels=dataframe['comprar'].values
cdict={0:'red',1:'green'}
labl={0:'Alquilar',1:'Comprar'}
marker={0:'*',1:'o'}
alpha={0:.3, 1:.5}
fig,ax=plt.subplots(figsize=(7,5))
fig.patch.set_facecolor('white')
for l in np.unique(labels):
    ix=np.where(labels==l)
    ax.scatter(Xax[ix],Yax[ix],c=cdict[l],label=labl[l],s=40,marker=marker[l],alpha=alpha[l])

plt.xlabel("First Principal Component",fontsize=14)
plt.ylabel("Second Principal Component",fontsize=14)
plt.legend()
plt.show()

Puedes revisar más ejemplos Python en nuestra sección de Práctica

Instala el Ambiente de Programación siguiendo estos pasos

Conclusiones Finales

Con PCA obtenemos:

1. una medida de como cada variable se asocia con las otras (matriz de covarianza)
2. La dirección en las que nuestros datos están dispersos (autovectores)
3. La relativa importancia de esas distintas direcciones (autovalores)

PCA combina nuestros predictores y nos permite deshacernos de los autovectores de menor importancia relativa.

Contras de PCA y variantes

No todo es perfecto en la vida ni en PCA. Como contras, debemos decir que el algoritmo de PCA es muy influenciado por los outliers en los datos. Por esta razón, surgieron variantes de PCA para minimizar esta debilidad. Entre otros se encuentran: RandomizedPCA, SparcePCA y KernelPCA.

Por último decir que PCA fue creado en 1933 y ha surgido una buena alternativa en 2008 llamada t-SNE con un enfoque distinto y del que hablaremos en un futuro artículo…

Te recomiendo leer un nuevo artículo “Interpretación de Modelos de Machine Learning” en donde se comprende mejor la importancia de las diversas features de los modelos.

Resultados de PCA en el mundo real

Para concluir, les comentaré un ejemplo muy interesante que vi para demostrar la eficacia de aplicar PCA. Si conocen el ejercicio “clásico” MNIST (algunos le llaman el Hello Word del Machine Learning), donde tenemos un conjunto de 70.000 imágenes con números “a mano” del 0 al 9 y debemos reconocerlos utilizando alguno de los algoritmos de clasificación.

Pues en el caso de MNIST, nuestras características de entrada son las imágenes de 28×28 pixeles, lo que nos da un total de 748 dimensiones de entrada. Ejecutar Regresión Logística en con una Macbook tarda unos 48 segundos en entrenar el set de datos y lograr una precisión del 91%.

Aplicando PCA al MNIST con una varianza retenida del 90% logramos reducir las dimensiones de 748 a 236. Ejecutar Regresión Logística ahora toma 10 segundos y la precisión obtenida sigue siendo del 91% !!!

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Más recursos, seguir leyendo sobre PCA

• El ejercicio Python en mi cuenta de Github
• Archivo csv de Entrada para el ejercicio

Mas información en los siguientes enlaces (en inglés):

• Principal Component Analysis in Python
• Dive into PCA
• PCA with Python
• PCA using python scikit-learn
• In Depth: PCA
• Interpreting PCA
• [VIDEO] Dimensionality Reduction – Andrew Ng

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Veamos si la Ciencia de Datos nos puede ayudar a resolver el misterio… ¿Si alquilo estoy tirando el dinero a la basura? ó ¿Es realmente conveniente pagar una hipoteca durante el <<resto de mi vida>>?

Si bien tocaremos el tema livianamente -sin meternos en detalles como intereses de hipotecas variable/fija, porcentajes, comisiones de bancos,etc- haremos un planteo genérico para obtener resultados y tomar la mejor decisión dada nuestra condición actual.

En artículos pasados vimos diversos algoritmos Supervisados del Aprendizaje Automático que nos dejan clasificar datos y/o obtener predicciones o asistencia a la toma de decisiones (árbol de decisión, regresión logística y lineal, red neuronal). Por lo general esos algoritmos intentan minimizar algún tipo de coste iterando las entradas y las salidas y ajustando internamente las “pendientes” ó “pesos” para hallar una salida. Esta vez, el algoritmo que usaremos se basa completamente en teoría de probabilidades  y obteniendo resultados estadísticos. ¿Será suficiente el Teorema de Bayes para obtener buenas decisiones? Veamos!

¿Qué necesitaras para programar?

Para realizar este ejercicio, crearemos una Jupyter notebook con código Python y la librería SkLearn muy utilizada en Data Science. Recomendamos utilizar la suite para Python de Anaconda. Puedes leer este artículo donde muestro paso a paso como instalar el ambiente de desarrollo. Podrás descargar los archivos de entrada csv o visualizar la notebook online (al final de este artículo los enlaces).

Nuestros Datos de Entrada:

Importemos las librerías que usaremos y visualicemos la información que tenemos de entrada:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colors
import seaborn as sb

%matplotlib inline
plt.rcParams['figure.figsize'] = (16, 9)
plt.style.use('ggplot')

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.feature_selection import SelectKBest

Y carguemos la info del archivo csv:

dataframe = pd.read_csv(r"comprar_alquilar.csv")
dataframe.head(10)

Las columnas que tenemos son:

• ingresos: los ingresos de la familia mensual
• gastos comunes: pagos de luz, agua, gas, etc mensual
• pago coche: si se está pagando cuota por uno o más coches, y los gastos en combustible, etc al mes.
• gastos_otros: compra en supermercado y lo necesario para vivir al mes
• ahorros: suma de ahorros dispuestos a usar para la compra de la casa.
• vivienda: precio de la vivienda que quiere comprar esa familia
• estado civil:
  • 0-soltero
  • 1-casados
  • 2-divorciados
• hijos: cantidad de hijos menores y que no trabajan.
• trabajo:
  • 0-sin empleo 1-autónomo (freelance)
  • 2-empleado
  • 3-empresario
  • 4-pareja: autónomos
  • 5-pareja: empleados
  • 6-pareja: autónomo y asalariado
  • 7-pareja:empresario y autónomo
  • 8-pareja: empresarios los dos o empresario y empleado
• comprar: 0-No comprar 1-Comprar (esta será nuestra columna de salida, para aprender)

Algunos supuestos para el problema formulado:

• Está pensado en Euros pero podría ser cualquier otra moneda
• No tiene en cuenta ubicación geográfica, cuando sabemos que dependerá mucho los precios de los inmuebles de distintas zonas
• Se supone una hipoteca fija a 30 años con interés de mercado “bajo”.

Con esta información, queremos que el algoritmo aprenda y que como resultado podamos consultar nueva información y nos dé una decisión sobre comprar (1) o alquilar (0) casa.

El teorema de Bayes

• El teorema de Bayes es una ecuación que describe la relación de probabilidades condicionales de cantidades estadísticas. En clasificación bayesiana estamos interesados en encontrar la probabilidad de que ocurra una “clase” dadas unas características observadas (datos). Lo podemos escribir como P( Clase | Datos). El teorema de Bayes nos dice cómo lo podemos expresar en términos de cantidades que podemos calcular directamente:
• Clase es una salida en particular, por ejemplo “comprar”
• Datos son nuestras características, en nuestro caso los ingresos, gastos, hijos, etc
• P(Clase|Datos) se llama posterior (y es el resultado que queremos hallar)
• P(Datos|Clase) se llama “verosimilitud” (en inglés likelihood)
• P(Clase) se llama anterior (pues es una probabilidad que ya tenemos)
• P(Datos) se llama probabilidad marginal

Si estamos tratando de elegir entre dos clases como en nuestro caso “comprar” ó “alquilar”, entonces una manera de tomar la decisión es calcular la tasa de probabilidades a posterior:

con esta maniobra, nos deshacemos del denominador de la ecuación anterior P(Datos) el llamado “probabilidad marginal”.

Clasificador Gaussian Naive Bayes

Uno de los tipos de clasificadores más populares es el llamado en inglés Gaussian Naive Bayes Classifier. NOTA:Hay otros clasificadores Bayesianos que no veremos en este artículo. Veamos cómo es su fórmula para comprender este curioso nombre: aplicaremos 2 clases (comprar, alquilar) y tres características: ingresos, ahorros e hijos.

Posterior de comprar es lo que queremos hallar: P(comprar|datos).

Explicaremos los demá:

• P(comprar) es la probabilidad que ya tenemos. Es sencillamente el número de veces que se selecciona comprar =1 en nuestro conjunto de datos, dividido el total de observaciones. En nuestro caso (luego lo veremos en Python) son 67/202
• p(ingresos|comprar)p(ahorros|comprar)p(hijos|comprar) es la verosimilitud. Los nombres Gaussian y Naive (ingenuo) del algoritmo vienen de dos suposiciones:
  1. asumimos que las características de la verosimilitud no estan correlacionada entre ellas. Esto seria que los ingresos sean independientes a la cantidad de hijos y de los ahorros. Como no es siempre cierto y es una suposición ingenua es que aparece en el nombre “naive bayes”
  2. Asumimos que el valor de las características (ingresos, hijos, etc) tendrá una distribución normal (gaussiana). Esto nos permite calcular cada parte p(ingresos|comprar) usando la función de probabilidad de densidad normal.
• probabilidad marginal muchas veces es difícil de calcular, sin embargo, por la ecuación que vimos más arriba, no la necesitaremos para obtener nuestro valor a posterior. Esto simplifica los cálculos.

Bien!, Fin de teoría, sigamos con el ejercicio! Ahora toca visualizar nuestras entradas y programar un poquito.

Visualización de Datos

Veamos qué cantidad de muestras de comprar o alquilar tenemos:

print(dataframe.groupby('comprar').size())

comprar
0 135
1 67
dtype: int64

Esto son 67 que entradas en las que se recomienda comprar y 135 en las que no.

Hagamos un histograma de las características quitando la columna de resultados (comprar):

dataframe.drop(['comprar'], axis=1).hist()
plt.show()

Pareciera a grandes rasgos que la distribución de hijos e ingresos <<se parece>> un poco a una distribución normal.

Preparar los datos de entrada

Vamos a hacer algo: procesemos algunas de estas columnas. Por ejemplo, podríamos agrupar los diversos gastos. También crearemos una columna llamada financiar que será la resta del precio de la vivienda con los ahorros de la familia.

dataframe['gastos']=(dataframe['gastos_comunes']+dataframe['gastos_otros']+dataframe['pago_coche'])
dataframe['financiar']=dataframe['vivienda']-dataframe['ahorros']
dataframe.drop(['gastos_comunes','gastos_otros','pago_coche'], axis=1).head(10)

Y ahora veamos un resumen estadístico que nos brinda la librería Pandas con describe():

reduced = dataframe.drop(['gastos_comunes','gastos_otros','pago_coche'], axis=1)
reduced.describe()

Feature Selection ó Selección de Características

En este ejercicio haremos Feature Selection para mejorar nuestros resultados con este algoritmo. En vez de utilizar las 11 columnas de datos de entrada que tenemos, vamos a utilizar una Clase de SkLearn llamada SelectKBest con la que seleccionaremos las 5 mejores características y usaremos sólo esas.

X=dataframe.drop(['comprar'], axis=1)
y=dataframe['comprar']

best=SelectKBest(k=5)
X_new = best.fit_transform(X, y)
X_new.shape
selected = best.get_support(indices=True)
print(X.columns[selected])

Index([‘ingresos’, ‘ahorros’, ‘hijos’, ‘trabajo’, ‘financiar’], dtype=’object’)

Bien, entonces usaremos 5 de las 11 características que teníamos. Las que “más aportan” al momento de clasificar. Veamos qué grado de correlación tienen:

used_features =X.columns[selected]

colormap = plt.cm.viridis
plt.figure(figsize=(12,12))
plt.title('Pearson Correlation of Features', y=1.05, size=15)
sb.heatmap(dataframe[used_features].astype(float).corr(),linewidths=0.1,vmax=1.0, square=True, cmap=colormap, linecolor='white', annot=True)

Con esto comprobamos que en general están poco correlacionadas, sin embargo también tenemos 2 valores de 0,7. Esperemos que el algoritmo sea lo suficientemente “naive” para dar buenos resultados

Otra alternativa para Feture Selection es utilizar Principal Component Analysis (PCA) y hacer reducción de Dimensión

Crear el modelo Gaussian Naive Bayes con SKLearn

Primero vamos a dividir nuestros datos de entrada en entrenamiento y test.

# Split dataset in training and test datasets
X_train, X_test = train_test_split(dataframe, test_size=0.2, random_state=6) 
y_train =X_train["comprar"]
y_test = X_test["comprar"]

Y creamos el modelo, lo ponemos a aprender con fit() y obtenemos predicciones sobre nuestro conjunto de test.

# Instantiate the classifier
gnb = GaussianNB()
# Train classifier
gnb.fit(
    X_train[used_features].values,
    y_train
)
y_pred = gnb.predict(X_test[used_features])

print('Precisión en el set de Entrenamiento: {:.2f}'
     .format(gnb.score(X_train[used_features], y_train)))
print('Precisión en el set de Test: {:.2f}'
     .format(gnb.score(X_test[used_features], y_test)))

Precisión en el set de Entrenamiento: 0.87
Precisión en el set de Test: 0.90

Pues hemos obtenido un bonito 90% de aciertos en el conjunto de Test con nuestro querido clasificador bayesiano. También puedes ver los resultados obtenidos aplicando PCA en este otro artículo!

Probemos el modelo: ¿Comprar o Alquilar?

Ahora, hagamos 2 predicciones para probar nuestra máquina:

• En un caso será una familia sin hijos con 2.000€ de ingresos que quiere comprar una casa de 200.000€ y tiene sólo 5.000€ ahorrados.
• El otro será una familia con 2 hijos con ingresos por 6.000€ al mes, 34.000 en ahorros y consultan si comprar una casa de 320.000€.

#                 ['ingresos', 'ahorros', 'hijos', 'trabajo', 'financiar']
print(gnb.predict([[2000,        5000,     0,       5,         200000],
                   [6000,        34000,    2,       5,         320000] ]))
#Resultado esperado 0-Alquilar, 1-Comprar casa

[0 1]

Los resultados son los esperados, en el primer caso, recomienda Alquilar (0) y en el segundo comprar la casa (1).

Conclusiones

A lo largo del artículo repasamos el teorema de Bayes y vimos un ejemplo para aplicarlo en una toma de decisiones. Pero no olvidemos que en el proceso también hicimos pre procesamiento de los datos, visualizaciones y Selección de Características. Durante diversas charlas que tuve con profesionales del Data Science en mi camino de aprendizaje sale un mismo mensaje que dice: “No es tan importante el algoritmo a aplicar si no la obtención y pre procesamiento de los datos que se van a utilizar”. A tenerlo en cuenta!

Naive Bayes como clasificador se utiliza mucho en NLP (Natural Language Processing) tanto en el típico ejemplo de detectar “Spam” o no como en tareas más complejas como reconocer un idioma o detectar la categoría apropiada de un artículo de texto. También puede usarse para detección de intrusiones o anomalías en redes informáticas y para diagnósticos médicos dados unos síntomas observados. Por último veamos los pros y contras de utilizar Gaussian Naive Bayes:

• Pros: Es rápido, simple de implementar, funciona bien con conjunto de datos pequeños, va bien con muchas dimensiones (features) y llega a dar buenos resultados aún siendo “ingenuo” sin que se cumplan todas las condiciones de distribución necesarias en los datos.
• Contras: Requiere quitar las dimensiones con correlación y para buenos resultados las entradas deberían cumplir las 2 suposiciones de distribución normal e independencia entre sí (muy difícil que sea así ó deberíamos hacer transformaciones en lo datos de entrada).

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Más Recursos y descarga el Código

• El código lo puedes ver en mi cuenta de Github ó …
• lo puedes descargar desde aquí Jupyter Notebook Ejercicio Bayes Python Code
• Descarga el archivo csv de entrada comprar_alquilar.csv

Otros artículos de interés sobre Bayes y Python en Inglés:

• Naive Bayes Classifier from Scratch
• Naive Bayes Classification with SkLearn
• In Depth: Naive Bayes Classification
• Bayesian Statistic for Data Science
• Feature Selection
• Comprende Principal Component Analysis

The post ¿Comprar casa o Alquilar? Naive Bayes usando Python first appeared on Aprende Machine Learning.

En el artículo anterior, creamos una red neuronal desde cero en Python. En este artículo mejoraremos esa red y copiaremos sus pesos a una red con propagación hacia adelante en Arduino que permitirá que el coche robot conduzca sólo sin chocar.

La Nueva Red Neuronal

Por simplificar el modelo de aprendizaje, en el post anterior teníamos una red de tres capas con 2 neuronas de entrada 3 ocultas y 2 de salida: giro y dirección. Para este ejercicio haremos que la red neuronal tenga 4 salidas: una para cada motor. Además las salidas serán entre 0 y 1 (apagar o encender motor). También cambiaremos las entradas para que todas comprendan valores entre -1 y 1 y sean acordes a nuestra función tangente hiperbólica. Aquí vemos los cambios en esta tabla:

Siendo el valor de los motores 1 y 0:

Para instanciar nuestra red ahora usaremos este código:

# Red Coche para Evitar obstáculos
nn = NeuralNetwork([2,3,4],activation ='tanh')
X = np.array([[-1, 0],   # sin obstaculos
              [-1, 1],   # sin obstaculos
              [-1, -1],  # sin obstaculos
              [0, -1],   # obstaculo detectado a derecha
              [0,1],     # obstaculo a izq
              [0,0],     # obstaculo centro
              [1,1],     # demasiado cerca a derecha
              [1,-1],    # demasiado cerca a izq
              [1,0]      # demasiado cerca centro
             ])
# las salidas 'y' se corresponden con encender (o no) los motores
y = np.array([[1,0,0,1], # avanzar
              [1,0,0,1], # avanzar
              [1,0,0,1], # avanzar
              [0,1,0,1], # giro derecha
              [1,0,1,0], # giro izquierda (cambie izq y derecha)
              [1,0,0,1], # avanzar
              [0,1,1,0], # retroceder
              [0,1,1,0], # retroceder
              [0,1,1,0]  # retroceder
             ])
nn.fit(X, y, learning_rate=0.03,epochs=40001)

def valNN(x):
    return (int)(abs(round(x)))

index=0
for e in X:
    prediccion = nn.predict(e)
    print("X:",e,"esperado:",y[index],"obtenido:", valNN(prediccion[0]),valNN(prediccion[1]),valNN(prediccion[2]),valNN(prediccion[3]))
    index=index+1

Aquí podemos ver el código Python Completo modificado de la Jupyter Notebook. Y también vemos la gráfica del coste, que disminuye a medida que se entrena tras 40.000 iteraciones.

¿¿No es impresionante cómo con apenas 9 datos de entrada podemos enseñar a un robot a conducir??

El coche Arduino

En mi caso es un coche Arduino Elegoo Uno V3 de 4 motores. Si eres Maker, te resultará fácil construir el tuyo o puede que ya tengas uno en casa para programarlo. El coche puede ser cualquier otro, de hecho podría ser de 2 motores y modificando apenas la red funcionaría. En caso de querer construirlo tu mismo explicaré brevemente los requerimientos:

Necesitaremos:

• Una placa Arduino Uno y una placa de expansión de IO
  • o puede ser una placa Arduino Mega
• El controlador de motor L298N
• 4 motores DC (o podrían ser 2) y sus ruedas
• Servo Motor SG90
• Sensor Ultrasónico
• Baterias para alimentar los motores (y la placa obviamente!)
• Chasis para el coche
• Cables!

Circuito del coche

No entraré en detalle, ya que va más allá de este tutorial (si a muchos lectores les interesa, podría ampliar el artículo en el futuro) pero básicamente tenemos el siguiente circuito (ignorar el bluetooth y los sensores infrarrojos):

Montar el coche

Utilizaremos un Servo en la parte delantera del coche que moverá al sensor de distancia de izquierda a derecha, a modo de radar, para detectar obstáculos.

Más allá de eso… es un coche! pondremos las 4 ruedas y las placas Arduino encima del chasis. (El objetivo de este artículo es enseñar a programar una red neuronal en la IDE de Arduino)

Este es el video tutorial oficial de ensamblaje de Elegoo de este coche.

Así nos quedará montado… ta taáan:

Copiar la red neuronal

Una vez obtenida la red neuronal Python, haremos copiar y pegar de la matriz de pesos en el código Arduino (reemplazaremos las lineas 23 y 24):

El código Arduino

El código Arduino controlará el servo motor con el sensor de distancia que se moverá de izquierda a derecha y nos proveerá las entradas de la red: Distancia y Dirección(ó giro).

El resto, lo hará la red neuronal! En realidad, la red ya “aprendió” (en Python) es decir, sólo hará multiplicaciones y sumas de los pesos para obtener salidas. Realizará el camino forward propagation. Y las salidas controlarán directamente los 4 motores.

Hay código adicional para darle ciclos de tiempo a las ruedas a moverse (variable accionEnCurso) y dar más o menos potencia a los motores al cambiar de dirección. Son relativamente pocas líneas de código y logramos que la red neuronal conduzca el coche!

Nota: Para el movimiento del Servo motor se utiliza una librería “Servo” estándard.

Aquí vemos el código Arduino completo. Tal vez la parte más interesante sea la función conducir().

#include <Servo.h>  //servo library
Servo myservo;      // create servo object to control servo

int Echo = A4;  
int Trig = A5; 
#define ENA 5
#define ENB 6
#define IN1 7
#define IN2 8
#define IN3 9
#define IN4 11

/******************************************************************
   Network Configuration
 ******************************************************************/
const int InputNodes = 3; // incluye neurona de BIAS
const int HiddenNodes = 4; //incluye neurona de BIAS
const int OutputNodes = 4;
int i, j;
double Accum;
double Hidden[HiddenNodes];
double Output[OutputNodes];
float HiddenWeights[3][4] = {{1.8991509504079183, -0.4769472541445052, -0.6483690220539764, -0.38609165249078925}, {-0.2818610915467527, 4.040695699457223, 3.2291858058243843, -2.894301104732614}, {0.3340650864625773, -1.4016114422346901, 1.3580053902963762, -0.981415976256285}};
float OutputWeights[4][4] = {{1.136072297461121, 1.54602394937381, 1.6194612259569254, 1.8819066696635067}, {-1.546966506764457, 1.3951930739494225, 0.19393826092602756, 0.30992504138547006}, {-0.7755982417649826, 0.9390808625728915, 2.0862510744685485, -1.1229484266101883}, {-1.2357090352280826, 0.8583930286034466, 0.724702079881947, 0.9762852709700459}};
/******************************************************************
   End Network Configuration
 ******************************************************************/

void stop() {
  digitalWrite(ENA, LOW); //Desactivamos los motores
  digitalWrite(ENB, LOW); //Desactivamos los motores
  Serial.println("Stop!");
} 

//Medir distancia en Centimetros
int Distance_test() {
  digitalWrite(Trig, LOW);
  delayMicroseconds(2);
  digitalWrite(Trig, HIGH);
  delayMicroseconds(20);
  digitalWrite(Trig, LOW);
  float Fdistance = pulseIn(Echo, HIGH);
  Fdistance= Fdistance / 58;
  return (int)Fdistance;
}

void setup() {
  myservo.attach(3);  // attach servo on pin 3 to servo object
  Serial.begin(9600);
  pinMode(Echo, INPUT);
  pinMode(Trig, OUTPUT);
  pinMode(IN1, OUTPUT);
  pinMode(IN2, OUTPUT);
  pinMode(IN3, OUTPUT);
  pinMode(IN4, OUTPUT);
  pinMode(ENA, OUTPUT);
  pinMode(ENB, OUTPUT);
  stop();
  myservo.write(90);  //posicion inicial en el centro
  delay(500); 
} 

unsigned long previousMillis = 0;   // para medir ciclos de tiempo
const long interval = 25;           // intervalos cada x milisegundos
int grados_servo = 90;                // posicion del servo que mueve el sensor ultrasonico
bool clockwise = true;              // sentido de giro del servo
const long ANGULO_MIN = 30; 
const long ANGULO_MAX = 150; 
double ditanciaMaxima = 50.0;       // distancia de lejania desde la que empieza a actuar la NN
int incrementos = 9;                // incrementos por ciclo de posicion del servo
int accionEnCurso = 1;              // cantidad de ciclos ejecutando una accion
int multiplicador = 1000/interval;  // multiplica la cant de ciclos para dar tiempo a que el coche pueda girar
const int SPEED = 100;              // velocidad del coche de las 4 ruedas a la vez.

void loop() {
  unsigned long currentMillis = millis();

  if (currentMillis - previousMillis >= interval) {
    previousMillis = currentMillis;

  /******************************************************************
    MANEJAR GIRO de SERVO
  ******************************************************************/
    if(grados_servo<=ANGULO_MIN || grados_servo>=ANGULO_MAX){
      clockwise=!clockwise; // cambio de sentido
      grados_servo = constrain(grados_servo, ANGULO_MIN, ANGULO_MAX);
    }
    if(clockwise)
      grados_servo=grados_servo+incrementos;
    else
      grados_servo=grados_servo-incrementos;
    
    if(accionEnCurso>0){
      accionEnCurso=accionEnCurso-1;
    }else{
  /******************************************************************
    LLAMAMOS a la FUNCION DE CONDUCCION
  ******************************************************************/
       conducir();      
    }
    myservo.write(grados_servo);    
  }

}

//USA LA RED NEURONAL YA ENTRENADA
void conducir()
{
    double TestInput[] = {0, 0,0};
    double entrada1=0,entrada2=0;
    
  /******************************************************************
    OBTENER DISTANCIA DEL SENSOR
  ******************************************************************/
    double distance = double(Distance_test());
    distance= double(constrain(distance, 0.0, ditanciaMaxima));
    entrada1= ((-2.0/ditanciaMaxima)*double(distance))+1.0; //uso una funcion lineal para obtener cercania
    accionEnCurso = ((entrada1 +1) * multiplicador)+1; // si esta muy cerca del obstaculo, necestia mas tiempo de reaccion

  /******************************************************************
    OBTENER DIRECCION SEGUN ANGULO DEL SERVO
  ******************************************************************/
    entrada2 = map(grados_servo, ANGULO_MIN, ANGULO_MAX, -100, 100);
    entrada2 = double(constrain(entrada2, -100.00, 100.00));

  /******************************************************************
    LLAMAMOS A LA RED FEEDFORWARD CON LAS ENTRADAS
  ******************************************************************/
  Serial.print("Entrada1:");
  Serial.println(entrada1);
  Serial.print("Entrada2:");
  Serial.println(entrada2/100.0);

  TestInput[0] = 1.0;//BIAS UNIT
  TestInput[1] = entrada1;
  TestInput[2] = entrada2/100.0;

  InputToOutput(TestInput[0], TestInput[1], TestInput[2]); //INPUT to ANN to obtain OUTPUT

  int out1 = round(abs(Output[0]));
  int out2 = round(abs(Output[1]));
  int out3 = round(abs(Output[2]));
  int out4 = round(abs(Output[3]));
  Serial.print("Salida1:");
  Serial.println(out1);
  Serial.print("Salida2:");
  Serial.println(out2);
  Serial.println(Output[1]);
  Serial.print("Salida3:");
  Serial.println(out3);
  Serial.print("Salida4:");
  Serial.println(out4);

  /******************************************************************
    IMPULSAR MOTORES CON LA SALIDA DE LA RED
  ******************************************************************/
  int carSpeed = SPEED; //hacia adelante o atras
  if((out1+out3)==2 || (out2+out4)==2){ // si es giro, necesita doble fuerza los motores
    carSpeed = SPEED * 2;
  }
  analogWrite(ENA, carSpeed);
  analogWrite(ENB, carSpeed);
  digitalWrite(IN1, out1 * HIGH); 
  digitalWrite(IN2, out2 * HIGH); 
  digitalWrite(IN3, out3 * HIGH);
  digitalWrite(IN4, out4 * HIGH);
}

void InputToOutput(double In1, double In2, double In3)
{
  double TestInput[] = {0, 0,0};
  TestInput[0] = In1;
  TestInput[1] = In2;
  TestInput[2] = In3;

  /******************************************************************
    Calcular las activaciones en las capas ocultas
  ******************************************************************/

  for ( i = 0 ; i < HiddenNodes ; i++ ) {
    Accum = 0;//HiddenWeights[InputNodes][i] ;
    for ( j = 0 ; j < InputNodes ; j++ ) {
      Accum += TestInput[j] * HiddenWeights[j][i] ;
    }
    //Hidden[i] = 1.0 / (1.0 + exp(-Accum)) ; //Sigmoid
    Hidden[i] = tanh(Accum) ; //tanh
  }

  /******************************************************************
    Calcular activacion y error en la capa de Salida
  ******************************************************************/

  for ( i = 0 ; i < OutputNodes ; i++ ) {
    Accum = 0;//OutputWeights[HiddenNodes][i];
    for ( j = 0 ; j < HiddenNodes ; j++ ) {
        Accum += Hidden[j] * OutputWeights[j][i] ;
    }
    Output[i] = tanh(Accum) ;//tanh
  }

}

El Coche en Acción!

Conecta tu coche, sube el código y ¡pruébalo!

Veamos un video del coche funcionando con su propia inteligencia artificial en el planeta tierra.

Conclusión

Aplicamos Machine Learning y sus redes neuronales a un objeto del mundo real y vimos cómo funciona, haciendo que el coche evite obstáculos y tome las decisiones por sí mismo, sin haberle dado instrucciones ni código explícito.

Puedes leer aquí sobre Redes Neuronales a lo largo de la historia

Mejoras a Futuro

Tengamos en cuenta que estamos teniendo como entradas los datos proporcionados por un sólo sensor de distancia y un servo motor que nos indica si está a izquierda o derecha. Podríamos tener más sensores de distancia, infrarrojos, medir velocidad, luz, sonido… en fin. Si tuviéramos que programar “manualmente” ese algoritmo, tendría una complejidad enorme y sería muy difícil de mantener o modificar. En cambio, hacer que una red neuronal aprenda sería muy sencillo. Tan sólo agregaríamos features (columnas) a nuestro código  y volveríamos a entrenar nuevamente la red. Voila!. Copiar y pegar los pesos obtenidos en Arduino, y nuestro coche tendría la inteligencia de manejarse por sí mismo nuevamente.

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Puedes hacer más ejercicios de Aprendizaje Automático en Python  en nuestra categoría d Ejercicios paso a paso

Recursos

• Artículo anterior, donde se explica con mayor detalle cómo se crea la Red Neuronal
• Descarga el código Python con la nueva Red Neuronal
• Descarga el código Arduino
• Si quieres comprar el mismo coche Arduino que yo, click aqui: ELEGOO UNO Proyecto Kit de Coche Robot Inteligente V3.0. Te recuerdo que puedes construir tu propio coche Arduino si te das maña y utilizar este código. De hecho puede funcionar con un coche de 2 motores modificando las salidas de la red, en vez de tener 4, tener 2.
• Aquí puedes ver a otro Maker que hizo un coche Arduino con Red Neuronal que escapa de la luz.

The post Programa un coche Arduino con Inteligencia Artificial first appeared on Aprende Machine Learning.

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 ?

Es un método que simplemente busca en las observaciones más cercanas a la que se está tratando de predecir y clasifica el punto de interés basado en la mayoría de datos que le rodean. Como dijimos antes, es un algoritmo:

• Supervisado: esto -brevemente- quiere decir que tenemos etiquetado nuestro conjunto de datos de entrenamiento, con la clase o resultado esperado dada “una fila” de datos.
• Basado en Instancia: Esto quiere decir que nuestro algoritmo no aprende explícitamente un modelo (como por ejemplo en Regresión Logística o árboles de decisión). En cambio memoriza las instancias de entrenamiento que son usadas como “base de conocimiento” para la fase de predicción.

¿Dónde se aplica k-Nearest Neighbor?

Aunque sencillo, se utiliza en la resolución de multitud de problemas, como en sistemas de recomendación, búsqueda semántica y detección de anomalías.

Pros y contras

Como pros tiene sobre todo que es sencillo de aprender e implementar. Tiene como contras que utiliza todo el dataset para entrenar “cada punto” y por eso requiere de uso de mucha memoria y recursos de procesamiento (CPU). Por estas razones kNN tiende a funcionar mejor en datasets pequeños y sin una cantidad enorme de features (las columnas).

Para reducir la cantidad de dimensiones (features) podemos aplicar PCA

¿Cómo funciona kNN?

1. Calcular la distancia entre el item a clasificar y el resto de items del dataset de entrenamiento.
2. Seleccionar los “k” elementos más cercanos (con menor distancia, según la función que se use)
3. Realizar una “votación de mayoría” entre los k puntos: los de una clase/etiqueta que <<dominen>> decidirán su clasificación final.

Teniendo en cuenta el punto 3, veremos que para decidir la clase de un punto es muy importante el valor de k, pues este terminará casi por definir a qué grupo pertenecerán los puntos, sobre todo en las “fronteras” entre grupos. Por ejemplo -y a priori- yo elegiría valores impares de k para desempatar (si las features que utilizamos son pares). No será lo mismo tomar para decidir 3 valores que 13. Esto no quiere decir que necesariamente tomar más puntos implique mejorar la precisión. Lo que es seguro es que cuantos más “puntos k”, más tardará nuestro algoritmo en procesar y darnos respuesta

Las formas más populares de “medir la cercanía” entre puntos son la distancia Euclidiana (la “de siempre”) o la Cosine Similarity (mide el ángulo de  los vectores, cuanto menores, serán similares). Recordemos que este algoritmo -y prácticamente todos en ML- funcionan mejor con varias características de las que tomemos datos (las columnas de nuestro dataset). Lo que entendemos como “distancia” en la vida real, quedará abstracto a muchas dimensiones que no podemos “visualizar” fácilmente (como por ejemplo en un mapa).

Hagamos un ejemplo k-Nearest Neighbor en Python

Exploremos el algoritmo con Scikit learn

Realizaremos un ejercicio usando Python y su librería scikit-learn que ya tiene implementado el algoritmo para simplificar las cosas. Veamos cómo se hace.

Requerimientos

Para realizar este ejercicio, crearemos una Jupyter notebook con código Python y la librería SkLearn muy utilizada en Data Science. Recomendamos utilizar la suite para python de Anaconda. Puedes leer este artículo donde muestro paso a paso como instalar el ambiente de desarrollo. Podrás descargar los archivos de entrada csv o visualizar la notebook online (al final de este artículo los enlaces).

El Ejercicio y el Código: App Reviews

Para nuestro ejercicio tomaremos 257 registros con Opiniones de usuarios sobre una app (Reviews). Utilizaremos 2 columnas de datos como fuente de alimento del algoritmo. Recuerden que sólo tomaré 2 features para poder graficar en 2 dimensiones, PERO para un problema “en la vida real” conviene tomar más características de lo que sea que queramos resolver. Esto es únicamente con fines de enseñanza. Las columnas que utilizaremos serán: wordcount con la cantidad de palabras utilizadas y sentimentValue con un valor entre -4 y 4 que indica si el comentario fue valorado como positivo o negativo. Nuestras etiquetas, serán las estrellas que dieron los usuarios a la app, que son valores discretos del 1 al 5. Podemos pensar que si el usuario puntúa con más estrellas, tendrá un sentimiento positivo, pero no necesariamente siempre es así.

Comencemos con el código!

Primero hacemos imports de librerías que utilizaremos para manejo de datos, gráficas y nuestro algoritmo.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
import matplotlib.patches as mpatches
import seaborn as sb

%matplotlib inline
plt.rcParams['figure.figsize'] = (16, 9)
plt.style.use('ggplot')

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import confusion_matrix

Cargamos el archivo entrada csv con pandas, usando separador de punto y coma, pues en las reviews hay textos que usan coma. Con head(10) vemos los 10 primeros registros.

dataframe = pd.read_csv(r"reviews_sentiment.csv",sep=';')
dataframe.head(10)

Aprovechamos a ver un resumen estadístico de los datos:

dataframe.describe()

Son 257 registros. Las estrellas lógicamente vemos que van del 1 al 5. La cantidad de palabras van de 1 sóla hasta 103. y las valoraciones de sentimiento están entre -2.27 y 3.26 con una media de 0,38 y a partir del desvío estándar podemos ver que la mayoría están entre 0,38-0,89 y 0,38+0,89.

Un poco de Visualización

Veamos unas gráficas simples y qué información nos aportan:

dataframe.hist()
plt.show()

Vemos que la distribución de “estrellas” no está balanceada… esto no es bueno. Convendría tener las mismas cantidades en las salidas, para no tener resultados “tendenciosos”. Para este ejercicio lo dejaremos así, pero en la vida real, debemos equilibrarlos. La gráfica de Valores de Sentimientos parece bastante una campana movida levemente hacia la derecha del cero y la cantidad de palabras se centra sobre todo de 0 a 10.

Veamos realmente cuantas Valoraciones de Estrellas tenemos:

print(dataframe.groupby('Star Rating').size())

Con eso confirmamos que hay sobre todo de 3 y 5 estrellas.

Y aqui una gráfica más bonita:

sb.factorplot('Star Rating',data=dataframe,kind="count", aspect=3)

Graficamos mejor la cantidad de palabras y confirmamos que la mayoría están entre 1 y 10 palabras.

sb.factorplot('wordcount',data=dataframe,kind="count", aspect=3)

Preparamos las entradas

Creamos nuestro X e y de entrada y los sets de entrenamiento y test.

X = dataframe[['wordcount','sentimentValue']].values
y = dataframe['Star Rating'].values

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
scaler = MinMaxScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

Usemos k-Nearest Neighbor con Scikit Learn

Definimos el valor de k en 7 (esto realmente lo sabemos más adelante, ya veréis) y creamos nuestro clasificador.

n_neighbors = 7

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors)
knn.fit(X_train, y_train)
print('Accuracy of K-NN classifier on training set: {:.2f}'
     .format(knn.score(X_train, y_train)))
print('Accuracy of K-NN classifier on test set: {:.2f}'
     .format(knn.score(X_test, y_test)))

Accuracy of K-NN classifier on training set: 0.90
Accuracy of K-NN classifier on test set: 0.86

Vemos que la precisión que nos da es de 90% en el set de entrenamiento y del 86% para el de test.

NOTA: como verán utilizamos la clase KNeighborsClassifier de SciKit Learn puesto que nuestras etiquetas son valores discretos (estrellas del 1 al 5). Pero deben saber que también existe la clase KneighborsRegressor para etiquetas con valores continuos.

Precisión del modelo

Confirmemos la precisión viendo la Confusión Matrix y el Reporte sobre el conjunto de test, que nos detalla los aciertos y fallos:

pred = knn.predict(X_test)
print(confusion_matrix(y_test, pred))
print(classification_report(y_test, pred))

Cómo se ve la puntuación F1 es del 87%, bastante buena. NOTA: recuerden que este es sólo un ejercicio para aprender y tenemos MUY pocos registros totales y en nuestro conjunto de test. Por ejemplo de 2 estrellas sólo tiene 1 valoración y esto es evidentemente insuficiente.

Y ahora, la gráfica que queríamos ver!

Ahora realizaremos la grafica con la clasificación obtenida, la que nos ayuda a ver fácilmente en donde caerán las predicciones. NOTA: al ser 2 features, podemos hacer la gráfica 2D y si fueran 3 podría ser en 3D. Pero para usos reales, podríamos tener  más de 3 dimensiones y no importaría  poder visualizarlo sino el resultado del algoritmo.

h = .02  # step size in the mesh

# Create color maps
cmap_light = ListedColormap(['#FFAAAA', '#ffcc99', '#ffffb3','#b3ffff','#c2f0c2'])
cmap_bold = ListedColormap(['#FF0000', '#ff9933','#FFFF00','#00ffff','#00FF00'])

# we create an instance of Neighbours Classifier and fit the data.
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors, weights='distance')
clf.fit(X, y)

# Plot the decision boundary. For that, we will assign a color to each
# point in the mesh [x_min, x_max]x[y_min, y_max].
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),
                         np.arange(y_min, y_max, h))
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])

# Put the result into a color plot
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.figure()
plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=cmap_light)

# Plot also the training points
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=cmap_bold,
                edgecolor='k', s=20)
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
    
patch0 = mpatches.Patch(color='#FF0000', label='1')
patch1 = mpatches.Patch(color='#ff9933', label='2')
patch2 = mpatches.Patch(color='#FFFF00', label='3')
patch3 = mpatches.Patch(color='#00ffff', label='4')
patch4 = mpatches.Patch(color='#00FF00', label='5')
plt.legend(handles=[patch0, patch1, patch2, patch3,patch4])

    
plt.title("5-Class classification (k = %i, weights = '%s')"
              % (n_neighbors, weights))

plt.show()

Vemos las 5 zonas en las que se relacionan cantidad de palabras con el valor de sentimiento de la Review que deja el usuario.

Se distinguen 5 regiones que podríamos dividir así:

Es decir que “a ojo” una review de 20 palabras y Sentimiento 1, nos daría una valoración de 4 (zona celeste).

Con estas zonas podemos intuir ciertas características de los usuarios que usan y valoran la app:

• Los usuarios que ponen 1 estrella tienen sentimiento negativo y hasta 25 palabras.
• Los usuarios que ponen 2 estrellas dan muchas explicaciones (hasta 100 palabras) y su sentimiento puede variar entre negativo y algo positivo.
• Los usuarios que ponen 3 estrellas son bastante neutrales en sentimientos, puesto que están en torno al cero y hasta unas 25 palabras.
• Los usuarios que dan 5 estrellas son bastante positivos (de 0,5 en adelante, aproximadamente) y ponen pocas palabras (hasta 10).

Elegir el mejor valor de k

(sobre todo importante para desempatar o elegir los puntos frontera!)

Antes vimos que asignamos el valor n_neighbors=7 como valor de “k” y obtuvimos buenos resultados. ¿Pero de donde salió ese valor?. Pues realmente tuve que ejecutar este código que viene a continuación, donde vemos distintos valores k y la precisión obtenida.

k_range = range(1, 20)
scores = []
for k in k_range:
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k)
    knn.fit(X_train, y_train)
    scores.append(knn.score(X_test, y_test))
plt.figure()
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('accuracy')
plt.scatter(k_range, scores)
plt.xticks([0,5,10,15,20])

En la gráfica vemos que con valores k=7 a k=14 es donde mayor precisión se logra.

Clasificar y/o Predecir nuevas muestras

Ya tenemos nuestro modelo y nuestro valor de k. Ahora, lo lógico será usarlo! Pues supongamos que nos llegan nuevas reviews! veamos como predecir sus estrellas de 2 maneras. La primera:

print(clf.predict([[5, 1.0]]))

[5]

Este resultado nos indica que para 5 palabras y sentimiento 1, nos valorarán la app con 5 estrellas.

Pero también podríamos obtener las probabilidades que de nos den 1, 2,3,4 o 5 estrellas con predict_proba():

print(clf.predict_proba([[20, 0.0]]))

[[0.00381998 0.02520212 0.97097789 0. 0. ]]

Aquí vemos que para las coordenadas 20, 0.0 hay 97% probabilidades que nos den 3 estrellas. Puedes comprobar en el gráfico anterior, que encajan en las zonas que delimitamos anteriormente.

Conclusiones del algoritmo kNN

En este ejercicio creamos un modelo con Python para procesar y clasificar puntos de un conjunto de entrada con el algoritmo k-Nearest Neighbor. Cómo su nombre en inglés lo dice, se evaluán los “k vecinos más cercanos” para poder clasificar nuevos puntos. Al ser un algoritmo supervisado debemos contar con suficientes muestras etiquetadas para poder entrenar el modelo con buenos resultados. Este algoritmo es bastante simple y -como vimos antes- necesitamos muchos recursos de memoria y cpu para mantener el dataset “vivo” y evaluar nuevos puntos. Esto no lo hace recomendable para conjuntos de datos muy grandes. En el ejemplo, sólo utilizamos 2 dimensiones de entrada para poder graficar y ver en dos dimensiones cómo se obtienen y delimitan los grupos. Finalmente pudimos hacer nuevas predicciones y a raíz de los resultados, comprender mejor la problemática planteada.

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Puedes hacer más ejercicios Machine Learning en Python  en nuestra categoría d Ejercicios paso a paso por ejemplo de Regresión Logística ó  clustering K-means ó comprender y crear una Sencilla Red Neuronal.

Recursos y enlaces del ejercicio

• Descarga la Jupyter Notebook y el archivo de entrada csv
• ó puedes visualizar online
• o ver y descargar desde mi cuenta github

Más artículos de Interés sobre k-Nearest Neighbor (en Inglés)

• Implementing kNN in scikit learn
• Introduction to kNN
• Complete guide to kNN
• Solving a simple classification problem with Python

Otras Herramientas:

• Hacer WebScraping con Python y obtener contenidos de cualquier página web.

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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.

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense

# cargamos las 4 combinaciones de las compuertas XOR
training_data = np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]], "float32")

# y estos son los resultados que se obtienen, en el mismo orden
target_data = np.array([[0],[1],[1],[0]], "float32")

model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='mean_squared_error',
              optimizer='adam',
              metrics=['binary_accuracy'])

model.fit(training_data, target_data, epochs=1000)

# evaluamos el modelo
scores = model.evaluate(training_data, target_data)

print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))
print (model.predict(training_data).round())

¿Keras y Tensorflow? What??

Utilizaremos Keras que es una librería de alto nivel, para que nos sea más fácil describir las capas de la red que creamos y en background es decir, el motor que ejecutará la red neuronal y la entrenará estará la implementación de Google llamada Tensorflow, que es la mejor que existe hoy en día.

¿Quieres crear una Red Neuronal desde cero y sin librerías? Aquí el código Python!

Analicemos la red neuronal que hicimos

Primero importamos las clases que utilizaremos:

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense

Utilizaremos numpy para el manejo de arrays. De Keras importamos el tipo de modelo Sequential y el tipo de capa Dense que es la “normal”.

Creamos los arrays de entrada y salida.

# cargamos las 4 combinaciones de las compuertas XOR
training_data = np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]], "float32")

# y estos son los resultados que se obtienen, en el mismo orden
target_data = np.array([[0],[1],[1],[0]], "float32")

Como se puede ver son las cuatro entradas posibles de la función XOR [0,0], [0,1], [1,0],[1,1] y sus cuatro salidas: 0, 1,1,0.

Ahora crearemos la arquitectura de nuestra red neuronal:

model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

Primero creamos un modelo vació de tipo Sequential. Este modelo se refiere a que crearemos una serie de capas de neuronas secuenciales, “una delante de otra”.

Agregamos dos capas Dense con “model.add()”. Realmente serán 3 capas, pues al poner input_dim=2 estamos definiendo la capa de entrada con 2 neuronas (para nuestras entradas de la función XOR) y la primer capa oculta (hidden) de 16 neuronas. Como función de activación utilizaremos “relu” que sabemos que da buenos resultados. Podría ser otra función, esto es un mero ejemplo, y según la implementación de la red que haremos, deberemos variar la cantidad de neuronas, capas y sus funciones de activación.

Y agregamos una capa con 1 neurona de salida y función de activación sigmoid.

Visualización de la red Neuronal

Veamos que hemos hecho hasta ahora:

A Entrenar la red!

Antes de de entrenar la red haremos unos ajustes de nuestro modelo:

model.compile(loss='mean_squared_error',
              optimizer='adam',
              metrics=['binary_accuracy'])

Con esto indicamos el tipo de pérdida (loss) que utilizaremos, el “optimizador” de los pesos de las conexiones de las neuronas y las métricas que queremos obtener.

Ahora sí que entrenaremos la red:

model.fit(training_data, target_data, epochs=1000)

Indicamos con model.fit() las entradas y sus salidas y la cantidad de iteraciones de aprendizaje (epochs) de entrenamiento. Este es un ejemplo sencillo, pero recuerda que en modelos más grandes y complejos, necesitarán más iteraciones y a la vez será más lento el entrenamiento.

Resultados del Entrenamiento

Si vemos las salidas del entrenamiento, vemos que las primeras linea pone:

Epoch 1/1000
4/4 [==============================] - 0s 43ms/step - loss: 0.2634 - binary_accuracy: 0.5000
Epoch 2/1000
4/4 [==============================] - 0s 457us/step - loss: 0.2630 - binary_accuracy: 0.2500

con esto vemos que la primer iteración “tuvo algo de suerte” y acierto la mitad de las salidas (0.5) pero a partir de la segunda, sólo acierta 1 de cada 4 (0.25).

Luego en la “epoch” 24 recupera el 0.5 de aciertos, ya no es “por suerte”, si no por haber ajustado correctamente los pesos de la red.

Epoch 24/1000
4/4 [==============================] - 0s 482us/step - loss: 0.2549 - binary_accuracy: 0.5000

Epoch 107/1000
4/4 [==============================] - 0s 621us/step - loss: 0.2319 - binary_accuracy: 0.7500

Epoch 169/1000
4/4 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.2142 - binary_accuracy: 1.0000

Y -en mi caso- en la iteración 107 aumenta los aciertos al 0,75 (son 3 de 4) y en la iteración 169 logra el 100% de aciertos y se mantiene así hasta finalizar. Como los pesos iniciales de la red son aleatorios, puede que las salidas que tengas en tu ordenador sean levemente distintas en cuanto a las iteraciones, pero llegarás a la “precisión binaria” (binara_accuracy) de 1.0.

Evaluamos y Predecimos

Primero evaluamos el modelo

scores = model.evaluate(training_data, target_data)
print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))

Y vemos que tuvimos un 100% de precisión (recordemos lo trivial de este ejemplo).

Y hacemos las 4 predicciones posibles de XOR, pasando nuestras entradas:

print (model.predict(training_data).round())

y vemos las salidas 0,1,1,0 que son las correctas.

Afinando parámetros de la red neuronal

Recordemos que este es un ejemplo muy sencillo y con sólo 4 entradas posibles. Pero si en la realidad tuviéramos una red compleja, deberemos poder ajustar muchos parámetros, repasemos:

• Cantidad de capas de la red (en nuestro caso son 3)
• Cantidad de neuronas en cada red (nosotros tenemos 2 de entrada, 16 en capa oculta y 1 de salida)
• Funciones de activación de cada capa. Nosotros utilizamos relu y sigmoid
• Al compilar el modelo definir las funciones de pérdida, optimizer y métricas.
• Cantidad de iteraciones de entrenamiento.

En este ejemplo que es muy sencillo, puedes intentar variar por ejemplo la cantidad de neuronas de entrada, probar con 8 o con 32 y ver qué resultados obtienes. Por ejemplo, si necesita más o menos iteraciones para alcanzar el 100% de aciertos. Realmente podemos apreciar que hay muchos meta-parámetros para ajustar. Si hiciéramos la combinatoria de todos ellos, tendríamos una cantidad terrible de ajustes posibles. Y queda sobretodo en ti, decidir esos parámetros y ajustarlos.

Guardar la red y usarla -de verdad-

Si esto fuera un caso real, en el cual entrenamos una red, la ajustamos y obtenemos buenos resultados, ahora deberíamos Guardar esa red ya que esa red óptima, tiene los pesos que estábamos buscando. Sería tonto y lento entrenar cada vez la red antes de “publicar en producción”.

Lo que hacemos es guardar esa red y en OTRO código cargaríamos la red y la utilizamos como si fuera una librería o una funcion que creamos. Pasándole entradas y obteniendo las predicciones.

Para guardar y cargar nuestra red, utilizaremos el siguiente código de ejemplo:

# serializar el modelo a JSON
model_json = model.to_json()
with open("model.json", "w") as json_file:
    json_file.write(model_json)
# serializar los pesos a HDF5
model.save_weights("model.h5")
print("Modelo Guardado!")
 
# mas tarde...
 
# cargar json y crear el modelo
json_file = open('model.json', 'r')
loaded_model_json = json_file.read()
json_file.close()
loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)
# cargar pesos al nuevo modelo
loaded_model.load_weights("model.h5")
print("Cargado modelo desde disco.")
 
# Compilar modelo cargado y listo para usar.
loaded_model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', metrics=['binary_accuracy'])

Luego de esto, ya usaríamos normalmente loaded_model.predict() y listo!

¿Vale la pena una red neuronal? ¿porqué no programar con if-then-else?

Luego de visto todo esto, ¿no conviene hacer una programación “tradicional” en vez de entrenar una red neuronal? Pues siempre dependerá del caso. Por ejemplo para la función XOR tendríamos algo así:

function predecir_XOR(entrada1, entrada2){

if(entrada1 == 0 && entrada2 == 0){
    return 0;
}else if(entrada1 == 0 && entrada2 == 1){
    return 1;
}else if(entrada1 == 1 && entrada2 == 0){
    return 1;
}else if(entrada1 == 1 && entrada2 == 1){
    return 0;
}

}

Vemos que es una función con “4 ifs” que evalúa cada condición (se podría mejorar, lo sé). ¿Pero que pasaría si en vez de 2 entradas tuviéramos más parámetros?… pues seguramente la cantidad de “ifs” aumentaría creando un código caótico y propenso a errores, difícil de mantener. Piénsalo un momento. No quiere decir que haya que reemplazar todo el código del mundo con redes neuronales, pero sí pensar en que casos las redes neuronales nos brindan una flexibilidad y un poder de predicción increíbles -y que se justifican el tiempo de desarrollo-.

Para más ejemplo de Algoritmos de Machine Learning completos y en Español, visita la categoría de Práctica

Conclusión

Hemos creado nuestra primera red neuronal artificial con 3 capas para recrear la función XOR. Hemos utilizado la librería Keras -y a través de ella, Tensorflow como backend- y creamos el modelo, entrenamos los datos y obtuvimos un buen resultado. Este es el puntapié inicial para seguir viendo diversas arquitecturas de Redes Neuronales e ir aprendiendo poco a poco con Python.

Espero les haya gustado el artículo y más adelante vendrán nuevos ejemplos y ejercicios prácticos como el de crear una red con reconocimiento de imágenes-próximamente-.

Les invito a Suscribirse al blog y seguir de cerca todos los ejercicios y artículos que vendrán.

Ya estás listo para crear otra Red Neuronal con Keras y Tensorflow: Pronóstico de Ventas

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Recursos Adicionales y Descarga del código

Pueden ver el código en mi cuenta de GitHub aqui.

O pueden descargar el código de la Notebook Jupyter desde aqui.

Otros recursos Keras y Tensorflow

• Documentación Keras (en inglés)
• DNN and CNN of Keras with MINST data in Python
• Keras: Ultimate Beginers Guide to Deep Learning in python
• Keras and Convolutional Neural Networks
• Historia de las Redes Neuronales

El libro del Blog

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