Guía de instalación para Deep Learning con Keras, Redis, Flask y Apache

Publicado por en Programación el 19/02/2018

Si lo que te va es el tema de reconocimiento de imágenes, inteligencia artificial, machine learning y todas esas cosas que parecen estar tan de moda últimamente, es posible que si todavía no sabes de qué va te encuentres bastante perdido. No voy a decir que es algo trivial y requiere de cierta experiencia en varios campos como por supuesto las matemáticas (y no hablamos de sumas y restas, funciones estadísticas principalmente entre otras) así como diversos lenguajes como Python y algunas herramientas como Keras. Todo esto permite realizar todo tipo de experimentos con redes neuronales para identificar objetos en una imagen, clasificar contenidos y todo tipo de artefactos donde la programación "normal" de toda la vida no es viable. Aquí se trata de que en lugar de programar un código para resolver un problema determinado, generas un modelo según el problema a resolver y luego entrenes una red neuronal para que aprenda. Luego al consultar lla red con un dato no conocido y en base a su entrenamiento, será capaz de reconocer patrones en un determinado porcentaje de acierto. 

A continuación te dejo un completo vídeo con un imprescindible enlace sobre cómo instalar todo un sistema escalable para realizar programas de Deep Learning y así analizar gran cantidad de datos de forma inteligente.

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Cómo utilizar Google Images para tener un dataset limpio para Deep Learning

Publicado por en Programación el 07/12/2017

El Machine Learning o Deep Learning está últimamente On Fire ya que va habiendo mucha documentación para comenzar a hacer cosas interesantes, también hay algún curso de visión artificial para OpenCV muy interesante para comenzar a hacer cosas chulas. Casi todas las veces al utilizar Machine Learning, nos basados en entrenar una red de neuronas en base a datos previamente clasificados. Es decir, si queremos reconocer coches, primero debemos entrenar la red mostrandole imágenes de lo que sabes que son coches. Tras el entrenamiento, el resultado sabrá si es un coche o no al presentarle una nueva imagen desconocida, basándose en lo que ya ha aprendido. Conseguir un dataset es lo complicado, pero el en vídeo que os dejo a continuación os dejo un tutorial sobre cómo utilizar a Google para que nos dé datos ya clasificados y así tener datos para entrenamiento.

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