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Manejo de grafos con NetworkX en Python

El aprendizaje computacional es un área de investigación que en los últimos años ha tenido un auge importante, sobre todo gracias al aprendizaje profundo (Deep Learning). Pero no todo son redes neuronales. Paralelamente a estas técnicas, más bien basadas en el aprendizaje de patrones, también hay un auge de otras técnicas, digamos, más basadas en el aprendizaje simbólico. Si echamos la vista algunos años atrás, podemos considerar que quizá, la promesa de la web semántica como gran base de conocimiento ha fracasado, pero no es tan así. Ha ido transmutándose y evolucionando hacia bases de conocimiento basadas en ontologías a partir de las cuales es posible obtener nuevo conocimiento. Es lo que llamamos razonamiento automático y empresas como Google ya lo utilizan para ofrecerte información adicional sobre tus búsquedas. Ellos lo llaman Grafos de Conocimiento o Knowledge Graphs . Gracias a estos grafos de conocimiento, Google puede ofrecerte información adicional sobre tu búsqueda, ad
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Regresión polinómica para Machine Learning

La regresión lineal es una herramienta extremadamente potente para realizar análisis de datos y construir modelos de Machine Learning capaces de hacer inferencias sobre datos nuevos. Sin embargo, esto es sólo cierto para datos que tienen un comportamiento lineal, lo que no siempre ocurre. Vamos a trabajar con un dataset sencillo, pero cuyos datos no son lineales: https://www.kaggle.com/akram24/position-salaries Este dataset contiene los salarios según el nivel del empleado en dentro de una empresa. Tras descargarlo de Kaggle y descomprimir el fichero tenemos un archivo CSV que podemos cargar con Pandas . import pandas as pd datos = pd.read_csv('Position_Salaries.csv') print (datos) Position Level Salary 0 Business Analyst 1 45000 1 Junior Consultant 2 50000 2 Senior Consultant 3 60000 3 Manager 4 80000 4 Country Manager 5 110000 5 Region Manager 6 150000 6 Partner 7 2

Análisis de sentimiento y procesado del lenguaje natural

El análisis de sentimiento es una técnica de machine learning, basada en el procesado del lenguaje natural, que pretende obtener información subjetiva de una serie de textos o documentos. Un ejemplo clásico de aplicación consiste en dilucidar si un artículo periodístico es favorable o no favorable en relación a un tema determinado. Las aplicaciones en el mundo real son muchas y variadas. No hace mucho leía un artículo sobre la aplicación de estas técnicas para usarlas como un dato más a la hora de predecir índices bursátiles, analizando lo que decía la prensa económica sobre determinadas empresas. El campo del tratamiento del lenguaje natural es una área de estudio bastante activa actualmente, y utiliza técnicas que pueden llegar a ser bastante complejas. Sin embargo, no es necesario complicarse mucho la vida para obtener resultados bastante decentes. Como ejemplo, vamos a tratar de predecir si un mensaje de Twitter es positivo o negativo. Como datos de entrenamiento usaremos un dat

Visión artificial con redes convolucionales (CNN)

Las redes neuronales convolucionales o ConvNets son útiles en variadas aplicaciones dentro del machine learning, sin embargo, donde ha conseguido revolucionar el estado del arte es en la visión artificial y el procesado de imágenes. Lo que caracteriza a este tipo de redes es que es capaz de aprender en las primeras capas una serie de características básicas de la imagen, como son líneas o formas más o menos simples. En posteriores fases aprende a discriminar entre elementos más complejos, como ojos u orejas. Finalmente, en capas más profundas son capaces de diferenciar objetos complejos, como personas, perros, gatos o coches. En la siguiente imagen se plasma visualmente lo que quiero decir. Antes de hablar de las redes convolucionales convendrá explicar qué es eso de la convolución y para qué sirve. En el ámbito del tratamiento de imágenes, la convolución es una operación que involucra dos matrices. Por un lado la propia imagen a la que queremos aplicar la convolución (en forma de m

Clasificación multiclase con deep learning y keras

Dentro de los diferentes tipos de problemas que trata de abordar el aprendizaje automático, uno de los más interesantes es la clasificación. Básicamente consiste en, dado un conjunto de elementos, asignarle a una etiqueta, donde cada etiqueta corresponde a una clase diferente. Por ejemplo, una aplicación interesante y bastante actual es clasificar a los visitantes de una web en dos categorías, los que, con alta probabilidad, pulsarán sobre un anuncio concreto y los que no. Este es un ejemplo de clasificación binaria, porque sólo hay dos categorías. Otro ejemplo puede ser el que ya vimos en el artículo sobre reconocimiento de caracteres manuscritos usando K-NN . En este caso hablábamos de un problema de clasificación multiclase en el que asignábamos a cada imagen una sola etiqueta de un conjunto de diez posibles (los dígitos del 0 al 9). Vimos que K-NN es un enfoque sencillo y efectivo para este tipo de problemas, pero hay otras alternativas. Vamos a enfrentarnos a un problema similar

Regresión lineal y descenso de gradiente con Python

En machine learning, el objetivo principal es encontrar un modelo que explique el comportamiento de un sistema (en el amplio sentido de la palabra). A partir de unos datos de entrenamiento, un sistema de aprendizaje automático ha de ser capaz de inferir un modelo capaz de explicar, al menos en su mayoría, los efectos observados. Pero también aplicar ese aprendizaje. Por ejemplo, un sistema de machine learning muy lucrativo para las empresas anunciantes es aquél que dado un perfil de usuario (datos de entrada A), sea capaz de predecir si pinchará o no (salida B) sobre un anuncio publicitario de, por ejemplo, comida para gatos. No es sencillo crear un modelo capaz de predecir el comportamiento del usuario (o sí), pero en todo caso, existen diferentes técnicas que nos permiten abordar el problema. En el caso del ejemplo que acabamos de ver, el modelo debería ser capaz de clasificar a los usuarios en dos clases diferentes, los que pulsarán y los que no pulsarán el anuncio de comida de gat