Introducción práctica al Deep Learning con TensorFlow de Google – parte 6

2017-08-09T12:15:19+00:00 November 27th, 2015|

  Hoy, en esta sexta entrega de la introducción práctica al Deep Learning con TensorFlow de Google (primera entrega,  segunda entrega, tercera entrega, cuarta entrega, quinta entrega) vamos a presentar un poco de teoría para poder entender cómo se construye un modelo que nos permita  reconocer las imágenes MNIST. La regresión softmax se realiza en dos pasos principales.  Primero calculamos "las evidencias" de que una determinada imagen pertenece a una clase en particular  y después  convertimos estas evidencias en probabilidades de que pertenezca a cada una de las 10 clases. 11- Evidencia de pertenencia Para medir la evidencia de que una determinada imagen pertenece a una clase en particular, una aproximación muy usada consiste en realizar una suma ponderada de las intensidades de los píxeles. El peso es negativo si ese píxel que tiene una alta intensidad es evidencia en contra [...]

Introducción práctica al Deep Learning con TensorFlow de Google – parte 5

2017-08-09T12:15:23+00:00 November 26th, 2015|

  Hoy, en esta quinta entrega de la introducción práctica al Deep Learning con TensorFlow de Google (primera entrega,  segunda entrega, tercera entrega, cuarta entrega) vamos una nociones mínimas sobre redes neuronales y introducir el modelo sencillo que vamos a usar en este tutorial. Recordemos un poco el propósito de este tutorial: ser capaces de comprender un ejemplo concreto y sencillo para learn by doing de manera gradual e incremental. 9- Mi primera red neuronal Como ya avanzamos al principio, en este tutorial  consideraremos como modelo una red neuronal (neural network) sencilla que dados unos valores de entrada  retorna una salida, en nuestro caso la clasificación de las imágenes de los dígitos. Como veremos esta red neuronal tiene otros parámetros, conocidos como pesos (weights) and sesgos (biases). Aprender un modelo de red neuronal conlleva el ajuste [...]

Introducción práctica al Deep Learning con TensorFlow de Google – parte 4

2017-08-09T12:15:23+00:00 November 25th, 2015|

  Hoy, en esta cuarta entrega de la introducción práctica al Deep Learning con TensorFlow de Google (primera entrega,  segunda entrega, tercera entrega) presentaremos en detalle uno de los datasets que presentamos en la tercera entrega y que usaremos en este primera parte del tutorial para crear nuestra primera red neuronal.   7- Dataset MNIST Una de las aplicaciones habituales de Deep Learning incluyen reconocimiento de patrones. Por ello, de la misma manera que cuando uno empieza a programar existe la tradición de empezar por un print "Hello World", en Deep Learning se crea un modelo de reconocimiento de números escritos a mano. Se usa habitualmente el conjunto de imágenes de dígitos hechos a mano contenidos en el dataset MNIST  comentado en la anterior entrega. Recordemos que cada imagen es del siguiente estilo: Además para cada imagen se incluye una [...]

Spark Summit: Stories about Spark, HPC and Barcelona

2017-08-09T12:15:26+00:00 November 25th, 2015|

Dear readers, I’m a little bit late posting this information, but I have been up to my eyes with work!. Few weeks ago I attended the European Spark Summit held in Amsterdam. It was a wonderful opportunity to meet and talk with the spark community. The summit started with Matei Zaharia, who talked about how spark usage is evolving and Ion Stoica talking about how Spark is entering into enterprises. There were a lot of interesting presentations. You can download them and see the recorded video presentations on this web site. BSC also gave a presentation where we presented what we are doing with Spark in our research supercomputing center in Barcelona. Below you can find the slides that we presented. Attending the summit also gave us the opportunity [...]

Introducción práctica al Deep Learning con TensorFlow de Google – parte 3

2017-08-09T12:15:28+00:00 November 24th, 2015|

  Hoy, en esta tercera entrega de la introducción práctica al Deep Learning con TensorFlow de Google (primera entrega, segunda entrega) presentaremos diferentes fuentes de datos para poder empezar a trabajar. 6- ¿Por donde empezar? Con los datos que presentábamos en la segunda entrega el lector se sentirá  abrumado por los cifras que aparecen , siendo probable que aun no tenga datos y se pregunte ¿que datos puedo usar para entrenar a mis redes neuronales si mi empresa aun no ha acumulado suficientes? Por suerte en la comunidad de machine learning, y en el caso que nos ocupa la de Deep Learning, dispone de un gran número de conjuntos de datos de acceso abierto para poder crear modelos a partir de ellos si no se dispone de datos propios para empezar. En el portal DeepLearning.net se puede encontrar una lista de conjuntos de [...]

Introducción práctica al Deep Learning con TensorFlow de Google – parte 2

2017-08-09T12:16:13+00:00 November 23rd, 2015|

  Hoy, en esta segunda entrega de la introducción práctica al Deep Learning con TensorFlow de Google ( primera entrega ) responderemos a la pregunta de ¿Por qué ahora, si las técnicas de Deep Learning son técnicas basadas en redes neuronales artificiales que ya aparecieron en la literatura científica hace muchísimos años? 3- Mucho tiempo entre nosotros, peró ... Sin duda las técnicas de Deep Learning hasta hace pocos años no han experimentado su gran auge, a pesar que son técnicas basadas en redes neuronales artificiales que ya aparecían en la literatura científica de los años 80 (por ejemplo con el  Neocognitron de Kunihiko Fukushima).  Como dato, mencionar que en 1990,  Yann LeCun  junto con otros investigadores, consiguieron aplicar el algoritmo estándar backpropagation  (algoritmo creado a mediados de los 70) a una deep red neuronal con varias capas con el propósito de reconocer los dígitos de los códigos postales del correo escritos [...]

What we mean by/Qué queremos decir con “High-Performance Big-Data Analytics”?

2017-08-09T12:15:33+00:00 November 21st, 2015|

    ES    Hoy en día nos encontramos inmersos en un nuevo proceso en el que las "cosas" pasan del mundo físico al mundo digital y son accesibles desde cualquier dispositivo electrónico. El Cloud Computing es lo que hace posible que la tecnología digital penetre en todos los rincones de nuestra economía y la sociedad. Este nuevo escenario no sólo permite a los usuarios conectarse a través de sus dispositivos móviles al mundo digital que se avecina, sino que empieza también a permitir la conexión de cualquier objeto o dispositivo. Esto causará un diluvio de información digital, que se conoce como Big Data. Existen actualmente diferentes frameworks Big Data de código abierto que proporcionan los medios para lidiar con este diluvio de datos. Estos frameworks permiten abstraer [...]

Introducción práctica al Deep Learning con TensorFlow de Google – parte 1

2017-08-09T12:16:21+00:00 November 20th, 2015|

ACTUALIDAD: Nuevo libro sobre TensorFlow con el título  “HELLO WORLD EN TENSORFLOW para iniciarse en la programación del Deep Learning”, estará disponible para consultar en esta web a partir de su presentación el próximo lunes 1 de febrero. ¡Están todos invitados a la presentación! Versión en papel ya disponible en el portal lulu.com (y próximamente en el de amazon.com) y algunos ejemplares se podrán adquirir en la presentación.     NOTA: La información contenida en la  recopilación de les 8 post sobre TensorFlow  (este era el primero) se ha actualizado y ampliado completamente en este nuevo libro.      La prensa generalista como La Vanguardia o El País que encuentro en el restaurante donde voy a comer, ya llevan tiempo mencionando de manera tímida las palabras Deep Learning. Pero esto no ha hecho más que empezar, y sin duda [...]