Breve introducción práctica al Deep Learning con Tensorflow

2017-08-09T12:14:39+00:00 December 8th, 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 esta  recopilación de les 8 post sobre TensorFlow  se ha actualizado y ampliado completamente en este nuevo libro.  A continuación tienen la recopilación de los 8 posts en este blog en el que he presentado una breve introducción práctica al paquete para programar Deep Learning llamado TensorFlow para aportar mi granito de arena en construir un punto de encuentro entre los Data Scientist, Data Engineers [...]

Introducción práctica al Deep Learning con TensorFlow de Google – parte 7

2017-08-09T12:15:15+00:00 December 3rd, 2015|

  Hoy, en esta séptima entrega de la introducción práctica al Deep Learning con TensorFlow de Google (primera entrega,  segunda entrega, tercera entrega, cuarta entrega, quinta entrega, sexta entrega) vamos a presentar como puede implementar el modelo softmax en TensorFlow. Nuestro objetivo en esta entrega no es crear un modelo muy elaborado con un alto grado de acierto, sino uno simple que nos permita entender conceptualmente el uso de TensorFlow. 14- Implementación del modelo softmax en TensorFlow Después de esta visión rápida de la teoría estamos ya en disposición de ponernos a avanzar con la creación del modelo de detección de dígitos usando TensorFlow desde Python. Para ello lo primero es importar la librería: import tensorflow tf A partir de este momento podemos empezar a especificar como será nuestro modelo. En realidad Tensorflow nos permite en lenguaje Python describir las operaciones que queremos [...]

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 [...]

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 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 [...]

Ya disponible en fase de pruebas la nueva versión Spark 1.5

2017-08-09T12:16:01+00:00 August 26th, 2015|

Sin duda la velocidad de crucero que lleva Databricks es difícil de seguir. Hace unos días, mientras estábamos dando una conferencia con la gente de Databricks y explicándoles que  teníamos totalmente operativa la versión 1.4 de Spark en el supercomputador Marenostrum, ellos va y hacen pública la versión 1.5 de Spark! Desde esta semana Databricks permite probar en su Cloud Databricks la nueva versión de Spark, la 1.5.0. Si les interesa pueden pedir una cuenta de prueba para 30 días en esta página. La versión oficial será liberada dentro de unas semanas. Si están interesados en saber más detalles les recomiendo la presentación que realizará Patrick Wendell, este jueves a las 7 de la tarde (hora española) que pueden seguir por internet. En esta nueva versión de Spark, con aportaciones de más de 220 contribuidores, podemos encontrar nuevos algoritmos [...]

Learning Bayesian Networks and Neural Networks in Madrid

2017-08-09T12:19:39+00:00 July 8th, 2015|

Due research in my group requires incorporate knowledge of Machine Learning, for some time I have been getting in this discipline thanks to Ricard Gavaldà, among others colleagues. Right now I was looking for a more specific training course on Neural Networks and Bayesian Networks. Thanks to Jesús Cerquides, co-advisor of our PhD Student Joan Capdevila, I discovered the “Advanced Statistics and Data Mining Summer School” and I decided take 2 courses. This summer school is organized by the Artificial Intelligence Department  of the School of Computer Science at Univ. Politécnica de Madrid (This year they celebrate its 10th edition). I would like to thank the organisers for this great and useful summer school. I was impressed by the lecturers and the practical parts in both courses. I learned a [...]

How old do I look?

2017-08-09T12:21:16+00:00 May 1st, 2015|

[Traducción automática a Español] [Traducció automàtica a Català] Yesterday Ruben Tous, the senior researcher in our group sent to me a link to Microsoft “Project Oxford”, a set of new machine-learning APIs in beta. Then  I discovered that  Microsoft released a fun new website, How-Old.net, which calculates your age , with varying degrees of success , after you upload a photo. You can upload a selfie or type your name into the search bar at how-old.net to do Bing image search, and Microsoft’s tool takes a stab at guessing your age and gender. I tried ( vanity is a funny thing) this picture with Emma Aixalà,  a charming journalist with whom I shared a radio station program two years ago in RAC1. Emma, Is the information correct? Or actually look younger than you are? :-) Let's talk seriously!. As I [...]