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Algunos conceptos interesantes de Machine Learning usando Anaconda / Python

23 Sep , 2017,
Jose Nunez
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Continuando con nuestras recientes publicaciones sobre “Machine Learning” (artículo anterior sobre fundamentos), en esta oportunidad compartimos algunas cosas que hemos aprendido siguiendo el tutorial “Machine Learning in Python Step by Step“.

Para poder entender este artículo recomendamos seguir el tutorial paso a paso… no se toma más de 30 minutos.

  1. Anaconda: Aprendimos que se puede configurar un ambiente relativamente completo para experimentación con Machine Learning y Python usando Anaconda.
  2. Dataset IRIS: Existe un “Hello World” para Machine Learning basado en un dataset llamado “IRIS” 3. Este consiste en un conjunto de datos que describe tres tipos de flores Iris (setosa, virginica y versicolor) por las dimensiones de su sépalo y pétalo; se puede usar para entrenar un modelo de aprendizaje de máquina para que este infiera el tipo de flor (clasificación) con base en la combinación de parámetros.
  3. Arreglos: Python provee mecanismos para expresar y manipular arreglos de forma sumamente robusta. Podemos resumirlos de la siguiente manera:
    • Básicamente [a:b,c:d] donde a:b representa un rango de filas y c:d representa otro rango de columnas.
    • array[:,0:4] retorna todas las filas de la matriz y las primeras 4 columnas a partir de la columna cero.
    • array[:,4] retorna todos los elementos (filas) de la quinta columna (índice 4)
      
      
  4. Entrenamiento y Validación: El entrenamiento y validación de modelos de aprendizaje de máquinas usualmente suele dividir los datos conocidos en 80% para aprendizaje o creación del modelo y 20% para validación del modelo generado. En este tutorial se usa la función model_selection.train_test_split(X,Y, test_size, random_state) de la libreria sklearn.
  5. SKLEARN LIB: Existen diversos algoritmos de clasificación en la librería sklearn:
    1. LogisticRegression
    2. LinearDiscriminationAnalysis
    3. KNeighborsClassifier
    4. DecisionTreeClassifier
    5. GaussianNB
    6. SVM/SVC
  6. Precisión de Los Algoritmos: Diferentes algoritmos presentan diferentes niveles de precisión dependiendo del problema a resolver. Estos se pueden evaluar usando funciones como model_selection.cross_val_score que da como resultado medidas estadísticas como la media y la desviación estandar. Esta validación se puede confirmar con gráficos de tipo box charts, scattered matrix e histogramas. Estos gráficos se generan en python usando librerías como matplotlib
  7. Aprender y Predecir: Una vez entrenado el modelo (con knn.fit()) se pueden generar predicciones (knn.predict())
  8. Matriz de Confusión: Las predicciones pueden ser validadas mediante mecanismos como confusion_matrix que provee una análisis simple de valores esperados y valores predichos de manera correcta y errónea.
    • La matriz de confusión tiene un eje (x) que representa los valores conocidos, y un eje (y) que representa los valores predichos.
      setosa     ==> [[ 7   0   0]
      versicolor ==>  [ 0  11   1]
      virginica  ==>  [ 0   2   9 ]]
                        se  ve  vi
    • Esto se interpreta así:
      • Se identificaron 7 setosas adecuadamente.
      • De las 12 versicolor se identificaron 11 correctamente y una como virginica
      • De las 11 virginicas se identificaron 9 correctamente y 2 como versicolor.

Referencias:

  1. Machine Learning Step by Step: https://machinelearningmastery.com/machine-learning-in-python-step-by-step/
  2. Confusion Matrix: http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_confusion_matrix.html
  3. IRIS: https://es.wikipedia.org/wiki/Iris_flor_conjunto_de_datos
  4. Iris Setosa Imagehttps://www.rhs.org.uk/Plants/9355/Iris-setosa/Details

 

Prototipos de Software con Computadoras Virtuales c9.io

11 Jun , 2017,
Jose Nunez
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Este es un post realmente corto.

Cuando uno está experimentando o desarrollando con tecnologías de software para cosas como desarrollo web y de aplicaciones móviles, sistemas como NodeJS o Python, visión computarizada, etc… usualmente requerimos instalar en nuestros computadores una cantidad importante de bibliotecas y paquetes para realizar pruebas con dichas tecnologías.

C9.io es un servicio comercial de máquinas virtuales en la web.

La verdad me ha parecido muy sencillo y completo.

https://c9.io

Todo es cuestión de crear una cuenta de usuario, ojalá enlazada con nuestra cuenta de usuario de github.com (si la tuvieramos) y vualá, podemos crear nuevas máquinas virtuales, clonar las existentes, y operarlas para instalar y desinstalar cosas a nuestro antojo casi ilimitado.

Una cuenta gratuita nos permitirá generar nuevas máquinas virtuales con ciertas limitaciones de capacidad de procesador, memoria RAM (512MB) y almacenamiento (2GB) que por lo general son suficientes para realizar pruebas de concepto o experimentación.

En próximas entregas estaré discutiendo un poco cómo realizar pruebas en C9.io para desarrollo de apps en ionic, nodejs, python-opencv entre otros.

SimpleCV Hello World ++ en otros 5 minutos (Linux MINT 18)

4 Mar , 2017,
Jose Nunez
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Siguiendo nuestra serie sobre SimpleCV y como una motivación personal para aprender Python. Acá les presento un par de scripts basados en el ejemplo “Hello World” de SimpleCV.

El primero toma constantemente  una foto de una cámara y la “binariza”; es decir, la convierte cada pixel de la foto en negro o blanco dependiendo de su “posición estadística” respecto de los demás pixeles y muestra el resultado en pantalla.

El segundo toma la fotografía original, sin ser “binarizada” y la muestra en pantalla.

Al correr los scripts de manera simultánea podemos apreciar de mejor manera este filtro de binarización de la imagen.


PASO 1 – simplecv_helloworld.py

Usando un editor de texto como “xed” copiamos el siguiente programa y guardamos el archivo como “simplecv_helloworld.py”

from SimpleCV import Camera
# Initialize the camera
cam = Camera()
# Loop to continuously get images
while True:
    # Get Image from camera
    img = cam.getImage()
    img.save('/home/toruk-makto/imageport.jpg')
    # Make image black and white
    img = img.binarize()
    # Draw the text "Hello World" on image
    img.drawText("Hello World!")
    # Show the image
    img.show()

PASO 2 – simplecv_helloworld2.py

De nuevo, mediante el editor de texto copiamos el siguiente programa y guardamos el archivo como “simplecv_helloworld2.py”

from SimpleCV import Image

# Loop to continuously get images
while True:
    # Get Image from camera
    try:
        img = Image('/home/toruk-makto/imageport.jpg')
        # Draw the text "Hello World" on image
        img.drawText("Hello World!")
        # Show the image
        img.show()
    except:
        print "skip!"

PASO 3 – Ejecutar ambos scripts

En una terminal ejecutemos los siguientes dos commandos:



python simplecv_helloworld.py &

python simplecv_helloworld2.py &


Vemos como se muestran ambas imágenes “en tiempo real”

Para detener los scripts podemos digitar el comando fg(que trae el comando al “foreground de ejecución”) y luego usar las teclas CTRL C; o ejecutamos el comando sudo kill #### donde “####” corresponde al número del proceso que queremos detener; o simplemente cerramos la terminal.