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11 oct 2024
Crear tu Primer Modelo de Deep Learning: Una Guía Paso a Paso
El Deep Learning es una de las ramas más fascinantes de la Inteligencia Artificial, y aprender a crear tu propio modelo puede parecer un desafío pero, con las herramientas correctas, es mucho más accesible de lo que crees. En este tutorial, te guiaré paso a paso para crear un modelo simple de Deep Learning utilizando Python y TensorFlow, una de las bibliotecas más populares para desarrollar redes neuronales.
¿Qué es Deep Learning?Antes de comenzar, es útil entender qué es exactamente Deep Learning. Se trata de un subcampo del Machine Learning que utiliza redes neuronales profundas para modelar y resolver problemas complejos. Este enfoque ha sido revolucionario para aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, la traducción automática y los asistentes de voz.
Paso 1: Preparar el entorno de desarrolloLo primero que necesitas es configurar tu entorno de trabajo. Vamos a usar Python junto con TensorFlow y Keras, dos herramientas potentes y populares en la comunidad de Deep Learning.Si aún no tienes instaladas estas bibliotecas, puedes hacerlo fácilmente usando pip. Abre tu terminal o consola y ejecuta el siguiente comando:Esto instalará tanto TensorFlow como Keras, ya que Keras viene integrado dentro de TensorFlow a partir de la versión 2.0.
Paso 2: Importar las bibliotecas necesariasCon TensorFlow instalado, el siguiente paso es importar las bibliotecas necesarias para construir tu modelo.
Paso 3: Cargar y preprocesar los datosPara este ejemplo, usaremos un conjunto de datos clásico: MNIST, que contiene imágenes de dígitos escritos a mano, ideales para comenzar a trabajar con redes neuronales. TensorFlow tiene estos datos integrados, por lo que no necesitas descargarlos manualmente.Aquí estamos cargando el dataset y dividiéndolo en datos de entrenamiento y prueba. Luego, normalizamos los valores de los píxeles (inicialmente entre 0 y 255) para que estén entre 0 y 1, lo que facilita el entrenamiento del modelo.
Paso 4: Definir el modelo de Deep LearningAhora que tenemos los datos listos, es hora de definir la arquitectura de nuestra red neuronal. Para este tutorial, vamos a crear una red neuronal feedforward simple con una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida.Explicación de la arquitectura:Capa Flatten: Aplana las imágenes de 28x28 píxeles en un vector de 784 elementos.Capa Dense: Una capa completamente conectada con 128 neuronas, que utiliza la función de activación ReLU (Rectified Linear Unit) para introducir no linealidad.Capa Dense (salida): La capa final tiene 10 neuronas, una por cada clase (los dígitos del 0 al 9), y utiliza la activación softmax, que convierte las salidas en probabilidades.
Paso 5: Compilar el modeloUna vez definida la arquitectura, necesitamos compilar el modelo especificando el optimizador, la función de pérdida y las métricas de evaluación.Adam: Es un optimizador popular que ajusta los pesos del modelo de manera eficiente.Sparse categorical crossentropy: Esta es la función de pérdida que se utiliza para problemas de clasificación multiclase.Accuracy: Evaluaremos el modelo usando la precisión, es decir, la proporción de predicciones correctas.
Paso 6: Entrenar el modeloAhora estamos listos para entrenar el modelo. Vamos a hacer que el modelo pase varias veces (épocas) sobre los datos de entrenamiento para ajustar los pesos de la red neuronal.En este ejemplo, entrenaremos el modelo durante 5 épocas. Puedes ajustar este número para mejorar el rendimiento, pero para este tutorial, 5 serán suficientes para obtener resultados decentes.
Paso 7: Evaluar el modeloDespués de entrenar el modelo, evaluaremos su rendimiento en el conjunto de datos de prueba para ver cómo se comporta con datos que no ha visto antes.
Paso 8: Hacer prediccionesFinalmente, puedes usar el modelo entrenado para hacer predicciones sobre nuevas imágenes.El modelo devolverá un array con las probabilidades para cada clase (dígitos del 0 al 9) de cada imagen en el conjunto de prueba. Puedes obtener la predicción final utilizando argmax() para seleccionar el valor más probable.
Conclusión¡Felicidades! Has creado tu primer modelo de Deep Learning utilizando TensorFlow y Keras. Este es un modelo simple, pero ya has cubierto los conceptos clave, desde la carga de datos hasta la evaluación del modelo. A partir de aquí, puedes experimentar con diferentes arquitecturas de redes neuronales, cambiar el número de capas o neuronas, o probar con otros datasets.En AI Academy, ofrecemos cursos que profundizan en estos temas, guiándote desde los fundamentos hasta la implementación de redes neuronales más complejas para aplicaciones reales. El Deep Learning es solo el comienzo, y con las herramientas y conocimientos adecuados, las posibilidades son infinitas.
Nicolás SeguroAI Manager en Coderhouse
