Keras Tutorial for Deep Learning – NEURAL NETWORKS

En este tutorial, te enseñaré cómo construir y entrenar redes neuronales utilizando la biblioteca de Python Keras para Deep Learning. Las redes neuronales son un tipo de modelo de aprendizaje automático que imita la forma en que funciona el cerebro humano, utilizando capas de nodos interconectados para procesar datos y generar predicciones.

Keras es una biblioteca de código abierto que simplifica la construcción y entrenamiento de redes neuronales. Es fácil de usar, flexible y escalable, lo que la hace ideal para todo tipo de proyectos de Deep Learning.

A lo largo de este tutorial, cubriremos los siguientes temas:

• Instalación de Keras
• Construcción de una red neuronal básica
• Entrenamiento de la red neuronal
• Evaluación del rendimiento del modelo
• Ajuste de hiperparámetros para mejorar el rendimiento
• Guardado y carga de modelos entrenados

Para comenzar, primero necesitas instalar Keras en tu entorno de Python. Puedes hacerlo a través de pip ejecutando el siguiente comando:

pip install keras

Una vez que tengas Keras instalado, puedes comenzar a construir tu primera red neuronal. Para ello, crearemos una red neuronal básica con una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida.

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# Crear el modelo
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=10))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

# Compilar el modelo
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

En este código, estamos creando un modelo secuencial (Sequential) que consta de dos capas Dense. La capa de entrada tiene 10 nodos (input_dim=10), la capa oculta tiene 64 nodos y utiliza la función de activación ReLU, y la capa de salida tiene 1 nodo y utiliza la función de activación sigmoid.

Una vez que hayas construido el modelo, puedes entrenarlo utilizando datos de entrada y salida. Para ello, necesitarás tener tus datos en forma de matrices NumPy. Supongamos que tienes tus datos de entrenamiento en las matrices X_train y y_train. Puedes entrenar el modelo de la siguiente manera:

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

En este ejemplo, estamos entrenando el modelo durante 10 épocas (epochs) utilizando lotes de tamaño 32. Durante el entrenamiento, el modelo ajustará los pesos de las conexiones entre los nodos para minimizar la función de pérdida (loss) especificada (en este caso, binary_crossentropy).

Una vez que el modelo ha sido entrenado, puedes evaluar su rendimiento utilizando datos de prueba. Supongamos que tienes tus datos de prueba en las matrices X_test y y_test. Puedes evaluar el modelo de la siguiente manera:

loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test accuracy:', accuracy)

El código anterior imprimirá la precisión del modelo en los datos de prueba. Si el rendimiento del modelo no es satisfactorio, puedes ajustar los hiperparámetros para mejorar su rendimiento. Algunos hiperparámetros que puedes ajustar incluyen el número de nodos en las capas ocultas, el tamaño de los lotes, la tasa de aprendizaje del optimizador, etc.

Una vez que hayas encontrado los hiperparámetros óptimos, puedes guardar el modelo entrenado en disco para su uso futuro. Puedes guardar un modelo Keras en formato HDF5 utilizando el siguiente código:

model.save('modelo.keras')

Para cargar un modelo guardado, puedes hacerlo de la siguiente manera:

from keras.models import load_model

model = load_model('modelo.keras')

En resumen, Keras es una poderosa biblioteca de Deep Learning que simplifica la construcción y entrenamiento de redes neuronales. En este tutorial, cubrimos los conceptos básicos de cómo construir y entrenar redes neuronales utilizando Keras, así como cómo evaluar, ajustar hiperparámetros, y guardar y cargar modelos entrenados. ¡Espero que este tutorial te haya sido útil y te inspire a explorar más en el mundo del Deep Learning!