Tutorial en español: Cómo crear tu primer modelo en Keras para Machine Learning 🤖

En este tutorial, te voy a guiar paso a paso para que puedas crear tu primer modelo en Keras, una biblioteca de código abierto para machine learning en Python.

Keras es una de las bibliotecas más populares para desarrollar modelos de deep learning de forma sencilla y rápida. Su facilidad de uso y su flexibilidad la hacen ideal para principiantes y expertos por igual.

Para comenzar, asegúrate de que tienes instalado Python en tu computadora. Puedes descargarlo desde la página oficial de Python: https://www.python.org/.

Una vez que tengas Python instalado, necesitarás instalar Keras y TensorFlow, una biblioteca de machine learning en la que se basa Keras, así como otras bibliotecas comunes como NumPy y Matplotlib. Puedes instalar todas estas bibliotecas utilizando pip, el gestor de paquetes de Python. Aquí están los comandos para instalar estas bibliotecas:

pip install tensorflow 
pip install keras 
pip install numpy 
pip install matplotlib 

Una vez que hayas instalado todas las bibliotecas necesarias, puedes empezar a crear tu primer modelo en Keras. Para este tutorial, vamos a utilizar un conjunto de datos de flores llamado "IRIS", que es un conjunto de datos de clasificación simple.

Primero, importa las bibliotecas necesarias en tu script de Python:

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

A continuación, carga el conjunto de datos IRIS y divídelo en datos de entrenamiento y datos de prueba:

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Ahora, crea tu modelo en Keras. Vamos a utilizar un modelo secuencial, que es una pila lineal de capas. En este caso, vamos a crear un modelo con una capa oculta de 10 neuronas y una capa de salida con 3 neuronas para las tres clases de flores en el conjunto de datos IRIS:

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

Compila el modelo especificando la función de pérdida, el optimizador y las métricas que quieres seguir durante el entrenamiento:

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

Entrena el modelo con los datos de entrenamiento y especifica el número de épocas y el tamaño del lote:

model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=10, verbose=1)

Por último, evalúa el modelo con los datos de prueba y muestra la precisión del modelo:

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

Y eso es todo, has creado con éxito tu primer modelo en Keras. ¡Felicidades! Ahora puedes experimentar con diferentes arquitecturas de modelos, conjuntos de datos y hiperparámetros para seguir aprendiendo y mejorando en el campo del machine learning. ¡Buena suerte!

Espero que este tutorial te haya sido útil y que te haya ayudado a dar tus primeros pasos en Keras. ¡Gracias por leer! 🤖 #MachineLearning #Keras #Tutorial #EnEspañol