¡Aprende a clasificar imágenes de gatos y perros con AI en Tensorflow Keras!

Contenido

• Introducción
• ¿Qué es TensorFlow?
• ¿Qué es Google Colab?
• Preparación del entorno
  • Importación de paquetes
  • Descarga del conjunto de datos
  • Preprocesamiento de imágenes
• Construcción de la red neuronal
• Entrenamiento del modelo
• Evaluación del modelo
• Conclusiones

¡Aprende a usar TensorFlow con Google Colab!

¡Hola a todos! Soy Code Webter y hoy vamos a hablar sobre cómo utilizar TensorFlow con la ayuda de Google Colab. Si ya has visto mis videos anteriores, sabrás cómo funciona TensorFlow, pero si no, no te preocupes, te lo explicaré paso a paso. En este video, aprenderemos a entrenar una red neuronal para detectar gatos y perros utilizando una red neuronal artificial básica y también exploraremos cómo esto puede mejorarse utilizando una red neuronal convolucional. Además, utilizaremos Google Colab, una herramienta en línea que nos facilitará todo el proceso. ¡Así que empecemos!

Introducción

En primer lugar, es importante entender qué es TensorFlow. TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático desarrollada por Google que nos permite construir y entrenar modelos de aprendizaje automático. Utiliza una estructura de gráficos para representar modelos y ejecutar operaciones matemáticas de manera eficiente en hardware como CPUs y GPUs.

¿Qué es Google Colab?

Google Colab es una plataforma en línea gratuita que nos permite ejecutar y desarrollar código en Python. Una de las ventajas de utilizar Google Colab es que no necesitamos instalar TensorFlow en nuestra propia máquina, ya que el entorno de Colab ya lo tiene instalado. Esto nos ahorra tiempo y evita posibles problemas de configuración.

Preparación del entorno

Antes de empezar, necesitamos importar los paquetes necesarios. Asegúrate de tener instalado numpy y tensorflow_datasets. Estos paquetes nos ayudarán a manipular y preprocesar los datos, así como a construir el modelo de la red neuronal.

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
import numpy as np

Una vez que hemos importado los paquetes, necesitamos descargar el conjunto de datos que utilizaremos para entrenar nuestra red neuronal. En este caso, utilizaremos el conjunto de datos de gatos y perros de TensorFlow.

train_dataset, train_info = tfds.load('cats_vs_dogs', split='train[:80%]', with_info=True, as_supervised=True)
val_dataset, val_info = tfds.load('cats_vs_dogs', split='train[80%:90%]', with_info=True, as_supervised=True)
test_dataset, test_info = tfds.load('cats_vs_dogs', split='train[90%:]', with_info=True, as_supervised=True)

Una vez que hemos descargado los datos, necesitamos preprocesar las imágenes. En este caso, vamos a redimensionar todas las imágenes a un tamaño de 64x64 píxeles y normalizar los valores de los píxeles para que estén en el rango de 0 a 1.

def preprocess_image(image, label):
    image = tf.cast(image, tf.float32)
    image = tf.image.resize(image, (64, 64))
    image /= 255.0
    return image, label

train_dataset = train_dataset.map(preprocess_image)
val_dataset = val_dataset.map(preprocess_image)
test_dataset = test_dataset.map(preprocess_image)

Con esto, hemos preparado nuestros datos para entrenar nuestra red neuronal.

Construcción de la red neuronal

A continuación, vamos a construir nuestra red neuronal. Utilizaremos una red neuronal artificial básica para empezar. Esta red consistirá en una capa de entrada, dos capas ocultas y una capa de salida. Cada capa estará compuesta por un conjunto de neuronas que utilizarán la función de activación ReLU.

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(64, 64, 3)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')
])

Entrenamiento del modelo

Ahora que hemos construido nuestra red neuronal, es hora de entrenarla utilizando los datos que preparamos anteriormente.

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

history = model.fit(train_dataset.batch(128),
                    validation_data=val_dataset.batch(128),
                    epochs=100)

Durante el entrenamiento, podemos ver cómo el modelo mejora su precisión a medida que se va ajustando a los datos. Una vez finalizado el entrenamiento, podemos evaluar el rendimiento del modelo utilizando los datos de prueba.

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_dataset.batch(128), verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

Conclusiones

En resumen, en este video hemos aprendido cómo utilizar TensorFlow con la ayuda de Google Colab. Hemos entrenado una red neuronal para detectar gatos y perros utilizando una red neuronal artificial básica y también hemos explorado cómo esto puede mejorarse utilizando una red neuronal convolucional. Ahora tienes los conocimientos necesarios para empezar a explorar el apasionante mundo del aprendizaje automático. ¡Ánimo y a seguir aprendiendo!

¡Aprende a usar TensorFlow con Google Colab!

¡Hola a todos! Soy Code Webter y hoy vamos a hablar sobre cómo utilizar TensorFlow con la ayuda de Google Colab. Si ya has visto mis videos anteriores, sabrás cómo funciona TensorFlow, pero si no, no te preocupes, te lo explicaré paso a paso. ¡Así que empecemos! 💻

Introducción

En primer lugar, es importante entender qué es TensorFlow. TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático desarrollada por Google que nos permite construir y entrenar modelos de aprendizaje automático. Utiliza una estructura de gráficos para representar modelos y ejecutar operaciones matemáticas de manera eficiente en hardware como CPUs y GPUs.

¿Qué es Google Colab?

Google Colab es una plataforma en línea gratuita que nos permite ejecutar y desarrollar código en Python. Una de las ventajas de utilizar Google Colab es que no necesitamos instalar TensorFlow en nuestra propia máquina, ya que el entorno de Colab ya lo tiene instalado. Esto nos ahorra tiempo y evita posibles problemas de configuración. 🚀

Preparación del entorno

Antes de empezar, necesitamos importar los paquetes necesarios. Asegúrate de tener instalado numpy y tensorflow_datasets. Estos paquetes nos ayudarán a manipular y preprocesar los datos, así como a construir el modelo de la red neuronal.

Una vez que hemos importado los paquetes, necesitamos descargar el conjunto de datos que utilizaremos para entrenar nuestra red neuronal. En este caso, utilizaremos el conjunto de datos de gatos y perros de TensorFlow.

Una vez que hemos descargado los datos, necesitamos preprocesar las imágenes. En este caso, vamos a redimensionar todas las imágenes a un tamaño de 64x64 píxeles y normalizar los valores de los píxeles para que estén en el rango de 0 a 1.

Con esto, hemos preparado nuestros datos para entrenar nuestra red neuronal.

Construcción de la red neuronal

A continuación, vamos a construir nuestra red neuronal. Utilizaremos una red neuronal artificial básica para empezar. Esta red consistirá en una capa de entrada, dos capas ocultas y una capa de salida. Cada capa estará compuesta por un conjunto de neuronas que utilizarán la función de activación ReLU.

Entrenamiento del modelo

Ahora que hemos construido nuestra red neuronal, es hora de entrenarla utilizando los datos que preparamos anteriormente.

Durante el entrenamiento, podemos ver cómo el modelo mejora su precisión a medida que se va ajustando a los datos. Una vez finalizado el entrenamiento, podemos evaluar el rendimiento del modelo utilizando los datos de prueba.

Conclusiones

En resumen, en este video hemos aprendido cómo utilizar TensorFlow con la ayuda de Google Colab. Hemos entrenado una red neuronal para detectar gatos y perros utilizando una red neuronal artificial básica y también hemos explorado cómo esto puede mejorarse utilizando una red neuronal convolucional. Ahora tienes los conocimientos necesarios para empezar a explorar el apasionante mundo del aprendizaje automático. ¡Ánimo y a seguir aprendiendo! 🤓

Pros y contras

Pros

• Acceso gratuito a TensorFlow y a la potencia de cómputo de Google Colab
• Facilita el proceso de instalación y configuración de TensorFlow
• Permite entrenar modelos de aprendizaje automático de forma rápida y eficiente
• Permite preprocesar y manipular datos de forma sencilla utilizando las herramientas de TensorFlow

Contras

• Requiere una conexión a internet para utilizar Google Colab
• La curva de aprendizaje puede ser pronunciada para aquellos que no están familiarizados con TensorFlow y Google Colab
• El rendimiento del modelo puede verse afectado si no se tiene suficiente experiencia en la configuración adecuada de los hiperparámetros

Destacados

• TensorFlow: biblioteca de aprendizaje automático desarrollada por Google.
• Google Colab: plataforma en línea gratuita para ejecutar y desarrollar código en Python.
• Preparación del entorno: importación de paquetes, descarga y preprocesamiento del conjunto de datos.
• Construcción de la red neuronal: creación de una red neuronal artificial básica con capas de entrada, ocultas y de salida.
• Entrenamiento del modelo: ajuste de parámetros y evaluación del rendimiento del modelo.
• Conclusiones: resumen de lo aprendido y animación a seguir explorando el aprendizaje automático.

Preguntas frecuentes

¿Qué es TensorFlow?

TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático desarrollada por Google que nos permite construir y entrenar modelos de aprendizaje automático.

¿Qué es Google Colab?

Google Colab es una plataforma en línea gratuita que nos permite ejecutar y desarrollar código en Python. Es especialmente útil para ejecutar modelos de TensorFlow sin necesidad de instalarlo en nuestra propia máquina.

¿Cómo puedo preprocesar las imágenes en TensorFlow?

Puedes redimensionar las imágenes a un tamaño específico utilizando la función tf.image.resize, y normalizar los valores de los píxeles dividiéndolos por 255.

¿Cuál es la diferencia entre una red neuronal artificial y una red neuronal convolucional?

Una red neuronal artificial utiliza capas densamente conectadas, mientras que una red neuronal convolucional utiliza capas convolucionales que son especialmente eficientes para detectar características en imágenes.

Recursos:

• TensorFlow: https://www.tensorflow.org/
• Google Colab: https://colab.research.google.com/