[pyar] Auto detectar categorías usando Redes Neuronales

[Damián Avila]

El 03/06/13 10:54, Ariel Rossanigo escribió:
> +1. Si no tenés claro que variables son las influyentes te conviene 
> hacer clustering y ver que pasa.
> Una herramienta que funciona bien y es práctica para masticar un poco 
> los datos es RapidMiner (no es python...)
>
>
> El 3 de junio de 2013 10:45, QliX=D! [aka EHB]<qlixed en gmail.com 
> <mailto:qlixed en gmail.com>> escribió:
>
>     Pybrain tiene varios algorirmos de IA, fijate los algoritmos de
>     clustering.
>     Si ya tenes muuuuuuuchos ejemplos preclasificados podes usarlos
>     para entrenar una red neuronal, poniendo como inputs las variables
>     clasificadoras. Ahora si tu patron clasificatorio no es claro o no
>     siempre implica las mismas inputs te conviene usar clustering para
>     tunear la ecuacion segun los inputs correspondientes.
>
>     El jun 3, 2013 9:27 AM, "Martin Zugnoni" <martin.zugnoni en gmail.com
>     <mailto:martin.zugnoni en gmail.com>> escribió:
>
>         Hola amigos de PyAr!
>
>         Ante todo, este es la primer consulta que mando a la
>         lista, así que siéntanse libres de avisarme si no cumple
>         alguna "regla de convivencia" dentro de la misma ;-)
>
>         La consulta viene relacionada a un problema interesante que
>         tenemos en la empresa donde trabajo.
>         En resumidas palabras, la empresa es una red de afiliados que
>         realiza imports diarios del listado de productos de sus
>         advertisers y luego expone mediante una API los productos a
>         los publishers.
>
>         El proceso de importación esta casi completamente
>         automatizado. Por cada producto se auto detectan facetas, se
>         analizan imágenes  etc. Pero hay una sola cosa que se sigue
>         haciendo a mano por la gente de marketing: Seleccionar a que
>         categoría pertenece un nuevo producto importado.
>
>         Hemos probado varias alternativas basadas en regexps, pero no
>         tuvimos buenos resultados. En este proceso de categorización
>         hay muchas decisiones que se deben tomar en base al
>         razonamiento de un humano, y las regexps son completamente
>         tontas en este sentido.
>
>         La idea que tenemos ahora es implementar un sistema basado en
>         IA, que sea entrenado por la gente de marketing durante sus
>         tareas diarias de categorización, pero que de acá a un tiempo
>         pueda auto categorizar los productos.
>
>         Alguno tuvo un problema similar que haya resuelto con redes
>         neuronales?
>         Que tipo de redes neuronales recomiendan para casos como este?
>         Conocen algún proyecto que resuelva este tipo de problemática?
>         Hay bastante oferta de librerías para redes neuronales en
>         Python, recomiendan alguna?
>
>         Cualquier consejo será bienvenido.
>
>         Desde ya muchas gracias!
>
>         -- 
>         Martín Zugnoni.-
>
>         _______________________________________________
>         pyar mailing list pyar en python.org.ar <mailto:pyar en python.org.ar>
>         http://listas.python.org.ar/listinfo/pyar
>
>         PyAr - Python Argentina - Sitio web: http://www.python.org.ar/
>
>         La lista de PyAr esta Hosteada en USLA - Usuarios de Software
>         Libre de Argentina - http://www.usla.org.ar
>
>
>     _______________________________________________
>     pyar mailing list pyar en python.org.ar <mailto:pyar en python.org.ar>
>     http://listas.python.org.ar/listinfo/pyar
>
>     PyAr - Python Argentina - Sitio web: http://www.python.org.ar/
>
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>     Libre de Argentina - http://www.usla.org.ar
>
>
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> http://listas.python.org.ar/listinfo/pyar
>
> PyAr - Python Argentina - Sitio web: http://www.python.org.ar/
>
> La lista de PyAr esta Hosteada en USLA - Usuarios de Software Libre de Argentina - http://www.usla.org.ar

Que bueno que tanta gente responda tan rápido este tipo de preguntas!!!

Ya te indicaron varias bibliotecas muy útiles para resolver este tipo de 
problemas.

Sólo te agregó un link para que veas un ejemplo de algunas de las 
posibilidades (diferentes clasificadores) que tenés con scikit-learn:

http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_classifier_comparison.html

Saludos!

Damián.
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