[pyar] Auto detectar categorías usando Redes Neuronales

[Martin Zugnoni]

+1 Damián. Excelente primer feedback de la lista ;-)

Buen dato el de usar Clustering, no lo había pensado, y es cierto
que muchas veces no están claras las reglas de clasificación.

Gracias!


El 3 de junio de 2013 11:01, Damián Avila <damianavila en gmail.com> escribió:

>  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> 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>
>> 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
>>> 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
>> http://listas.python.org.ar/listinfo/pyar
>>
>> PyAr - Python Argentina - Sitio web: http://www.python.org.ar/
>>
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>> Argentina - http://www.usla.org.ar
>>
>
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> _______________________________________________
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>
> 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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