[pyar] Consulta: Redes Neuronales For Dummies?

[Juan Manuel Pérez]

Quizás me desvío un poco del simple "aprender Redes Neuronales", pero puede
que sólo aprender la herramienta en sí no te ayude mucho.

No soy en lo más mínimo un experto en el área, pero puede que ver los
videos introductorios (y los que son particulares de RN) del curso de
Andrew Ng en Machine Learning te puedan ayudar como primer approach. No
tienen nada de Python, y la mayoría de las cosas las hace sobre Octave,
pero sirven para la teoría.

https://www.coursera.org/course/ml

En un curso recuerdo haber leído material de PyLearn, pero no me pareció
muy didáctico.

On Mon Feb 23 2015 at 7:45:21 PM Jairo Trad <frodobolsonxx en gmail.com> wrote:

> Gracias por las respuestas! No puse el problema porque pense que estaba de
> mas :P Es una regresión, supervisada.
>
> La cosa es asi:
>
> Tengo que estimar radiación solar usando otros datos climáticos,
> actualmente tengo un modelo conocido (que es una regresión lineal) que toma
> temperatura mínima y máxima y devuelve radiación. La cuestión es que este
> modelo trae un error promedio del 17% que tiene picos de hasta un 70% en
> los días en los que llueve y hace calor.
>
> Por otro lado, tengo dos datos que son relevantes a la Radiación solar, la
> humedad, minima y maxima, y un dato complicado que es la nubosidad, que lo
> tengo como un dato discreto, osea se si hay nada, pocas o muchas nubes.
>
> Hay varios papers sobre el tema:
> http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0960148198000652
> http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364032113005959
> http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261902000168
>
> Saludos, Jairo
>
> El 23 de febrero de 2015, 12:38, Kiko <kikocorreoso en gmail.com> escribió:
>
>
>>
>> El 23 de febrero de 2015, 16:12, Jairo Trad <frodobolsonxx en gmail.com>
>> escribió:
>>
>>> Hola Lista, como va? Molesto por que anduve googleando bastante sobre
>>> este tema y no encontre nada concreto.
>>>
>>> Estoy trabajando en un problema que SÉ que se resuelve con redes
>>> neuronales. La cuestión es que, aunque hay muchos papers, no encuentro una
>>> implementación concreta de una red para este problema ni tampoco encuentro
>>> una Guia piola para arrancar con redes neuronales yo... Entonces la
>>> pregunta seria:
>>>
>>> 1) Que me recomiendan para empezar a encarar el tema de redes neuronales?
>>>
>>
>> No que yo conozca. Los que conozco enseguida se complican mucho y no son
>> nada buenos para iniciarse.
>>
>>
>>> 2) Hay algún tutorial Hands On del tema?, en python si se puede...
>>>
>>
>> Para empezar a trastear con redes básicas
>> http://nbviewer.ipython.org/github/masinoa/machine_learning/blob/master/04_Neural_Networks.ipynb
>>
>>
>>> 3) Existe alguna librería "por defecto" para redes neuronales en python?
>>>
>>
>> sklearn incluye alguna cosa simple:
>> http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Perceptron.html#sklearn.linear_model.Perceptron
>> En PyPI:
>> https://pypi.python.org/pypi?%3Aaction=search&term=neural&submit=search
>> Quizá PyBrain sea lo más estable y testeado en el mundo Python:
>> https://github.com/pybrain/pybrain
>> Algún binding para librerías en otros lenguajes (FANN,...)
>>
>> Una vez dicho esto, hablando de forma muy genérica, ¿por qué sabes que se
>> puede resolver con ANNs? Quizá, si expones el problema te puedan recomendar
>> otros algoritmos que no sean necesariamente ANNs y también sean válidos y
>> más sencillos de aplicar/entender. Las redes son un poco caja negra. Mis
>> experiencias siempre han sido que la navaja de Occam aplica y normalmente
>> se pueden obtener resultados similares con cosas mucho más sencillas.
>>
>>
>>>
>> Saludos, Jairo
>>>
>>
>> Saludos.
>>
>>
>>>
>>>
>>> --
>>> Jairo Trad
>>> ar.linkedin.com/in/ingjairotrad
>>>
>>> _______________________________________________
>>> 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
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