PyBrain – Descripción general
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Pybrain es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto implementada con Python. La biblioteca le ofrece varios algoritmos de entrenamiento fáciles de usar para redes, conjuntos de datos, simuladores para redes de entrenamiento y prueba.
La definición de Pybrain en su documentación oficial es la siguiente:
PyBrain es una biblioteca modular de aprendizaje automático para Python. Su objetivo es ofrecer algoritmos flexibles, fáciles de usar pero potentes para problemas de aprendizaje automático y varios entornos predefinidos para probar y comparar sus algoritmos.
PyBrain es la abreviatura de aprendizaje por refuerzo basado en Python, inteligencia artificial y biblioteca de redes neuronales. De hecho, primero se nos ocurrió este nombre y luego reconstruimos este «Backronym» bastante descriptivo.
Las siguientes son las caracterÃsticas de Pybrain:
La red está formada por módulos y se conectan mediante conexiones. Pybrain admite redes neuronales como la red feedforward, la red recurrente, etc.
red de alimentación es una red neuronal en la que la información entre nodos avanza y nunca retrocede. La red feedforward es la primera y más simple red disponible en una red neuronal artificial.
La información se transmite desde los nodos de entrada, junto a los nodos ocultos y luego al nodo de salida.
Redes recurrentes similar a Feed Forward Network; la única diferencia es que tiene que memorizar datos en cada paso. Debe mantenerse el historial de cada paso.
Los conjuntos de datos son datos que deben proporcionarse para pruebas, validación y capacitación en redes. El tipo de conjunto de datos utilizado depende de las tareas que vamos a realizar con el aprendizaje automático. Los conjuntos de datos más utilizados compatibles con Pybrain son: SupervisedDataSet y ClassificationDataSet…
SupervisedDataSet – Consta de campos aporte y objetivo… Es la forma más simple de conjunto de datos y se usa principalmente para tareas de aprendizaje supervisado.
ClassificationDataSet – Se utiliza principalmente para resolver problemas de clasificación. Se necesita aporte, objetivo campo, asà como un campo adicional llamado «clase», que es una copia de seguridad automática de los objetivos establecidos. Por ejemplo, la salida será 1 o 0, o la salida se agrupará con valores basados ​​en la entrada dada, es decir, O caerá en una clase especÃfica.
Cuando creamos una red, es decir, una red neuronal, se entrenará en función de los datos de entrenamiento que se le proporcionen. Ahora, si una red está entrenada correctamente o no, dependerá de la predicción de los datos de prueba probados en esa red. El concepto más importante en Pybrain Training es el uso de BackpropTrainer y TrainUntilConvergence.
BackpropTrainer – Es un simulador que entrena los parámetros del módulo de acuerdo con un conjunto de datos monitoreado o un ClassificationDataSet (potencialmente secuencial) mediante la propagación de errores (a lo largo del tiempo).
TrenHasta Convergencia – Se utiliza para entrenar el módulo en el conjunto de datos hasta que converja.
Pybrain ofrece módulos de herramientas que pueden ayudar a construir una red importando un paquete: pybrain.tools.shortcuts.buildNetwork
Los datos de prueba no se pueden visualizar con pybrain. Pero Pybrain puede funcionar con otros marcos como Mathplotlib, pyplot para la visualización de datos.
Ventajas de Pybrain:
Pybrain es una biblioteca gratuita de código abierto para el aprendizaje del aprendizaje automático. Este es un buen comienzo para cualquier principiante interesado en el aprendizaje automático.
Pybrain usa Python para implementarlo, lo que hace que el desarrollo sea más rápido que los lenguajes como Java / C ++.
Pybrain funciona a la perfección con otras bibliotecas de visualización de datos de Python.
Pybrain ofrece soporte para redes populares como la red feedforward, redes recurrentes, redes neuronales, etc.
Es muy fácil trabajar con.csv para cargar conjuntos de datos en Pybrain. También le permite utilizar conjuntos de datos de una biblioteca diferente.
Los entrenamientos de Pybrain facilitan el entrenamiento y la prueba de datos.
Pybrain ofrece menos ayuda para cualquier problema que surja. Hay preguntas que no se responden desbordamiento de pila y además Grupo de Google…
Según la documentación de Pybrain, el flujo de aprendizaje automático se muestra en la siguiente figura:
Primero, tenemos datos sin procesar que, después del preprocesamiento, se pueden usar con Pybrain.
El proceso de Pybrain comienza con conjuntos de datos, que se dividen en datos entrenados y de prueba.
se crea la red y el conjunto de datos y la red se transfieren al entrenador.
el entrenador entrena los datos en la web y clasifica la salida como un error entrenado y un error de validación que se puede visualizar.
los datos verificados se pueden verificar para ver si la salida coincide con los datos entrenados.
Hay términos importantes a tener en cuenta cuando se trabaja con Pybrain para el aprendizaje automático. Son los siguientes:
Error general – Se refiere al error que se muestra después de conocer la red. Si el error sigue cambiando con cada iteración, significa que todavÃa necesita tiempo para asentarse antes de que comience a mostrar un error constante entre iteraciones. Tan pronto como comience a mostrar números de error constantes, significa que la red ha convergido y seguirá siendo la misma, independientemente de la aplicación de cualquier entrenamiento adicional.
Datos entrenados – Estos son los datos que se utilizan para entrenar la red Pybrain.
Datos de prueba – Estos son los datos utilizados para probar la red Pybrain entrenada.
Entrenador – Cuando creamos una red, es decir, una red neuronal, se entrenará en función de los datos de entrenamiento que se le proporcionen. Ahora bien, si una red está entrenada correctamente o no, dependerá de la predicción de los datos de prueba probados en esa red. El concepto más importante en Pybrain Training es el uso de BackpropTrainer y TrainUntilConvergence.
BackpropTrainer – Es un simulador que entrena los parámetros del módulo de acuerdo con un conjunto de datos monitoreado o un ClassificationDataSet (potencialmente secuencial) mediante la propagación de errores (a lo largo del tiempo).
TrenHasta Convergencia – Se utiliza para entrenar un módulo en un conjunto de datos antes de converger.
Capas – Las capas son básicamente una colección de funciones que se utilizan en las capas ocultas de la red.
Conexiones – La conexión funciona de la misma manera que la capa; La única diferencia es que mueve datos de un nodo a otro en la red.
Módulos – Los módulos son redes que constan de búferes de entrada y salida.
Aprendizaje supervisado – En este caso, tenemos entrada y salida, y podemos usar un algoritmo para hacer coincidir la entrada con la salida. El algoritmo está diseñado para examinar los datos de entrenamiento iterables y proporcionados, y el proceso de iteración se detiene cuando el algoritmo predice los datos correctos.
Desesperado – En este caso, tenemos entrada, pero no conocemos la salida. El papel del aprendizaje no supervisado es aprender tanto como sea posible utilizando los datos proporcionados.
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