Algoritmo de un Perceptron - Inteligencia Artificial con Python
Hola a amigos de internet, mi nombres es Luis y les doy la
bienvenida a nuevamente a Mi Diario Python.
bienvenida a nuevamente a Mi Diario Python.
Este artículo será algo corto pero muy informativo. En el
día de hoy les mostrare un ejemplo de un Perceptron escrito en Python. ¿Qué les
parece? Comencemos.
día de hoy les mostrare un ejemplo de un Perceptron escrito en Python. ¿Qué les
parece? Comencemos.
Nuestro
primero Perceptron:
primero Perceptron:
Hoy realizaremos un algoritmo que clasifique los valores en
dos categorías: p1 y p2.
dos categorías: p1 y p2.
En este blog ya hemos hablado del Perceptrón. Sí quieres más
información sobre el Perceptrón puedes ingresar al siguiente enlace:https://www.pythondiario.com/2018/05/perceptron-la-neurona-artificial-mas.html.
información sobre el Perceptrón puedes ingresar al siguiente enlace:https://www.pythondiario.com/2018/05/perceptron-la-neurona-artificial-mas.html.
Lo primero que haremos será crear una clase llamada
“Perceptron”. Especificamos los atributos los cuales definirán al Perceptrón.
Los ejemplos que se utilizaran para entrenar a la neurona, las salidas que
esperamos y otras características.
“Perceptron”. Especificamos los atributos los cuales definirán al Perceptrón.
Los ejemplos que se utilizaran para entrenar a la neurona, las salidas que
esperamos y otras características.
Declaramos un método dentro de la clase “Perceptron”, el
método “trannig” nos ayudara a entrenar a la neurona.
método “trannig” nos ayudara a entrenar a la neurona.
Declaramos el método “sort” el cual recibe como argumentos
los ejemplos que la neurona utilizara para aprender, este método clasificara
los nuevos datos respectivamente a sus conocimientos.
los ejemplos que la neurona utilizara para aprender, este método clasificara
los nuevos datos respectivamente a sus conocimientos.
Por ultimo escribimos los ejemplos y las salidas. Esto no es
nada más que los datos que la neurona aprenderá y el conocimiento que utilizara
para clasificar datos desconocidos.
nada más que los datos que la neurona aprenderá y el conocimiento que utilizara
para clasificar datos desconocidos.
Luego utilizamos la clase “Perceptron” y llamas al método
“trannig”. Luego de esto le pedimos datos nuevos al usuario para que la neurona
clasifique.
“trannig”. Luego de esto le pedimos datos nuevos al usuario para que la neurona
clasifique.
¿Qué te parece si lo probamos?
Este seria el resultado, por supuesto yo he ingresado
algunos datos para que vean que el resultado depende del conocimiento que la
neurona ha adquirido anteriormente.
algunos datos para que vean que el resultado depende del conocimiento que la
neurona ha adquirido anteriormente.
Puedes descargar el algoritmo completo desde mi repositorio
de github: https://github.com/LuisAlejandroSalcedo/Perceptron-Algoritmo.
de github: https://github.com/LuisAlejandroSalcedo/Perceptron-Algoritmo.
¿Qué te parece? ¿Alguna duda? ¿Quieres un curso sobre este
tema? Deja tu comentario.
tema? Deja tu comentario.
Mi nombre es Luis, y fue un placer compartir mis
conocimientos con todos ustedes.
conocimientos con todos ustedes.
Luis Salcedo 
Hola Luis, gracias por tus aportes, sigo con asiduidad tu blog.
No entiendo muy bien la función de la bandera "erro", ni de la lista "exit".
Si haces un monográfico un poco más detallado o un curso sobre este temá, aquí tienes tu primer alumno.