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U-tad, Centro Universitario de Tecnología y Arte Digital

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U-tad, Centro Universitario

de Tecnología y Arte Digital

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U-tad, Centro Universitario

de Tecnología y Arte Digital

#encuentRo_Rhispano

Deep Learning con keras y tensorflow desde R

Por: Néstor Montaño P. R User Group Ecuador

una introducción

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Néstor Montaño | #encuentRo_Rhispano | 2020 - Sept

Deep Learning con keras y tensorflow desde R, una introducción

Por qué

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Néstor Montaño | #encuentRo_Rhispano | 2020 - Sept

Deep Learning con keras y tensorflow desde R, una introducción

¿Por qué R?

• Sofware libre, gratuito y dedesarrollo independiente,

• Uno de los lenguajes más usadospara Data Science,

• Gran y creciente comunidad deusuarios,

• Inmensa cantidad de material paraaprender,

• Curva de aprendizaje simple (con eltidyverse),

R Users Group en el mundo

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Deep Learning con keras y tensorflow desde R, una introducción

¿Por qué R?

• Rico ecosistema de paquetes,desarrollos derivados,integraciones y derivados,

• La mayoría de los nuevosmétodos estadísticos sedesarrollan primero en R,

• Varias IDEs y GUI disponibles,Rstudio es la IDE más usada,

Algunas de las integraciones de R

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Deep Learning con keras y tensorflow desde R, una introducción

Por qué

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Deep Learning con keras y tensorflow desde R, una introducción

Frameworks para deep learning

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Deep Learning con keras y tensorflow desde R, una introducción

¿Por qué Tensorflow y Keras?

• Tensorflow creada y soportada porGoogle es el framework más usado, elque más actividad en github,búsquedas de Google, posts, etc.

• Keras es el segundo más usado y estáconstruido bajo la idea de que seafácil construir modelos de deeplearning,

• Keras corre sobre tensorflow (y otrosframeworks), ambos sobre Python.

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Deep Learning con keras y tensorflow desde R, una introducción

vs

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Deep Learning con keras y tensorflow desde R, una introducción

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Deep Learning con keras y tensorflow desde R, una introducción

• RStudio desarrolla reticulate para ejecutar Python desde R.• RStudio connect soporta aplicaciones Flask y Dash• Se puede ejecutar R desde Python con rpy2, pyRserve or pypeR

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Deep Learning con keras y tensorflow desde R, una introducción

Deep Learning con keras y tensorflow desde R

• R se conecta con Python y ejecuta kerasque a su vez ejecuta tensorflow.

Paquetes para que se...• reticulate: …conecte con Python• tensorflow: …conecte con Tensorflow• keras: …conecte con keras

Además• tfruns, cloudml, y más.

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Deep Learning con keras y tensorflow desde R, una introducción

Preeliminares

Python:• Instalar Python (anaconda

recomendado).• Crear un environment en Python

3.6 y llamarlo r-reticulate• Instalar tensorflow y keras• Para GPU instalar driversR:• Instalar reticulare, tensorflow y

keras.

Si no quieres “topar” PythonR:• Instalar reticulate, tensorflow y

keras.• install_tensorflow()• install_keras()Para GPU (instalar requisitos)• install_tensorflow(version = "gpu")• install_keras(tensorflow = "gpu")Más información en:tensorflow.rstudio.com/installation/

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Un Hello World: MNIST con Red Neuronal Convolucional

Objetivo: Detectar el número que está escrito a mano en la imagen.

1, 0, 1, 4, …. , 2, 0, 2¿?

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Deep Learning con keras y tensorflow desde R, una introducción

Un Hello World: MNIST con Red Neuronal Convolucional

Objetivo: Detectar el número que está escrito a mano en la imagen.

Idea: Construir un modelo de CNN (convolutional neural network) al que se le ingrese una imagen y este nos diga qué número está escrito en dicha imagen.

1, 0, 1, 4, …. , 2, 0, 2CNN

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Deep Learning con keras y tensorflow desde R, una introducción

Un Hello World: MNIST con Red Neuronal Convolucional

Objetivo: Detectar el número que está escrito a mano en la imagen.

Idea: Construir un modelo de CNN (convolutional neural network) al que se le ingrese una imagen y este nos diga qué número está escrito en dicha imagen.

1, 0, 1, 4, …. , 2, 0, 2CNN

Deep LearningGracias al avance de las GPUs, en la última décadaaparece el llamado Deep Learning que es en partecausante del boom del AI.

Deep learning es un caso de red neuronal, la cualtiene múltiples (muchas) capas en su arquitectura.

Intenta automatizar tareas intelectuales normalmente realizadas por humanos. (aprender, decidir, razonar)

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Algoritmos desarrollados para aprender a partir de los datos (Datos + Resultado -> Reglas)

MACHINE LEARNING

Redes neuronales de muchas capasDEEP LEARNING

CNN es una de las tantas opciones que tenemospara hacer redes neuronales multicapas.

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Néstor Montaño | #encuentRo_Rhispano | 2020 - Sept

Deep Learning con keras y tensorflow desde R, una introducción

Let’s code

Problema y Data: https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer

Desarrollo: Se tiene un notebook alojado en un Kernel de Kaggle, este lo pueden copiar para jugar ustedes con el problema.

link: https://www.kaggle.com/nestormontano/deeplearning-keras-desde-r-2020-rkeras/

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Deep Learning con keras y tensorflow desde R

Por: Néstor Montaño P. R User Group Ecuador

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Gracias