Machine learning, Deep Learning, Neural Networks, Php, raspberry pi.... & more

  Clase en PHP para visualizar la estructura de datos, preparar y limpiar el dataset antes del Deep Learning Los datos que facilitamos a nuestros modelos de redes neuronales deben de estar impecables, tal y como explicaba en el artículo de Ingeniería de datos para el Machine Learning . No vale con que le demos los datos a nuestro modelo de red neuronal tal cual lo importamos. Nos podemos encontrar con: - Campos vacíos: '' ó '-' - Campos Nulos: null - Campos numéricos erróneos: 'na' ó 'nan' - Valores numéricos 0. Puede ser que falten datos o que realmente sean correctos - Fechas que podemos separar en sub features - Otros campos que podemos separar en sub features, como por ejemplo una IP o códigos de paises 'es', 'de', 'fr',…. - Campos en texto donde el sistema no podrá aprender nada y deberemos eliminarlos o cambiarlos. En definitiva, todo se reduce en tener bajo nuestro control todos los datos, que no se nos escape un dato incoh...

Este mes estamos de enhorabuena. Dos de las clases que publiqué en phpclasses.org han sido nominadas a los premios internacionales de innovación en PHP . Las dos librerías están bien documentadas. Recientemente hice un artículo para cada una de ellas, para Imprimir etiquetas en PDF desde PHP y para Encender/apagar LED en Raspberry GPIO . Podéis encontrar el código fuente aquí: - Imprimir etiquetas en PDF desde PHP - Encender/Apagar LED en Raspberry GPIO El mes pasado, las dos clases que publiqué en PHP y que fueron nominadas,  han sido premiadas y han quedado ambas en 1ª posición . No está mal, ¿no? 👏👏👏 Por cierto.... ya se ha abierto el período de votación ... por si queréis echar una mano😁.

  Clase en puro PHP para encender/apagar led en Raspberry pi. Acceso directo a los puertos GPIO. He preparado una clase sencilla en PHP puro para poder, como os explicaba en el artículo anterior,  acceder directamente a los puertos GPIO desde PHP . Este acceso a los puertos GPIO se realiza directamente y de forma nativa contra el sistema, sin necesidad de usar exec(), shell_exec() o cualquier funcion de ejecución externa al lenguaje de programación PHP. El repositorio de la clase en PHP lo podéis descargar tanto en github.com como en phpclasses.org . Para utilizar la clase solo tenéis que realizar el include require_once( 'led.class.php' ); Debemos realizar el export antes de poder utilizar el puerto GPIO. La clase ya está preparada para realizar el export automáticamente con un LED individualmente o con varios. Si se utilizan varios LEDS, se pude aprovechar el sistema para que abra un solo fichero de export y un fichero unexport, común para todos los LEDS, lo que hará que so...