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...

Una característica es una propiedad que se puede medir de un fenómeno (según la wikipedia ). Partiendo de esta definición totalmente acertada, os enseñaré cómo debemos preparar nuestros datos para crear un buen dataset, antes de empezar a trabajar con los modelos de redes neuronales para no tener datos inútiles, que el sistema no pueda manejar o que entorpezcan lo que tendría que ser un entrenamiento fluido y natural de nuestra red neuronal optimizado al máximo. Quizás lo primero que se nos pasa por la cabeza es..... tengo un listado de artículos con precios, características, etc..... con muuuuuuuchos datos. Mientras más datos le de a la red neuronal mejor, no? así que le paso todos mis datos tal cual a mi red neuronal y que se espabile, a ver qué soluciones me da. Se trata de inteligencia artificial y para esto está, porque es inteligente y ya sabrá qué hacer con todos estos datos. No era tan difícil no? Que bueno soy y qué culito tengo!!!!. ERROR!!!!! Si creías que todo iba a ser un ...

  Vamos al grano, a lo que interesa. La pregunta del millón.  ¿Se puede utilizar Machine Learning en PHP?  y la respuesta tan esperada por los que lo preguntan.... pues es un....  SÍ !!!!! y ya que estamos...   ¿Se puede utilizar Machine Learning en PHP en multiprocesadores con multihilo?  pues....  SÍ , también!!!!! y si no fuese mucho pedir...   ¿Se puede utilizar Machine Learning en PHP en multiprocesadores con multihilo en una Raspberry pi?  pues....  SÍ , también se puede. Qué subidón!!! vamos a intentar rizar el rizo, a ver que me respondes ahora .   ¿Se puede utilizar Machine Learning en PHP en multiprocesadores con multihilo en una Raspberry pi 2 B con 512Mb de ram, 1 solo procesador a 700Mhz y 1.000 threads a la vez?  pues claro que  SÍ (o incluso más Threads 😱), pero nos hemos pasado tres pueblos (tres pueblos por no decir más). ¿Para que quieres tener tantos hilos en un solo procesador...