Deep learning y sus efectos alucinógenos
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Deep learning y sus efectos alucinógenosLuz Frías
@databeersUniversidad Europea de Madrid
2016-11-16
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¡Hola!
0.7 developer + 0.3 data scientist
Freelance
@koldLight
https://github.com/koldLight
https://linkedin.com/in/luzfrias
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¿A qué nos suena el Deep Learning?
- A fórmulas matemáticas interminables- A la élite de Google- A superservidores entrenando redes
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Qué es el Deep Learning
- Dejamos a la máquina solucionar el problema- ¡Lo contrario de la programación clásica!- Más capas ocultas que en las redes neuronales clásicas
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Tensorflow playground
- Ayuda a entender los conceptos que intervienen en el deep learning de forma visual
- Un framework (simplificado) ejecutándose en tu navegador- Permite jugar con:
- # capas- # neuronas por capa- Features- Otros parámetros: learning rate, función de activación, ...
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Tensorflow playground: un ejemplo simple
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Tensorflow playground: ¡más madera!
- Más neuronas: más features
- Más capas: estructuras más complejas
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Topologías de redes
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Frameworks
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Ostagram
- Un instagram de mezcla de imágenes- Usan Deep Learning: jcjohnson/neural-style (GitHub)- Representaciones neuronales para separar y recombinar
contenido y estilo de dos imágenes cualquiera
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Ostagram - Redes convolucionales
- Es una topología concreta de red- Capas que procesan jerárquicamente las features de las
imágenes- El contenido: el detalle exacto del píxel se va perdiendo a
medida que se avanza en las capas, pero se mantiene la representación del objeto
- El estilo: se calcula como la correlación entre diferentes capas
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Sunspring
- Es un corto de ciencia ficción- Los diálogos y las escenas han
sido creados por Benjamin, un algoritmo de IA
- Fue entrenado con docenas de guiones de películas de ciencia ficción
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Sunspring - LSTM
- Un tipo de red neuronal recurrente- Simulan tener memoria, creando bucles entre las neuronas- Implementación para gestionar mejor el largo plazo- Populares para:
- Predicción en series temporales- Reconocimiento de voz (extracción del discurso)
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Sunspring - Grandes momentos
“En un futuro con desempleo masivo, los jóvenes son forzados a vender sangre”Él está en las estrellas y sentado en el suelo. Ve un agujero negro delante del hombre en el tejado.
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Manos a la obra
- Probemos a entrenar un LSTM con calles de Madrid y pueblos de España, con Torch + Lua. Algunos resultados:
Calles de Madrid- Avenida del Cambronador- Calle de Gutías Idobar- Pasaje de Cacarón- Puerto Cuartel del Herrado
del Pico Calveño
Pueblos de España- Herruela de Valveries- Barros de Torresa- Cojora de l'Ebar- Plajoriello (La)
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Conclusiones
Pros
- Superiores a otras técnicas en cierto tipo de problemas complejos
- Menor importancia del feature engineering
Cons
- Muy “caja negra”- Computacionalmente muy
costosos- Necesitan gran cantidad de
datos de entrenamiento
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¡Gracias!