Ser yo mismo

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¿Cómo decirlo todo en pocas palabras?

Imposible, se presenta imposible,

pero lo intentaré …

Cuando te esfuerzas tanto que las piedras parecen montañas,

cuando amas tanto que los vacíos son demasiado dolorosos,

cuando estás cansado de ti mismo,

cuando estás cansado del resto,

cuando no sabes quién tiene el problema.

Cuando no eres libre y quieres serlo,

de verdad que quieres ser,

ser esa ave que vuela libre,

lejos de las preocupaciones,

lejos de seres queridos también,

lejos de todo y, tranquilamente,

mirarme al espejo y

reconocerme,

saber quién soy,

saber qué quiero,

y no querer saber tanto,

no querer ser tan listo,

más bien, ser yo mismo.

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El “Deep Learning”: separado en módulos

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Mi proyecto myyme va cogiendo forma.

Después de definir ¿el porqué del DL? y ¿el cómo? ahora vamos a entrar en detalle en el proyecto y sus módulos.

Separemos en módulos:

Módulo File Generator: El objetivo de este módulo es generar ficheros por temática y añadirle frases a los ficheros, que serán los datos de entrenamiento usados en el módulo de Deep Learning.

Módulo Deep Learning (Mi Learning Machine): El objetivo de este módulo es usar Word2Vec de deeplearning4j y entrenar y ejecutar el sistema. De momento el sistema consiste en encontrar las palabras más cercanas a la palabra dada, pero el Deep Learning a usar debe cambiar para cumplir con los requerimientos funcionales.

Módulo Calling To Internet: El objetivo de este módulo es llamar a internet mediante google y devolver el contenido sobre un tema, que más tarde se pueda separar en frases para añadirlas a nuestros datos de entrenamiento mediante el módulo File Generator.

Módulo How Do You Learn: El objetivo de este módulo es hacer el CRUD (siglas que vienen a decir Create, Read, Update and Delete) de usuarios, robots, conceptos, conceptos relacionados y tags de conceptos.

Proyecto Front-end myyme: Este proyecto es lo que ve el usuario final y donde podemos interaccionar con los otros cuatro módulos. De momento, myyme solo tiene integrado el módulo How Do You Learn, pero pronto tendrá integrados los cuatro módulos mediante llamadas a los Web Services Rest de Spring Boot. Quedará pendiente implementar el Spring Security para aportar seguridad en la comunicación entre la aplicación front-end y los diferentes módulos.

¡Queda aún mucho por hacer…

… pero con esfuerzo lo lograremos!

Estoy buscando colaboradores que tengan nociones de Git, Java, Spring-Boot, DeepLearning y Angular4. No es necesario saber de todo, muchas cosas se irán aprendiendo sobre la marcha. Con que tengas nociones será suficiente.

¡Si crees que puedes ser tú o conoces a alguien que pueda interesarle! ¡Contáctame!

 

El “Deep Learning”: ejemplo práctico

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Este fin de semana, que empezaba el viernes por la tarde, me he puesto manos a la obra y os he hecho este ejemplo práctico de un DL (“Deep Learning”), llamado más genéricamente AL (“Automatic Learning”).

Consiste en:

Dado un fichero definido previamente que contiene muchas frases, tantas como seamos capaces de generar, el sistema se entrena y se ejecuta, para buscar las palabras más cercanas a una palabra dada.

· Cuando ejecutamos el proceso executeLM: proceso ; éste nos devolverá las 10 palabras más cercanas a la palabra “day”, ordenadas por proximidad.

· Cuando ejecutamos el proceso trainLM: proceso ; éste entrenará el sistema con la palabra “day” y nos devolverás las 10 palabras más cercanas a esta palabra, ordenadas también por proximidad.

Si os fijáis en la llamada, veréis que se le pasan varios parámetros:

· word: palabra a buscar o a entrenar.

· theme: tema del fichero a cargar.

El objetivo es:

· Con estos parámetros, cargar un fichero de entre muchos que tendré en el servidor. El cuál contendrá las frases sobre el tema que deseo entrenar o que deseo usar. De esta forma, tendré un fichero por temática que desee investigar.

· Para ello, deberé generar otro servicio que cree ficheros para cada temática y que añada las frases que desee como contenido.

· Este sería el circuito de entradas y salidas del sistema, donde “Datos de Entrenamiento” sería el fichero de frases, “Variables de entrada” sería la palabra que queremos buscar o entrenar y “Salida” serían las 10 palabras más próximas:

La resolución será:

· Que podré decirle a mi robot que introduzca palabras y encuentre similitudes con otras palabras diferenciadas por temáticas.

· Para crear vuestro robot, podéis acceder a la siguiente página: myyme ; donde podréis dar de alta un usuario y crear tantos robots como queráis. De momento, solo podréis añadir los conceptos y sus relaciones manualmente. Pero pronto, podréis decir a los robots que se entrenen.

Es un trabajo que estoy haciendo en mis ratos libres y que hago con mucha ilusión. Espero que os guste la idea y toda opinión o sugerencia será bienvenida.