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!

 

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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.