PyBrain – Descripción general

En este artículo, analizaremos los conceptos básicos del paquete PyBrain en python. Primero, brindaremos una breve descripción general de la función, luego analizaremos sus capacidades y funciones, luego profundizaremos en conceptos específicos como conjuntos de datos de redes neuronales y entrenadores, luego Concluiremos discutiendo el flujo de trabajo PyBrain con ventajas y desventajas.

PyBrain

PyBrain significa biblioteca de redes neuronales, inteligencia artificial y aprendizaje por refuerzo basado en Python. Es una biblioteca modular de aprendizaje automático en python que contiene algoritmos muy potentes y fáciles de usar que se utilizan para ayudar en una variedad de tareas de aprendizaje automático.

Algunas de las capacidades clave de PyBrain son el aprendizaje automático, que tiene capacidades de optimización de caja negra y aprendizaje de refuerzo.

• La primera característica importante de PyBrain es que admite redes neuronales. Las redes neuronales son algoritmos creados para replicar el cerebro humano para encontrar relaciones entre los datos. Está relacionado con las redes feed-forward y las redes recurrentes. En las redes de avance, la información entre los Nodes siempre viaja hacia adelante entre cada uno de los componentes principales, que son la capa de entrada, la capa oculta, también conocida como capa computacional, y la capa de salida. la información se pasa directamente de la capa de entrada a la capa de salida. Las redes extranjeras de alimentación son los tipos más simples de redes neuronales con respecto a nuestras redes actuales, son muy similares a las redes de avance, excepto que los datos se guardan en cada paso.
• El siguiente concepto importante en PyBrain son los conjuntos de datos supervisados ​​y de clasificación, por lo que los conjuntos de datos supervisados ​​tienen dos entradas, que son la entrada y el objetivo, se utilizan para tareas de aprendizaje supervisado, son el tipo de conjunto de datos más simple además de los conjuntos de datos de clasificación supervisados ​​y estos conjuntos de datos se utilizan principalmente para problemas de clasificación, por ejemplo, determinar quién es probable que sobreviva a la sincronización titánica, determinar una fruta dada en función de las características básicas, etc. El conjunto de datos de clasificación tiene la misma entrada y objetivo que el área de clase adicional y esta área de clase es la que pertenece a la observación de clase.
• Los entrenadores en PyBrain son principalmente de retropropagación y entrenan hasta la convergencia.

1. Entrenador de propagación de espalda

• Entrena los parámetros de un módulo de acuerdo con un conjunto de datos (Supervisado o Clasificación) propagando hacia atrás los errores
• BackPropTrainer()

2. Entrenar hasta la convergencia

• Entrena el módulo de un conjunto de datos hasta que converge
• TrainUntilConvergence()

Flujo de trabajo de PyBrain

El flujo de trabajo comienza con datos sin procesar y luego pasa por un preprocesamiento, después de eso, los datos se dividen en grupos para el entrenamiento y se crea una red para probar y entrenar una vez que el entrenador del conjunto de datos crea el conjunto de datos. Luego, el entrenador entrena los datos en la red y luego entrena los datos en la red y clasifica la salida como error entrenado y error de validación que luego se puede ver en Python usando otras bibliotecas como matplotlib o pyplot y luego el último paso es validar los datos para ver si la salida está alineada con los datos entrenados.

ventajas 

• Paquete de aprendizaje automático muy potente y fácil de usar que tiene muchas capacidades y fue muy divertido trabajar con este.
• Ideal para personas que recién comienzan con el aprendizaje automático.
• Fácil de integrar con otras bibliotecas de Python (Mathplotlib o Pyplot) para visualizar datos.
• Los datos de entrenamiento y prueba son fáciles a través de los entrenadores de PyBrain.

Desventajas

• Hay poca o ninguna ayuda cuando surge un problema.
• PyBrain no se ha actualizado recientemente y hay recursos limitados para ayudar si el usuario encuentra un problema.