Conferencia presentada por Daniel Zenteno en SG Next.

1. Ya eres parte de la evolución
Solid Day
Deep Learning: Introducción,
usos e implementación con
TensorFlow
Enrique Daniel Zenteno Jiménez
https://mx.linkedin.com/in/ezentenoj
#sgnext

2. Introducción al
Aprendizaje Profundo

3. ¿Qué se puede hacer con Visión por
Computadora?
● Medir: saber la distancia que hay entre dos pixeles en la imagen o
entre la cámara y el objeto.
o Visión estereoscópica: basado en dos cámaras. Simula la visión humana.
o Triangulación: utiliza una cámara y un emisor de luz. El mayor ejemplo es
el Kinect de Microsoft.
● Segmentar: conocer el límite físico de un objeto.
● Clasificar: darle un nombre a un objeto.

4. ¿Cómo se clasifica un objeto en una imagen?
Por medio de dos pasos: la extracción de las características y el
entrenamiento de un clasificador.
● Búsqueda de características:
o Valor del pixel
o Filtros:
§ Pasa altas, bajas, bandas.
§ Convoluciones.
o Extracción de características:
§ Histogram of Oriented Gradients.
§ Scale-invariant feature transform.
§ Haralick texture features.

5. Filtros: convolución (detector de contornos)
Kernel

6. Generación de características: histograma
orientado de gradientes

7. Clasificación de características
● Support Vector Machines
● Decision trees
● Random Forest
● Naive Bayes
● Multi-layer Perceptron

8. Aprendizaje profundo
La obtención de características también es por medio de un proceso
iterativo de aprendizaje.
Extractor de
características
entrenable
Extractor de
características
entrenable
Extractor de
características
entrenable
Clasificador

9. Extractor de características entrenable
Contornos Texturas Objetos
*Ejemplo de una red neuronal convolucional entrenada con Imagenet

10. Características conectadas en imágenes
Pixel Contorno Textura Patrón Parte Objeto

11. Técnica de aprendizaje
profundo para la
clasificación de texto

12. ¿Qué características necesitamos construir?
Letra Palabra Frases Oración Enunciado Historia

13. Tratar texto como imagen (Zhang y LeCun,
2015)
El texto es transformado en una imagen binaria.
Dimensiones: (alfabeto x longitud máxima)
Juniperus =

14. Red neuronal convolucional
Características:
Profundidad de 9 capas
6 capas de filtros de convolución
3 capas de Multi-layer perceptron.

15. ¿Cómo ha sido probado?
1. DBpedia
a. 14 clases.
b. 560,000 documentos para entrenar.
c. 70,000 para probar.
d. 98.40% de exactitud en el conjunto de prueba.
2. Amazon Review Sentiment Analysis
a. 5 clases (subjetividad en comentarios de productos)
b. 3,600,000 comentarios para entrenar.
c. 400,000 comentarios para probar.
d. 59.57% de exactitud en el conjunto de prueba.
3. SogouCA en Chino

16. Ejemplo práctico en
Tensorflow

17. ¿Qué es Tensorflow?
• Biblioteca de software libre para hacer computación numérica por
medio de grafos.
• Los nodos representan las operaciones matemáticas; las conexiones,
los datos.
• Fue originalmente desarrollado por ingenieros del proyecto Google
Brain.
• Estadísticas de su repositorio en Github
(https://github.com/tensorflow/tensorflow):
• +30k estrellas.
• +12k Forks.
• +300 contribuidores.

18. Implementación de la red publicada en Very Deep
Convolutional Networks for Natural Language Processing,
2016

19. Implementación usando tflearn
net = tflearn.input_data([None, 7, 1014, 1])
net = tf.pad(net, ((0, 0), (0, 0), (1, 1), (0, 0)))
net = tflearn.layers.conv_2d(net, 64, [7, 3], scope='conv1', padding='valid')
for i in range(4):
net = tflearn.layers.conv_2d(net, 64, [1, 3], scope='conv_64_{0}'.format(i), padding='SAME', activation='relu')
net = tflearn.layers.normalization.batch_normalization(net)
net = tflearn.layers.conv.max_pool_2d(net, [1, 3], strides=2)
for i in range(4):
net = tflearn.layers.conv_2d(net, 128, [1, 3], scope='conv_128_{0}'.format(i), padding='SAME', activation='relu')
net = tflearn.layers.normalization.batch_normalization(net)
net = tflearn.layers.conv.max_pool_2d(net, [1, 3], strides=2)
for i in range(4):
net = tflearn.layers.conv_2d(net, 256, [1, 3], scope='conv_256_{0}'.format(i), padding='SAME', activation='relu')
net = tflearn.layers.normalization.batch_normalization(net)
net = tflearn.layers.conv.max_pool_2d(net, [1, 3], strides=2)
for i in range(4):
net = tflearn.layers.conv_2d(net, 512, [1, 3], scope='conv_512_{0}'.format(i), padding='SAME', activation='relu')
net = tflearn.layers.normalization.batch_normalization(net)
net = tflearn.layers.conv.max_pool_2d(net, [1, 8], strides=16)
net = tflearn.layers.core.flatten(net)

20. Implementación usando tflearn
for i in range(2):
net = tflearn.layers.core.fully_connected(net, 2048, activation='relu')
net = tflearn.layers.core.fully_connected(net, 9, activation='softmax')
sgd = tflearn.SGD(learning_rate=0.005)
accuracy = tflearn.metrics.Accuracy()
net = tflearn.regression(net, optimizer=sgd, metric=accuracy, loss='categorical_crossentropy', to_one_hot=True, n_classes=9)
model = tflearn.DNN(net, checkpoint_path='message_tickets', tensorboard_verbose=2)
model.fit(X_train, y_train, n_epoch=100, validation_set=(X_test, y_test), batch_size=128, snapshot_step=100, run_id='message_tickets',
show_metric=True)
Training Step: 1769 | total loss: 1.11202
| SGD | epoch: 030 | loss: 1.11202 - acc: 0.6327 -- iter: 3712/7611

21. Monitoreo de avance en Tensorboard

22. ¿Preguntas?
Contacto: daniel@holagus.com