Investigación de modelo de IA

[WillSanchez8]

Links de apoyo

• Convertidor de modelo tensorflow a tensorflow llite

• Modelos personalizados de tensorflow Con ayuda de los asistentes ChatGPT, Bing, Bard, buscar algún modelo que permita comparar datos númericos

• Tensorflow

• Google Cloud

[FernandoRV98]

Se le pregunto al chat: Estoy desarrollando una app experimental que tiene como objetivo pprevenir las enfermedades neurodegenerativas, esto mediante la resolucion deun test online denominado "Tedst de los 7 minutos" (el cual, es el que normalmente se utiliza para dar seguimiento a este tipo de enfermedades). La resolucion del Test seria de forma semanal el cual arrojara datos cuantiflicables (puntos). Las primeras respuestas del test por parte del usuario serviran para tomarlas como linea base y con cada semana, las nuevas respuestas se compararan con la linea base. Lo que necesito es un modelo de aprendizaje profundo, el cual realize el calculo, compare, identifique si los resultados son faborables o estan empeorando.

• Su respuesta fue: Para tu aplicación, podrías considerar un modelo de aprendizaje profundo como una red neuronal recurrente (RNN), específicamente una variante de RNN llamada Long Short-Term Memory (LSTM). Las LSTM son excelentes para aprender de secuencias de datos, que es lo que tienes aquí: una secuencia de resultados de pruebas a lo largo del tiempo.

Aquí te dejo un ejemplo de cómo podría ser la estructura de tu modelo:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# Supongamos que cada entrada de datos tiene 100 características
input_shape = (None, 100)

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=input_shape, return_sequences=True))
model.add(LSTM(50))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

Este es un modelo muy básico y puede necesitar ajustes según tus necesidades. Por ejemplo, puedes ajustar el número de capas LSTM, el número de neuronas en cada capa, la función de activación, la función de pérdida, el optimizador, etc.

Además, necesitarás preparar tus datos para este modelo. Cada entrada al modelo debe ser un array de resultados de pruebas. Si estás comparando cada resultado con el resultado de la semana anterior, entonces cada entrada sería un array de dos resultados de pruebas: el de esta semana y el de la semana anterior.

Por último, recuerda que este es solo un punto de partida. El desarrollo de modelos de aprendizaje profundo implica mucho ensayo y error, y es posible que necesites ajustar y experimentar con tu modelo y tus datos para obtener los mejores resultados. ¡Buena suerte!

[FernandoRV98]

Y a la mierda con la regresión lineal...

• Le pregunte: Anteriormente se me habia recomendado el uso de la regresión lineal, eso es factible para lo que quiero hacer?
• Su respuesta: La regresión lineal podría ser útil en tu caso si esperas que la relación entre tus variables sea lineal. Es decir, si los cambios en tus variables de entrada se corresponden con los cambios en tu variable de salida de una manera que pueda ser representada con una línea recta.

Sin embargo, en el caso de las enfermedades neurodegenerativas, es posible que la progresión de la enfermedad no sea lineal. Por ejemplo, la enfermedad puede progresar lentamente al principio, luego acelerarse, y luego volver a disminuir. En este caso, un modelo lineal no sería el mejor ajuste para tus datos.

Además, la regresión lineal puede no ser capaz de capturar la complejidad de los datos de tu test. Los modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales, son capaces de modelar relaciones más complejas y pueden ser una mejor opción si tus datos son altamente variados y complejos.

Dicho esto, la regresión lineal tiene la ventaja de ser un modelo más simple y más fácil de interpretar que los modelos de aprendizaje profundo. Si la simplicidad y la interpretabilidad son importantes para ti, podría valer la pena probar la regresión lineal.

En última instancia, la elección del modelo depende de tus datos y de tus necesidades específicas. Te recomendaría que pruebes varios modelos y veas cuál funciona mejor para tu caso. ¡Buena suerte!

[WillSanchez8]

Vídeos sobre las redes lstm y redes recurrentes, así como Keras

Introducción a las Redes Neuronales Recurrentes

Funcionamiento Redes Neuronales Recurrentes

LSTM

Tutoriales de Tensorflow

• Principiantes
• Ejemplo
• Carga de datos

[WillSanchez8]

Ejemplo de modelo LSTM

Crear un modelo LSTM para tu problema implica varios pasos. Aquí te dejo un esbozo básico de cómo podrías hacerlo en Python utilizando la biblioteca TensorFlow:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# Supongamos que tus datos ya están preprocesados y divididos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = ... # reemplaza esto con tu división de datos

# Definir el modelo
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(Dense(1))

# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# Entrenar el modelo
model.fit(X_train, y_train, epochs=200, verbose=0)

# Evaluar el modelo
loss = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print(f'Loss: {loss:.3f}')

# Hacer predicciones
y_pred = model.predict(X_test)

Este es un ejemplo muy básico y es posible que necesites ajustar el número de neuronas en la capa LSTM, el número de épocas, la función de pérdida y el optimizador para obtener los mejores resultados para tu problema específico.

Además, este código asume que tus datos ya están preprocesados y formateados correctamente para un modelo LSTM. Esto significa que tus datos deben estar en secuencias de la forma correcta y normalizados si es necesario.

Espero que esto te ayude a comenzar con tu modelo. Si tienes más preguntas o necesitas ayuda con algo más, no dudes en preguntar. ¡Buena suerte con tu proyecto! 😊

[WillSanchez8]

Generación de datos de prueba en formato csv con Mockaroo

Mockaroo

[WillSanchez8]

datos a considerar para entrenamiento