Hoy os voy a enseñar un ejemplo de cómo crear una red neuronal utilizando Python y la librería Keras:
from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # Creamos el modelo model = Sequential() # Añadimos una capa de entrada con 16 neuronas model.add(Dense(16, input_dim=8, activation='relu')) # Añadimos una capa oculta con 8 neuronas model.add(Dense(8, activation='relu')) # Añadimos una capa de salida con 1 neurona model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # Compilamos el modelo model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # Entrenamos el modelo con los datos de entrenamiento model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) # Hacemos predicciones con los datos de prueba predictions = model.predict(X_test)
En este ejemplo, hemos creado una red neuronal con una capa de entrada de 16 neuronas, una capa oculta de 8 neuronas y una capa de salida de 1 neurona. La función de activación utilizada en la capa de entrada y en la capa oculta es la función ReLU (Rectified Linear Unit) y la función de activación utilizada en la capa de salida es la función sigmoide.
Luego, compilamos el modelo utilizando la función de pérdida binary_crossentropy y el optimizador Adam.
Por último, entrenamos el modelo con los datos de entrenamiento utilizando el método fit y hacemos predicciones con los datos de prueba utilizando el método predict.
Este es solo un ejemplo básico de cómo crear una red neuronal utilizando Keras. Puedes añadir más capas y modificar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento de tu modelo.
¡Con un poco de experimentación y esfuerzo, podrás crear redes neuronales poderosas y precisas!
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