Programando un Perceptron en Python

Si estás acá, estás dando un importante primer paso en entender los múltiples algoritmos de machine learning. En este artículo revisaremos cómo funciona un perceptron e implementaremos un ejemplo en python usando el conocido dataset Iris.

El perceptron

El Perceptron simple, también conocido una red neuronal de una sola capa (Single-Layer Neural Network), es un algoritmo de clasificación binaria creado por Frank Rosenblatt a partir del modelo neuronal de Warren McCulloch y Walter Pitts desarrollado en 1943.

La idea tras la Neurona MCP y el Perceptron con umbral de Rosenblatt es usar un enfoque simple para simular el funcionamiento de una neurona en el cerebro.

Modelo Perceptron Simple

Cómo usar Entornos Virtuales de Python (virtualenv) para Instalar SciPy en macOS

En este post, les mostraré brevemente como crear un entorno virtual (virtualenv) para python en macOS y así poder instalar las principales bibliotecas necesarias para machine learning sin tanto enredo con las distintas versiones.

1) Crear entorno virtual

Para esto, primero instalaremos la herramienta virtualenv y crearemos un entorno con python 3.
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Cómo instalar Python en macOS usando Homebrew

Antes de entrar de lleno a las bibliotecas de Machine Learning, procesamiento de datos y todos lo necesario para trabajar en lo que nos interesa, debemos instalar Python. En mi caso, voy a vamos a instalar Python 3 en macOS Sierra usando Homebrew siguiendo las instrucciones de la Guía de Python.

Un poco de limpieza antes de partir

Mi computador tenía versiones anteriores de Python instaladas usando el instalador oficial de python.org. Si bien esto funciona, cuando se trabaja con distintas dependencias y versiones de python esto se vuelve un poco más enredado y es preferible instalarlo vía Homebrew. Por sanidad mental, antes de partir, eliminé Python según las instrucciones de Onur Güzel.