A partir de las precisiones en su comentario, deduzco que no desea escribir un producto basado en una red neuronal sino un prototipo de trabajo simple que se puede utilizar en algunos datos de su doctorado.
Lo más destacado que haría: si la implementación de una red neuronal es central para su doctorado, aprenda los fundamentos de la programación , preferiblemente en un lenguaje que pueda usar para el aprendizaje automático.
¿Por qué? Debido a que no desea copiar y pegar piezas de código que no entiende o apenas comprende en una tesis. ¿Te imaginas que el comité te haga incluso preguntas básicas sobre tu implementación y que tu respuesta sea más o menos “no una pista, pero funciona bien?”. Ni siquiera sería capaz de entender si funciona. Otro punto podría ser que la diferencia más pequeña entre sus datos y la entrada del código que está copiando romperá todo y no entenderá por qué. Simplemente verá sus errores informáticos en un dialecto extraño.
- ¿Hay alguna diferencia entre redes neuronales y redes neuronales convolucionales?
- ¿La inteligencia artificial jugará un papel clave en la creación de buenos servicios al cliente?
- ¿Qué pasará con la economía a medida que el trabajo sea más automatizado y realizado por AI?
- ¿Cómo funciona una red neuronal generativa? ¿Cómo pueden crear imágenes?
- ¿Qué pasaría si un robot autoconsciente cometiera un asesinato o cualquier otro delito? ¿Se les aplican las leyes actuales?
No voy a recomendar ningún lenguaje de programación para no comenzar un debate de idiomas, pregunte en comentarios si realmente necesita consejos sobre esto también, pero debería poder elegir uno por su cuenta. Criterios simples:
- tiene que ser interpretado (o tener un REPL)
- tiene que tener bibliotecas de aprendizaje automático maduras
- tiene que ser lo suficientemente convencional como para estar bien documentado.
Ahora tienes algunos elementos de programación. El segundo punto es qué tan profundo quieres entender ML. Si quiere que algo funcione, pero entienda cómo, comience con esta bonita publicación de blog: Una red neuronal en 11 líneas de Python (Parte 1)
Lea todas las publicaciones relacionadas, no solo la parte 1, y trate de seguirlas construyéndolas (sin copiar y pegar).
Si quieres usar redes neuronales como modelos de caja negra (no digas que no te lo advertí), usa alguna biblioteca en el idioma que hayas aprendido. Lea artículos y preguntas de Quora sobre Overfitting, Cross-validation. Si no lo hace, volverá a fallar sin entender por qué.
Un último consejo de 2 centavos: en este punto, probablemente no necesite una red neuronal. De esta pregunta, comentario y la mayoría de las preguntas anteriores que hizo, le da demasiada importancia a las palabras de moda que cree que serán elegantes en su tesis doctoral.
Olvídalo e intenta definir el problema que estás resolviendo. Entonces, y solo entonces, encuentre la mejor solución que entienda. Seguir el bombo no te llevará a ningún lado.
Buena suerte con la tesis
