Machine Learning for Teens (Aprendizaje Automático para adolescentes)
Paquete Python (ml4teens en pip) que permite crear arquitecturas basadas en bloques que lleven a cabo un proceso de ML.
Cada bloque hace algo concreto, en modo caja negra; cada uno de ellos genera signals y posee slots en donde recibir las señales.
Un objeto (singleton) se encarga de emparejar los signals con slots (con control de tipos) y lanzar la red.
Note
El submódulo blocks/img está en estado estable.
El submódulo blocks/nlp está en estado incompleto pero usable.
El submódulo blocks/ds está en estado incompleto pero usable.
El submódulo core está en estado estable.
La documentación está incompleta.
El código que sigue, muestra un ejemplo -básico- de lo que puede hacer el paquete (en la rama 'main').
import ml4teens as ml;
from ml4teens.tools import prettyPrintException;
with ml.core.Context() as context:
try:
imagen = ml.blocks.img.ImageSource();
img2text = ml.blocks.img.ImageToText(caption="A photo of an");
terminal = ml.blocks.Terminal();
salida = ml.blocks.Display(width=300);
imagen ("image") >> img2text("image" );
imagen ("image") >> salida ("image" );
img2text("text" ) >> terminal("stdout");
source="https://img.freepik.com/foto-gratis/mujer-tiro-completo-bicicleta-al-aire-libre_23-2149413735.jpg";
context.emit(target=imagen, slot_name="source", data=source);
context.wait();
except Exception as e:
prettyPrintException(e);Por otro lado, hacer un bloque es sencillo, uno básico que -por ejemplo- que se queda con sólo un canal de una imagen:
from PIL.Image import Image;
from PIL.Image import fromarray;
from ml4teens.core import Block;
class SingleChannel(Block):
#-------------------------------------------------------------------------
# channel
def __init__(self, **kwargs):
super().__init__(**kwargs);
assert isinstance(self.params.channel, int), "El parámetro 'channel' debe ser el número del canal (0, ...)";
#------------------------------------------------------------------------- slots
@Block.slot("image", {Image})
def slot_image(self, slot, data):
c=len(data.getbands());
n=self.params.channel;
assert n in range(0,c), f"El canal {n} no puede ser extraído de una imagen de {c} canales (recuerda: empieza a contar en 0)";
imagen=data.getchannel(n);
self.signal_image(imagen);
#------------------------------------------------------------------------- signals
@Block.signal("image", Image)
def signal_image(self, data):
return data;Este bloque recibe imágenes (una a una) en el slot llamado image y reenvía el canal indicado de dicha imagen por medio de una señal, igualmente llamada image.