ml4teens 0.1.45

Machine Learning para Adolescentes (Machine Learning for Teens)

ML4Teens

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.