En este proyecto, se ha desarrollado una aplicación que permite trabajar con los mapas autoorganizados de Kohonen, uno de los modelos de redes de neuronas más utilizados en aprendizaje no supervisado. Aunque el funcionamiento de este tipo de redes está perfectamente descrito mediante ecuaciones matemáticas, no siempre es fácil entenderlo desde un punto de vista intuitivo.
Una importante motivación para la elaboración de este proyecto era la de proporcionar información visual que permitiese entender intuitivamente el funcionamiento de este tipo de redes. La forma de hacerlo es mostrar gráficamente cómo se realiza el entrenamiento en situaciones muy sencillas: cuando los datos tienen solamente dos dimensiones. Esta es una forma efectiva de ayudar a comprender el comportamiento de estas redes y cómo influyen en el mismo los diferentes parámetros. Además, el usuario puede crear el conjunto de datos de entrenamiento fácilmente con clics de ratón, regular la velocidad a la que transcurre el entrenamiento y pausarlo si lo desea, configurar los parámetros, etc.
Sin embargo, aunque didácticamente es algo muy útil, el entrenamiento con datos bidimensionales no sirve para resolver problemas reales, ya que en éstos los datos tienen más dimensiones. La aplicación desarrollada también es capaz de trabajar con más dimensiones, aunque sin proporcionar información visual sobre los datos. De esta forma, también es apta para resolver problemas reales e, incluso, realizar aprendizaje supervisado. Para esto último, la aplicación cuenta con la capacidad de realizar una calibración sobre el mapa una vez finalizado el entrenamiento. Esto consiste en tener en cuenta las clases de los datos para saber cómo de bien los clasifica el mapa, entrenado de forma no supervisada.
En todo tipo de casos, el usuario podrá ver en una gráfica la evolución del error cometido por la red durante el entrenamiento, una vez que el mismo ha finalizado.
Además, la aplicación puede utilizarse en diferentes sistemas operativos, siempre y cuando tengan instalada la máquina virtual de Java o JVM (Java Virtual Machine).In this project, an application has been developed to work with Kohonen Self-Organizing Maps (SOM), one of the most commonly used neural network models for unsupervised machine learning. Although this kind of neural network model is defined perfectly by mathematical equations, it is not always easy to understand from an intuitive point of view.
An important motivation for the development of this project was to provide visual information to understand intuitively how this kind of network works. The way to do it is to show graphically how training is done in very simple situations: when input patterns are two-dimensional. This is an effective way to help understand the behavior of these networks and how the parameters influence. In addition, the user can create a training dataset easily with mouse clicks, adjust the training speed and pause it if he wants, configure parameters, etc.
However, although didactically is very useful, training with two-dimensional data does not solve real problems because in those cases patterns are in a space with more dimensions. The developed application is also able to work with more dimensions, even though without providing visual information about data. Thus, it is also possible to solve real problems and even perform supervised learning. For the latter, the application has the ability to perform a calibration on the map after the training ended. Calibration is to take into account the classes of the patterns to check if map is classifying rightly. But map training is always unsupervised.
In any case, the user can see a graph with the evolution of the error made by the network during training, once it has finished.
In addition, the application can be used in many operative systems, if they have the JVM (Java Virtual Machine) installed.Ingeniería Informátic
