Para los principiantes en inteligencia artificial, sobre todo en Deep learning, suele ser difícil saber qué hacer con los datos cuando son valores categóricos por lo que una buena alternativa es utilizar la codificación One-Hot. Veremos de que se trata y por qué es útil.
Cognitive Toolkit o CNTK es una librería (biblioteca) para el aprendizaje profundo (deep learning) basado en redes neuronales profundas (DNN). Fue desarrollada por Microsoft Research en el lenguaje C++ a partir de 2012 y luego desde el año 2015 es de código abierto a partir de su publicación en CODEPLEX. Un año más tarde en 2016 se traslada a GitHub, al anunciar la versión CNTK 1.0, siendo actualmente multiplataforma y para múltiples sistemas operativos. AL momento de escribir esta publicación la versión es la 2.4.
En las versiones 2.2 y 2.3 de Microsoft Cognitive Toolkit es común que aparezca un error al ejecutar “import matplotlib”. Ya sea que estemos usando Jupyter Notebooks o el entorno de Python de Anaconda3 el error impide realizar gráficos utilizando la librería matplotlib. Este error no se produce si utilizamos la versión 2.4 de Microsoft Cognitive Toolkit.