Creando una IA utilizando código ensamblador y Python

Crear un Entorno Virtual
Actualizar pip:
Instalar pipx

En este caso usamos código ensamblador para un procesador de 32bits, para crear una base para "Milton IA", incorporando aprendizaje automático y utilizando Python para facilitar algunos aspectos.

Crear una inteligencia artificial (IA) desde cero en lenguaje ensamblador, es un proyecto complejo y desafiante.

Desafíos:

Complejidad del lenguaje ensamblador: un lenguaje de bajo nivel que interactúa directamente con el hardware de la computadora.
Complejidad de la IA: Los algoritmos de IA, como las redes neuronales, implican cálculos matemáticos complejos.
Tiempo y esfuerzo:
- Crear una IA desde cero en ensamblador requeriría una cantidad enorme de tiempo y esfuerzo.
- Tendrías que escribir cada línea de código manualmente, y la curva de aprendizaje sería empinada.

Posibilidades:

Comprensión profunda de cómo funcionan los algoritmos de IA a nivel de hardware.

Enfoque de enseñanza paso a paso:

Fundamentos del lenguaje ensamblador:
- Aprende la arquitectura del procesador y el conjunto de instrucciones.
- Practica la escritura de programas simples en ensamblador.
Operaciones matemáticas básicas:
- Implementa rutinas de ensamblador para operaciones matemáticas como suma, resta, multiplicación y división.
Algoritmos de IA simples:
- Comienza con algoritmos de IA simples, como el perceptrón o la regresión lineal.
Redes neuronales:

Consideraciones:

Es importante tener en cuenta que la mayoría de los desarrolladores de IA utilizan lenguajes de alto nivel como Python, C++ o Java, que proporcionan bibliotecas y marcos de trabajo que simplifican el proceso de desarrollo.
Crear una IA en ensamblador es más un ejercicio académico que una práctica común en la industria.
Es importante comprender que el código ensamblador es especifico para la arquitectura del procesador, por lo cual un código realizado para un procesador intel, no funcionara en un procesador AMD.

Concepto Básico:

El código original implementa un perceptrón simple. Para simplificar el proceso de aprendizaje, utilizaremos Python para generar los datos de entrenamiento y para visualizar el progreso.

Código Ensamblador (milton_ia.asm):

section .data
    weights db 0, 0, 0      ; Pesos iniciales
    input db 0, 0, 0        ; Entrada (se actualizará)
    target db 0             ; Salida esperada (se actualizará)
    learning_rate db 1      ; Tasa de aprendizaje

section .bss
    output resb 1           ; Salida del modelo
    error resb 1            ; Error calculado

section .text
    global _start

_start:
    ; ... (Aquí iría el bucle de entrenamiento, generado por Python) ...

    ; Terminar el programa
    mov eax, 1              ; System call number (sys_exit)
    xor ebx, ebx            ; Exit code
    int 0x80                ; Llamada al sistema

; Función para calcular la salida del perceptrón
calculate_output:
    ; Inicializar sumatoria
    mov eax, 0
    mov ebx, 0              ; Índice de bucle
.loop_calculate:
    mov dl, [input + ebx]
    mov dh, [weights + ebx]
    mul dh
    add eax, edx
    inc ebx
    cmp ebx, 3              ; Tamaño de la entrada
    jl .loop_calculate

    ; Función de activación (umbral)
    cmp eax, 0
    jle .output_zero
    mov byte [output], 1
    jmp .done_calculate

.output_zero:
    mov byte [output], 0

.done_calculate:
    ret

; Función para calcular el error
calculate_error:
    mov al, [output]
    sub al, [target]
    mov [error], al
    ret

; Función para ajustar los pesos
adjust_weights:
    mov al, [error]
    mov bl, [learning_rate]
    mul bl                  ; Error * learning_rate
    mov cl, al              ; Almacenar el resultado temporalmente
    mov ebx, 0              ; Índice de bucle
.loop_adjust:
    mov al, [input + ebx]
    mul cl                  ; Entrada * (error * learning_rate)
    add [weights + ebx], al ; Ajustar el peso
    inc ebx
    cmp ebx, 3              ; Tamaño de la entrada
    jl .loop_adjust
    ret

Explicación del Código Ensamblador:

.data: Define las variables iniciales: pesos, entrada, salida esperada y tasa de aprendizaje.
.bss: Define las variables para la salida del modelo y el error.
.text: Contiene el código ejecutable.
calculate_output: Calcula la salida del perceptrón multiplicando las entradas por los pesos y aplicando una función de activación de umbral.
calculate_error: Calcula el error restando la salida esperada de la salida del modelo.
adjust_weights: Ajusta los pesos multiplicando el error por la tasa de aprendizaje y la entrada, y luego sumando el resultado al peso actual.

Código Python para Generar Datos y Entrenar (milton_trainer.py):

import subprocess
import random

def train_milton(num_epochs=100):
    for epoch in range(num_epochs):
        # Generar datos de entrenamiento aleatorios
        input_data = [random.randint(0, 1) for _ in range(3)]
        target = 1 if sum(input_data) > 1 else 0  # Ejemplo de función objetivo

        # Actualizar datos en el archivo ensamblador
        update_asm_data(input_data, target)

        # Ensamblar y ejecutar el código
        subprocess.run(['nasm', '-f', 'elf', 'milton_ia.asm'])
        subprocess.run(['ld', '-m', 'elf_i386', '-o', 'milton_ia', 'milton_ia.o'])
        subprocess.run(['./milton_ia'])

        # Leer el error del programa ensamblador (asumiendo que lo imprime)
        error = read_error_from_asm()

        # Imprimir información de entrenamiento
        print(f"Epoch {epoch + 1}: Input={input_data}, Target={target}, Error={error}")

def update_asm_data(input_data, target):
    with open('milton_ia.asm', 'r') as f:
        lines = f.readlines()

    for i, val in enumerate(input_data):
        lines[2] = f"    input db {input_data[0]}, {input_data[1]}, {input_data[2]}        ; Entrada (se actualizará)\n"
        lines[3] = f"    target db {target}             ; Salida esperada (se actualizará)\n"

    with open('milton_ia.asm', 'w') as f:
        f.writelines(lines)

def read_error_from_asm():
    # Esta función necesitaría leer el error del programa ensamblador.
    # Podría implicar leer la salida estándar o un archivo de registro.
    # Para simplificar, devolvemos un valor fijo por ahora.
    return random.randint(-1, 1) # valor temporal, deberia leerse el valor del registro AL.

if __name__ == "__main__":
    train_milton()

Explicación del Código Python:

train_milton: Bucle principal de entrenamiento. Genera datos de entrada aleatorios, actualiza el código ensamblador, ejecuta el programa ensamblador y muestra el error.
update_asm_data: Actualiza las variables input y target en el archivo ensamblador con los nuevos datos de entrenamiento.
read_error_from_asm: Esta función debe leer el error calculado por el programa ensamblador. Esto puede requerir modificar el código ensamblador para imprimir el error a la salida estándar o a un archivo.

Pasos para Ejecutar:

Guardar el código ensamblador como milton_ia.asm y el código Python como milton_trainer.py
Instalar NASM (ensamblador) y LD (enlazador).
Ejecuta python milton_trainer.py

Consideraciones Adicionales:

Este es un ejemplo básico.
La función read_error_from_asm necesita ser implementada correctamente para leer el error calculado por el programa ensamblador.
Puedes combinar TensorFlow/PyTorch y algoritmos genéticos para un enfoque híbrido.

Instalación de NASM y LD en Linux Mint:

Abre una terminal: presionando Ctrl + Alt + T

Actualiza la lista de paquetes: sudo apt update

Instala NASM: sudo apt install nasm

Instala LD (GNU Linker): sudo apt install binutils

Asegúrate de tener Python y pip instalados:

Verificar Python:
- Abre una terminal: Ctrl + Alt + T
- Escribe python3 --version y presiona Enter.
- Si Python 3 está instalado, verás la versión. Si no, tendrás que instalarlo.
Verificar pip:
- En la misma terminal, escribe pip3 --version y presiona Enter.
- Si pip 3 está instalado, verás la versión. Si no, tendrás que instalarlo.

Crear un Entorno Virtual

Es muy recomendable utilizar entornos virtuales de Python para aislar las dependencias de tus proyectos.

Esta es la forma más segura y flexible de instalar paquetes de Python, especialmente si necesitas versiones específicas. Esto evita conflictos entre diferentes versiones de bibliotecas.

En sistemas Debian/Ubuntu, debe instalar el paquete python3-venv usando el siguiente comando: sudo apt install python3.12-venv

sudo apt install python3.12-venv

Pasos: para crear un entorno virtual, puedes usar venv (incluido en Python 3):

Crea el entorno virtual:
- python3 -m venv mi_entorno_virtual (reemplaza "mi_entorno_virtual" con el nombre que quieras)
Activa el entorno virtual:
- source mi_entorno_virtual/bin/activate (en Linux/macOS)
- mi_entorno_virtual\Scripts\activate (en Windows)
Instala las dependencias con pip dentro del entorno virtual:
- ```
pip install tensorflow numpy matplotlib
```
  Bash
Cuando termines de trabajar en el entorno virtual, desactívalo:
- ```
deactivate
```
  Bash

Después de activar el entorno virtual, instalar las dependencias con pip install ....

Actualizar pip:

Es una buena práctica mantener pip actualizado:
- ```
python3 -m pip install --upgrade pip
```
  Bash

Instalar las dependencias:

Abre una terminal: Ctrl + Alt + T
Escribe el siguiente comando y presiona Enter:
- ```
pip3 install tensorflow numpy matplotlib
```
  Bash

Este comando descargará e instalará las últimas versiones de las bibliotecas tensorflow, numpy y matplotlib.
pip se encargara de descargar todas las dependencias necesarias para que estos paquetes funcionen correctamente.

Usar pipx (Para aplicaciones Python):

Si estás intentando instalar una aplicación Python (en lugar de una biblioteca), pipx es una buena opción.
pipx crea entornos virtuales aislados para cada aplicación, lo que evita conflictos.
Pasos:
1. Instala pipx (si no lo tienes):
  - sudo apt install pipx
2. Asegúrate de que pipx esté configurado correctamente:
  - pipx ensurepath
3. Instala la aplicación con pipx:
  - pipx install nombre_de_la_aplicacion

Instalar pipx

sudo apt install -y pipx

Añadir ~/.local/sbin a la ruta path

~/.local/bin es el directorio donde pipx instala aplicaciones Python. Tiene que estar en el PATH variable de entorno, de modo que cuando instale, por ejemplo, una aplicación xyz vía pipx, puede ejecutarlo simplemente escribiendo xyz en la terminal.

echo $PATH
/home/kali/.local/bin:[...]

Pasos para la Ejecutución del código:

Guardar los códigos Python y ensamblador en el mismo directorio.
Crear el Entorno Virtual
Instalar las dependencias de Python en la maquina virtual:

pip install tensorflow numpy matplotlib

Ejecuta los scripts:

Para TensorFlow: python milton_trainer.py
Para algoritmos genéticos: python milton_genetic.py

1. Verifica que el Entorno Virtual esté Activado:

Abre tu terminal: Ctrl + Alt + T
Asegúrate de que el prompt de la terminal muestre el nombre de tu entorno virtual al principio, algo como (milton_env). Si no lo ves, activa el entorno virtual de nuevo:
- En Linux/macOS: source milton_env/bin/activate
- En Windows: milton_env\Scripts\activate

2. Navega al Directorio del Proyecto:

Usa el comando cd para cambiar al directorio donde guardaste tus archivos milton_trainer.py, y milton_ia.asm. Por ejemplo:
- cd /ruta/a/tu/proyecto (reemplaza /ruta/a/tu/proyecto con la ruta real).

3. Ejecutar los Scripts Python:

Ejecutar milton_trainer.py:
- Escribe en la terminal: python milton_trainer.py y presiona Enter.
- Este script ejecutará el entrenamiento del modelo usando TensorFlow (o PyTorch) y mostrará los resultados en la terminal y en gráficos de matplotlib.
Ejecutar otros scripts:
- Si tienes otros scripts Python, ejecútalos de la misma manera:
- python nombre_del_script.py.

4. Ensamblar y Enlazar el Archivo Ensamblador (milton_ia.asm):

Ensamblar:
- Escribe en la terminal: nasm -f elf milton_ia.asm -o milton_ia.o y presiona Enter.
- Esto creará un archivo objeto llamado milton_ia.o
Enlazar:
- Escribe en la terminal: ld -m elf_i386 milton_ia.o -o milton_ia y presiona Enter.
- Esto creará el ejecutable milton_ia
Ejecutar el Ejecutable (milton_ia):
- Escribe en la terminal: ./milton_ia y presiona Enter.
- Este comando ejecutará el programa ensamblador. Si el programa ensamblador devuelve un valor de error, este se vera reflejado en el valor de retorno.

Puntos Importantes:

Errores: Si encuentras errores durante la ejecución, lee los mensajes de error cuidadosamente. Te darán pistas sobre qué está fallando.
Asegúrate de que NASM y LD estén instalados en tu sistema para ensamblar y enlazar el código ensamblador.

5. Desactivar el Entorno Virtual:

Cuando termines de trabajar en tu proyecto, desactiva el entorno virtual:
- (milton_env) deactivate
El prompt de la terminal volverá a su estado normal.

Incluir visualización con `matplotlib` y automatización

Vamos a expandir el código para incluir visualización con matplotlib y automatizar el entrenamiento con algoritmos más avanzados.

1. Código Ensamblador Mejorado (milton_ia.asm):

El código ensamblador permanece similar, pero añadiremos una forma de pasar datos desde Python y de devolver el error.

section .data
    weights db 0, 0, 0      ; Pesos iniciales
    input db 0, 0, 0        ; Entrada (se actualizará)
    target db 0             ; Salida esperada (se actualizará)
    learning_rate db 1      ; Tasa de aprendizaje

section .bss
    output resb 1           ; Salida del modelo
    error resb 1            ; Error calculado

section .text
    global _start

_start:
    ; ... (El bucle de entrenamiento se genera en Python) ...

    ; Terminar el programa
    mov eax, 1              ; System call number (sys_exit)
    mov bl, [error]         ; Devolver el error como código de salida
    mov ebx, ebx            ; Exit code
    int 0x80                ; Llamada al sistema

; Funciones (calculate_output, calculate_error, adjust_weights) ... (Iguales al ejemplo anterior)

Cambio clave: Ahora, el error se devuelve como el código de salida del programa, lo que facilita su lectura desde Python.

2. Código Python Mejorado (milton_trainer.py):

import subprocess
import random
import matplotlib.pyplot as plt

def train_milton(num_epochs=100, learning_rate=1):
    errors = []
    weights_history = []

    for epoch in range(num_epochs):
        # Generar datos de entrenamiento aleatorios
        input_data = [random.randint(0, 1) for _ in range(3)]
        target = 1 if sum(input_data) > 1 else 0

        # Actualizar datos en el archivo ensamblador
        update_asm_data(input_data, target, learning_rate)

        # Ensamblar y ejecutar el código
        subprocess.run(['nasm', '-f', 'elf', 'milton_ia.asm'])
        subprocess.run(['ld', '-m', 'elf_i386', '-o', 'milton_ia', 'milton_ia.o'])
        result = subprocess.run(['./milton_ia'], capture_output=True)
        error = int(result.returncode)

        errors.append(error)
        weights = read_weights_from_asm()
        weights_history.append(weights)

        print(f"Epoch {epoch + 1}: Input={input_data}, Target={target}, Error={error}, Weights={weights}")

    plot_training_results(errors, weights_history)

def update_asm_data(input_data, target, learning_rate):
    with open('milton_ia.asm', 'r') as f:
        lines = f.readlines()

    lines[2] = f"    input db {input_data[0]}, {input_data[1]}, {input_data[2]}        ; Entrada\n"
    lines[3] = f"    target db {target}             ; Salida\n"
    lines[4] = f"    learning_rate db {learning_rate}      ; Tasa de aprendizaje\n"

    with open('milton_ia.asm', 'w') as f:
        f.writelines(lines)

def read_weights_from_asm():
    with open('milton_ia.asm', 'r') as f:
        lines = f.readlines()
    weights_line = lines[1].split('db ')[1].split(';')[0].strip().split(', ')
    weights = [int(w) for w in weights_line]
    return weights

def plot_training_results(errors, weights_history):
    plt.figure(figsize=(12, 6))

    plt.subplot(1, 2, 1)
    plt.plot(errors)
    plt.title("Error durante el entrenamiento")
    plt.xlabel("Época")
    plt.ylabel("Error")

    plt.subplot(1, 2, 2)
    for i in range(3):
        weights = [w[i] for w in weights_history]
        plt.plot(weights, label=f"Peso {i + 1}")
    plt.title("Evolución de los pesos")
    plt.xlabel("Época")
    plt.ylabel("Peso")
    plt.legend()

    plt.tight_layout()
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    train_milton()

Mejoras, Clave:

Visualización: Se utiliza matplotlib para graficar el error durante el entrenamiento y la evolución de los pesos.
Lectura de Pesos: La función read_weights_from_asm lee los pesos actualizados desde el archivo ensamblador.
Tasa de Aprendizaje: La tasa de aprendizaje ahora se puede ajustar como un parámetro de la función train_milton.
Error de Salida: El error se obtiene del código de salida del programa ensamblador.

3. Uso de KickAssembler C64:

KickAssembler C64 es un ensamblador diseñado específicamente para la Commodore 64. No es compatible directamente con el código ensamblador x86 que estamos utilizando.
Para usar KickAssembler, tendrías que reescribir todo el código ensamblador para la arquitectura 6502 de la Commodore 64, lo cual es un proyecto completamente diferente.
Para este ejemplo, el código ensamblador que se esta trabajando es un código para procesadores x86, si desea usar kickAssembler, se tendria que reescribir todo el código para la arquitectura 6502.

4. Pasos para Ejecutar:

Instala las Dependencias:
- Asegúrate de tener Python 3 instalado.
- Instala las bibliotecas necesarias: pip install matplotlib
- Instala NASM (Netwide Assembler) y LD (GNU Linker).
Guarda los Archivos:
- Guarda el código ensamblador como milton_ia.asm
- Guarda el código Python como milton_trainer.py
Ejecuta el Entrenamiento:
- Abre una terminal y navega al directorio donde guardaste los archivos.
- Ejecuta el script de Python: python milton_trainer.py
Visualiza los Resultados:
- matplotlib mostrará las gráficas del error y la evolución de los pesos.

5. Automatización del Aprendizaje:

Para automatizar el aprendizaje con algoritmos más avanzados, puedes:

Implementar Retropropagación: Si deseas crear una red neuronal multicapa, tendrás que implementar el algoritmo de retropropagación en ensamblador, lo cual es muy complejo.
Utilizar Bibliotecas de Python: Para algoritmos más complejos (como redes neuronales profundas), es mucho más práctico utilizar bibliotecas de Python como TensorFlow o PyTorch. Puedes generar datos de entrenamiento en Python, entrenar un modelo y luego, si lo deseas, intentar traducir partes del modelo entrenado a ensamblador para optimización.
Algoritmos Genéticos: Para la evolución de los pesos, puedes usar algoritmos genéticos. Python puede generar poblaciones de pesos, ejecutar el programa ensamblador para evaluar la aptitud de cada conjunto de pesos y luego aplicar operaciones genéticas (selección, cruce, mutación).

Retropropagación y algoritmos genéticos de Python

Vamos a expandir el proyecto "Milton IA" para incluir retropropagación y algoritmos genéticos y el uso de bibliotecas de Python.

1. Implementación de Retropropagación (Concepto):

Implementar retropropagación directamente en ensamblador es extremadamente complejo. En su lugar, usaremos Python con TensorFlow/PyTorch para el entrenamiento.

2. Uso de TensorFlow/PyTorch (milton_trainer.py):

import tensorflow as tf  # O import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def train_milton_tf(num_epochs=100, learning_rate=0.01):
    # Generar datos de entrenamiento (ejemplo)
    num_samples = 1000
    input_data = np.random.rand(num_samples, 3)
    target = np.sum(input_data, axis=1) > 1.5  # Ejemplo de función objetivo
    target = target.astype(float)

    # Crear modelo de TensorFlow
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(4, activation='relu', input_shape=(3,)),
        tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
    ])

    # Compilar el modelo
    model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate),
                  loss='binary_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])

    # Entrenar el modelo
    history = model.fit(input_data, target, epochs=num_epochs, verbose=0)

    # Visualizar resultados
    plt.figure(figsize=(12, 4))
    plt.subplot(1, 2, 1)
    plt.plot(history.history['loss'])
    plt.title('Pérdida durante el entrenamiento')
    plt.xlabel('Época')
    plt.ylabel('Pérdida')

    plt.subplot(1, 2, 2)
    plt.plot(history.history['accuracy'])
    plt.title('Precisión durante el entrenamiento')
    plt.xlabel('Época')
    plt.ylabel('Precisión')

    plt.tight_layout()
    plt.show()

    # (Opcional) Traducir pesos a ensamblador para optimización
    # ...

if __name__ == "__main__":
    train_milton_tf()

Explicación:

Se generan datos de entrenamiento aleatorios y se define una función objetivo.
Se crea un modelo de red neuronal con TensorFlow/PyTorch.
El modelo se compila y se entrena con los datos generados.
Se visualizan la pérdida y la precisión durante el entrenamiento.
(Opcional) Los pesos entrenados se pueden extraer y traducir a código ensamblador para optimización.

3. Algoritmos Genéticos (milton_genetic.py):

import random
import subprocess
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def evaluate_fitness(weights, input_data, target):
    update_asm_weights(weights)
    update_asm_data(input_data, target)
    subprocess.run(['nasm', '-f', 'elf', 'milton_ia.asm'])
    subprocess.run(['ld', '-m', 'elf_i386', '-o', 'milton_ia', 'milton_ia.o'])
    result = subprocess.run(['./milton_ia'], capture_output=True)
    error = int(result.returncode)
    return -abs(error)  # Queremos minimizar el error

def genetic_algorithm(population_size=50, num_generations=100, mutation_rate=0.1):
    population = [np.random.rand(3) for _ in range(population_size)]
    best_fitness_history = []

    for generation in range(num_generations):
        fitness_scores = [evaluate_fitness(weights, [random.randint(0, 1) for _ in range(3)], random.randint(0,1)) for weights in population]
        best_fitness_history.append(max(fitness_scores))

        # Selección (ruleta)
        probabilities = np.array(fitness_scores) - min(fitness_scores)
        if sum(probabilities) > 0:
            probabilities = probabilities / sum(probabilities)
        else:
            probabilities = np.ones(population_size) / population_size
        selected_indices = np.random.choice(population_size, size=population_size, p=probabilities)
        selected_population = [population[i] for i in selected_indices]

        # Cruce (un punto)
        new_population = []
        for i in range(0, population_size, 2):
            parent1 = selected_population[i]
            parent2 = selected_population[i + 1]
            crossover_point = random.randint(0, 2)
            child1 = np.concatenate((parent1[:crossover_point], parent2[crossover_point:]))
            child2 = np.concatenate((parent2[:crossover_point], parent1[crossover_point:]))
            new_population.extend([child1, child2])

        # Mutación
        for i in range(population_size):
            if random.random() </ mutation_rate:
                mutation_index = random.randint(0, 2)
                new_population[i][mutation_index] += np.random.normal(0, 0.1)

        population = new_population

    plt.plot(best_fitness_history)
    plt.title('Mejor aptitud por generación')
    plt.xlabel('Generación')
    plt.ylabel('Aptitud')
    plt.show()

    best_weights = population[np.argmax([evaluate_fitness(weights, [random.randint(0, 1) for _ in range(3)], random.randint(0,1)) for weights in population])]
    print("Mejores pesos encontrados:", best_weights)

# Las funciones update_asm_weights, update_asm_data y read_weights_from_asm se definen de forma similar al ejemplo anterior.

if __name__ == "__main__":
    genetic_algorithm()

Explicación:

Se define una función de aptitud que evalúa el rendimiento de un conjunto de pesos.
Se implementan los pasos del algoritmo genético: selección, cruce y mutación.
Se visualiza la evolución de la mejor aptitud a lo largo de las generaciones.

4. Instalación de NASM y LD en Linux Mint:

Abre una terminal: Ctrl + Alt + T
Actualiza la lista de paquetes: sudo apt update
Instala NASM: sudo apt install nasm
LD (GNU Linker) ya está incluido en el paquete binutils, que generalmente está instalado por defecto. Si no lo tienes, puedes instalarlo: sudo apt install binutils

Pasos para Ejecutar:

Guarda los archivos: Guarda los códigos Python y ensamblador en el mismo directorio.
Instala las dependencias de Python: pip install tensorflow numpy matplotlib
Ejecuta los scripts:
- Para TensorFlow: python milton_trainer.py
- Para algoritmos genéticos: python milton_genetic.py

Consideraciones Adicionales:

La implementación de retropropagación en ensamblador es un proyecto muy avanzado.
Los algoritmos genéticos pueden tardar mucho tiempo en converger, dependiendo de la complejidad del problema.
Puedes combinar TensorFlow/PyTorch y algoritmos genéticos para un enfoque híbrido.

1. Crear el Entorno Virtual:

Abre una terminal: Navega al directorio donde quieres guardar tu proyecto "Milton IA".
Ejecuta el comando:
- python3 -m venv milton_env
- Esto crea un directorio llamado milton_env que contiene el entorno virtual.

2. Activar el Entorno Virtual:

En Linux/macOS:
- source milton_env/bin/activate
En Windows:
- milton_env\Scripts\activate
Verás que el prompt de la terminal cambia, mostrando el nombre del entorno virtual ((milton_env)) al principio. Esto indica que el entorno está activado.
Asegúrate de que el prompt de la terminal muestre el nombre de tu entorno virtual al principio, algo como (milton_env). Si no lo ves, activa el entorno virtual de nuevo:

En Linux/macOS: source milton_env/bin/activate
En Windows: milton_env\Scripts\activate

3. Instalar las Dependencias:

Con el entorno virtual activado, usa pip para instalar las bibliotecas necesarias:
- (milton_env) pip install tensorflow numpy matplotlib
Todas las bibliotecas se instalarán dentro del entorno virtual, sin afectar el sistema principal.

4. Escribir tu Código:

Ahora puedes crear tus archivos Python (milton_trainer.py, milton_genetic.py, etc.) y tu archivo ensamblador (milton_ia.asm) dentro del mismo directorio del proyecto.

5. Navega al Directorio del Proyecto:

Usa el comando cd para cambiar al directorio donde guardaste tus archivos milton_trainer.py, milton_genetic.py y milton_ia.asm. Por ejemplo:

cd /ruta/a/tu/proyecto (reemplaza /ruta/a/tu/proyecto con la ruta real).

6. Ejecutar los Scripts Python:

Ejecutar milton_trainer.py:
- Escribe en la terminal: python milton_trainer.py y presiona Enter.
- Este script ejecutará el entrenamiento del modelo usando TensorFlow (o PyTorch) y mostrará los resultados en la terminal y en gráficos de matplotlib.
Ejecutar milton_genetic.py:
- Escribe en la terminal: python milton_genetic.py y presiona Enter.
- Este script ejecutará el algoritmo genético para optimizar los pesos del modelo y mostrará los resultados en la terminal y en gráficos de matplotlib.
Ejecutar otros scripts:
- Si tienes otros scripts Python, ejecútalos de la misma manera: python nombre_del_script.py.

7. Ensamblar y Enlazar el Archivo Ensamblador (milton_ia.asm):

Ensamblar:
- Escribe en la terminal: nasm -f elf milton_ia.asm -o milton_ia.o y presiona Enter.
- Esto creará un archivo objeto llamado milton_ia.o.
Enlazar:
- Escribe en la terminal: ld -m elf_i386 milton_ia.o -o milton_ia y presiona Enter.
- Esto creará el ejecutable milton_ia.
Ejecutar el Ejecutable (milton_ia):
- Escribe en la terminal: ./milton_ia y presiona Enter.
- Este comando ejecutará el programa ensamblador. Si el programa ensamblador devuelve un valor de error, este se vera reflejado en el valor de retorno.

8. Desactivar el Entorno Virtual:

Cuando termines de trabajar en tu proyecto, desactiva el entorno virtual:
- (milton_env) deactivate
El prompt de la terminal volverá a su estado normal.

Puntos Importantes:

Errores: Si encuentras errores durante la ejecución, lee los mensajes de error cuidadosamente. Te darán pistas sobre qué está fallando.
Visualización: Los scripts Python que usan matplotlib mostrarán gráficos en ventanas separadas. Asegúrate de que tu entorno gráfico esté configurado correctamente.
Modificaciones: Si modificas el código ensamblador (milton_ia.asm), debes volver a ensamblar y enlazar el archivo para que los cambios surtan efecto.
Dependencias: Asegúrate de que todas las dependencias (TensorFlow, NumPy, matplotlib, NASM, LD) estén instaladas correctamente en tu entorno virtual.
Rutas: Verifica que las rutas a tus archivos sean correctas.

Pasos para Comenzar el Aprendizaje Automático:

Define tu Objetivo:
- ¿Qué quieres que "Milton IA" aprenda? Por ejemplo, ¿reconocer patrones, clasificar datos, generar contenido?
Recopila o Genera Datos:
- El aprendizaje automático necesita datos. Puedes usar conjuntos de datos existentes o generar los tuyos propios.
- Para empezar, puedes generar datos aleatorios como se muestra en los ejemplos anteriores.
Elige un Algoritmo:
- Comienza con algoritmos simples como regresión lineal o perceptrones.
- A medida que te sientas más cómodo, explora algoritmos más avanzados como redes neuronales o algoritmos genéticos.
Implementa el Algoritmo:
- Usa Python y bibliotecas como TensorFlow/PyTorch para implementar tu algoritmo.
- Si quieres optimizar el rendimiento, considera traducir partes del algoritmo a ensamblador.
Entrena el Modelo:
- Alimenta tu modelo con los datos de entrenamiento y ajusta los parámetros para minimizar el error.
- Monitorea el progreso del entrenamiento usando métricas como la pérdida y la precisión.
Evalúa el Modelo:
- Usa datos de prueba para evaluar el rendimiento de tu modelo.
- Ajusta los parámetros o cambia el algoritmo si es necesario.
Itera y Mejora:
- El aprendizaje automático es un proceso iterativo. Experimenta con diferentes algoritmos, datos y parámetros para mejorar el rendimiento de tu modelo.

Recomendaciones Adicionales:

Control de Versiones: Considera usar Git para controlar las versiones de tu código y colaborar con otros.
Documentación: Documenta tu código y tus experimentos para que puedas replicar y mejorar tu trabajo.
Comunidad: Únete a comunidades en línea de aprendizaje automático para obtener ayuda y compartir conocimientos.

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