Recuerda, las predicciones sanas necesitan ¡datos sanos!
Conjunto de datos sano
Encuentra patrones correctos
¡Predicción saludable!
Acciones o decisiones correctas
Pero, ¿qué hace que los datos datos sanos?
¿Puedes hacer una lista?
¿Se te ha ocurrido alguna de estas en tu lista? (haga clic para ver)
Datos saludables
Muchos datos
Preciso
Coincide con su problema y su solución
Diferentes ejemplos de datos
El tipo adecuado de datos
Tiene permiso para utilizarlo
¡Predicción saludable!
Mejores acciones o decisiones
HAY 3 FORMAS DE RECOPILAR DATOS SALUDABLES
Recopile sus propios datos de entrenamiento de
tu comunidad
Recopilar datos con
sensores o entradas del usuario
Utilizar datos de
conjuntos de datos públicos
¿Qué camino es el adecuado para ustedes?
COMUNIDAD
si la información que necesitan está disponible en su comunidad y pueden obtener permiso para utilizarla.
SENSORES
si quieres que tu aplicación recoja datos por sí sola .
DATOS PÚBLICOS
si necesitas muchísimos datos o estás resolviendo un problema que es más global.
DATOS COMUNITARIOS
Planificar: ¿Qué tipo de datos necesita de su comunidad? ¿Cómo los recopilará?
Encuestas
Haz fotos
Concertar citas
Grabar sonidos
DATOS DEL SENSOR
Los asistentes de voz como Siri o Alexa tienen un micrófono, que es un sensor de sonido,para recopilar datos (como lo que dice una persona)
Este paso de peatones inteligente tiene un sensor de luz para recoger información sobre la luz y la oscuridad y un sensor de movimiento de movimientopara detectar el movimiento.
Diferentes sensores recogen diferentes tipos de datos.
Cámara
Sensor de proximidad
Velocímetro
Termómetro de infrarrojos
Sensor de luz
Micrófono
OPCIONES DE HARDWARE
Necesitará dispositivos que le ayuden a capturar sus datos. Considera su uso:
Teléfono
Tu teléfono tiene muchos sensores que pueden utilizarse para recopilar información... ¡Piensa en una aplicación móvil!
No es fácil encontrar el conjunto de datos perfecto. ¡Recuerda pedir ayuda!
La siguiente actividad es una práctica para encontrar y utilizar un conjunto de datos público y entrenar un modelo utilizando Machine Learning For Kids. El conjunto de datos contiene información sobre flores de iris, y el modelo predecirá el tipo de iris basándose en la longitud y la anchura de las partes de la flor.