AI: Entrena tu modelo

Currículo educativo de la División JuniorIA: Entrena tu modelo
  • Elige una plataforma para entrenar tu modelo de IA
  • Reúnan su conjunto de datos inicial y empiecen a entrenar su modelo de IA para su proyecto

Éstas son las actividades para esta lección:

TU CONJUNTO DE DATOS

A estas alturas ya debería haber recopilado los datos para su conjunto de datos. Como recordatorio, hay tres formas de recopilar datos:

  1. Recopile datos de formación de su comunidad
  2. El invento recopila datos con sensores o entradas del usuario
  3. Utiliza datos de conjuntos de datos públicos como datos de entrenamiento

 

También debe haber decidido qué tipo de datos desea utilizar en su conjunto de datos: imágenes, texto, sonidos o poses. 

Su conjunto de datos debe cumplir los siguientes criterios:

  • El tipo correcto de datos
  • Muchosejemplos
  • Ejemplos variados - diversos y representativos (imparciales)

PROCESO DE ENTRENAMIENTO

Datos de entrada

Cargándolo, o a través de una webcam para imágenes

Entrenar

Pasa los datos por un algoritmo de aprendizaje.

Prueba

Utilizando nuevas entradas, comprueba si tu modelo es preciso.

SELECCIONA LA PLATAFORMA

La plataforma que selecciones debe permitirte:

  • entrenar el tipo de datos adecuado (imágenes, sonidos, texto, etc.)
  • utilizar el modelo para integrarlo en la solución propuesta (web o aplicación móvil)

No estás limitado a estas plataformas, pero son opciones sencillas y fáciles de usar para integrarse con una aplicación móvil o web.

La mejor plataforma para su proyecto puede depender del tipo de datos de su conjunto de datos, ya que no todas las plataformas pueden entrenar todos los tipos de datos. 

Prueba uno o varios tutoriales de una o dos plataformas para ver qué plataforma te ayudará a alcanzar los objetivos de tu proyecto.

Página web: https://teachablemachine.withgoogle.com/

Tipos de clasificación: imágenes, sonidos, poses

Integraciones Technovation: App Inventor, Python, otras integraciones mediante APIs

Aquí tienes tres tutoriales para probar Teachable Machine utilizando diferentes tipos de datos.

Página web: https://machinelearningforkids.co.uk/

Tipos de clasificación: imágenes, sonidos, texto, números

Integraciones Technovation: App Inventor, Python

Machine Learning for Kids tiene muchos tutoriales de ejemplo y hojas de trabajo para aprender más. 

Necesitarás un mentor o un profesor para crear una cuenta de profesor. Entonces ellos podrán crear una cuenta de estudiante para ti.

 

Echa un vistazo a estos ejemplos/tutoriales con MachineLearningForKids.

Página web: https://appinventor.mit.edu/explore/ai-with-mit-app-inventor

Tipos de clasificación: imágenes, sonidos, poses, malla facial

Integraciones Technovation: App Inventor aplicaciones móviles

Si ya estás utilizando App Inventor como plataforma de codificación para tu proyecto, ésta es una buena opción.

Aquí tienes algunos tutoriales para empezar:

Página web: https://www.ximilar.com/services/computer-vision-platform/#image-classification

Tipos de clasificación: imágenes

Integraciones Technovation: Thunkable, aplicaciones web (mediante API)

Aunque hay otras opciones, esta es una buena si estás usando Thunkable como tu plataforma de codificación.

Echa un vistazo a la primera mitad de este tutorial para aprender a utilizar Ximilar. La segunda mitad se mostrará en la siguiente unidad, cuando integres tu modelo con Thunkable.

  • Video Tutorial entrenar un modelo para detectar diferentes tipos de arrecifes de coral

Las plataformas anteriores son sólo recomendaciones para acceder fácilmente a la formación y el uso de modelos de IA.

Existen muchas más herramientas avanzadas de IA. Algunas se enumeran en la sección Recursos adicionales. Pueden requerir el uso de lenguajes avanzados como Java, Python o Swift y lo más probable es que impliquen el uso de una API (interfaz de programación de aplicaciones).

ACTIVIDAD: ENTRENA TU MODELO

Tiempo estimado: 60 minutos

Entrenen su modelo de IA utilizando su conjunto de datos

  1. Seleccionen la plataforma adecuada para su proyecto.
  2. Entrenen su modelo de IA utilizando su conjunto de datos.
    • Si no has reunido todos los ejemplos de tu conjunto de datos, añade los que tengas.
    • Añade más a medida que recopiles más datos.
    • Guarda tu proyecto/modelo para poder volver a él más tarde.
  3. Después de entrenar tu modelo de IA, pruébalo con algunos ejemplos adicionales. Estos ejemplos de prueba deben ser diferentes de los ejemplos de entrenamiento utilizados.
  4. Si su modelo no es muy preciso (más del 70%), añadan más ejemplos de entrenamiento, vuelvan a entrenar, vuelvan a probar.

Buenas prácticas: Entrenar modelos es difícil. Incluso Google se equivoca. Su IA estaba entrenada, pero aún así empezó a dar resultados erróneos. No te rindas.

Preguntas orientativas para las alumnas: ¿Qué grado de precisión quieres que tenga tu modelo de IA? Si no puede ser preciso al 100%, ¿cuál es una respuesta aceptable? ¿El 80% de las veces? ¿Depende esto del riesgo para el que se utilice el modelo? Por ejemplo, los coches que se conducen solos tienen que ser bastante precisos, de lo contrario, podrían hacer daño a alguien, pero los resultados de las búsquedas en Google parecen tener un listón mucho más bajo. 

Los consejos de los mentores se proporcionan gracias al apoyo de AmeriCorps.

A estilizada, logotipo de AmeriCorps en azul marino

REFLEXIÓN

En esta actividad sólo se trata de entrenar el modelo.

En la siguiente unidad, integrarás tu modelo en una plataforma de software para convertirlo en una aplicación operativa.

¿Por qué la plataforma elegida es una buena opción para el proyecto?
¿Qué esperas conseguir con el modelo de IA construido?
¿Está seguro de que la plataforma elegida le ayudará a alcanzar sus objetivos?

REVISIÓN DE TÉRMINOS CLAVE

  • Plataforma - programa informático o sitio web que permite a sus usuarios realizar una tarea o utilizar una herramienta
  • Clasificación - Modelo de aprendizaje automático utilizado para identificar o categorizar diferentes datos.

RECURSOS ADICIONALES

He aquí algunas plataformas más avanzadas para construir modelos de IA.

Nota: Si decides utilizar estas herramientas, asegúrate de comprobar los precios. Algunas son gratuitas en función del número de usuarios que utilicen la aplicación.

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