AI: Entrene su modelo

  • Decidirás la plataforma para entrenar tu modelo de IA
  • Reunirás su conjunto de datos inicial y empezarás a entrenar tu modelo de IA para tu proyecto

Estas son las actividades para esta lección:

TU CONJUNTO DE DATOS

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

  1. Recopila datos de entrenamiento de tu 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 deberías haber decidido qué tipo de datos quieres utilizar en tu conjunto de datos: imágenes, texto, sonidos o poses. 

Tu conjunto de datos debe cumplir los siguientes criterios:

  • El tipo correcto de datos
  • Muchos ejemplos
  • Variados ejemplos - diversos y representativos (imparciales)

PROCESO DE ENTRENAMIENTO

Datos de entrada

Al subirlo, o a través de una cámara web para las imágenes.

Entrena

Pasa los datos por un algoritmo de aprendizaje.

Prueba

Utilizando nuevas entradas, comprueba si tu modelo es preciso.

ELIGE LA PLATAFORMA

La plataforma que elijas 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 limitada a estas plataformas, pero son opciones sencillas y fáciles de usar para integrarse con una aplicación móvil o web.

La mejor plataforma para tu proyecto puede depender del tipo de datos de tu 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 InventorPython, otras integraciones mediante API

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 de Technovation: Python, App Inventor
Nota: no todos los modelos de tipos de datos se integran con App Inventor or; compruébelo antes de crear el modelo.

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

Necesitarás un mentor o un profesor para registrarte y obtener una cuenta de profesor. A continuación, ellos podrán crear una cuenta 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 programación para tu proyecto, ésta es una buena opción.

Aquí tienes algunos tutoriales para empezar:

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

Tipos de clasificación: imágenes

Integraciones Technovation: Thunkable Aplicaciones web (mediante API)

Aunque existen otras opciones, ésta es una buena si utilizas Thunkable como plataforma de programación.

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 entrena 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 de recursos adicionales. Pueden requerir el uso de lenguajes avanzados como Java, Python o Swift y lo más probable es que impliquen el uso de API (interfaz de programación de aplicaciones).

ACTIVIDAD: ENTRENA TU MODELO

Tiempo estimado: 60 minutos

Entrena tu modelo de IA utilizando tu conjunto de datos

  1. Elige la plataforma adecuada para tu proyecto.
  2. Entrena tu modelo de IA utilizando tu 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 tu modelo no es muy preciso (más del 70%), añade más ejemplos de entrenamiento, vuelve a entrenar, vuelve 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 estudiantes: ¿Qué grado de precisión quieres que tenga tu modelo de IA? Si no puede ser 100 % preciso, ¿qué respuesta sería aceptable? ¿El 80 % de las veces? ¿Depende eso del riesgo que conlleva el uso que le des al modelo? Por ejemplo, los coches autónomos tienen que ser bastante precisos, ya que, de lo contrario, podrían causar daños a alguien, pero los resultados de búsqueda de Google parecen tener un nivel de exigencia mucho menor. 

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

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REFLEXIÓN

Esta actividad sólo trata de entrenar al 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 tu proyecto?
¿Qué esperas conseguir con tu modelo de IA ahora que lo has construido?
¿Estás segura de que la plataforma elegida te ayudará a alcanzar tus objetivos?

REVISIÓN DE TÉRMINOS CLAVE

  • Plataforma - software o sitio web que permite a tus 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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