Recuerda, las predicciones de calidad necesitan ¡datos de calidad!
Conjunto de datos de calidad
Encuentra patrones correctos
¡Predicción de calidad!
¡Acciones o decisiones correctas!
Pero, ¿qué hace que los datos sean datos de calidad?
¿Puedes hacer una lista?
¿Se te ha ocurrido alguna de estas ideas en tu lista? (haz clic para ver)
Datos de calidad
Muchos datos
Precisos
Coincide con tu problema y solución
Diferentes ejemplos de datos
El tipo adecuado de datos
Tienes permiso para utilizarlo
¡Predicción de calidad!
Mejores acciones o decisiones
HAY 3 FORMAS DE RECOPILAR DATOS DE CALIDAD
Recopila tus propios datos de entrenamiento de
tu comunidad
Recopila datos con
sensores o entradas del usuario
Utiliza datos de
conjuntos de datos públicos
¿Qué camino es el adecuado para ti?
COMUNIDAD
si la información que necesitas está disponible en tu comunidad y puedes obtener permiso para utilizarla.
SENSORES
si quieres que tu aplicación recoja datos por sí sola.
CONJUNTOS DE DATOS PÚBLICOS
si necesitas muchísimos datos o estás resolviendo un problema que es más global.
DATOS DE TU COMUNIDAD
Planifica: ¿Qué tipo de datos necesitas de tu comunidad? ¿Cómo los recopilarás?
Encuestas
Haz fotos
Concierta citas
Graba sonidos
DATOS DE SENSORES
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 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
Necesitarás dispositivos que te ayuden a capturar tus datos. Podrías usar:
Teléfono móvil
Tu teléfono móvil 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.
NOTA: Utilizaréis el MachineLearningForKids sitio web.
Tendréis dos opciones para utilizar el sitio web:
Pídele a tu profesor o tutor que se registre y te cree una cuenta.
Podéis guardar vuestro proyecto, pero el proyecto de Scratch no se guardará en la web. Si queréis conservar el proyecto de Scratch, guárdadlo en vuestro ordenador.
Prueba sin cuenta haciendo clic en Comenzary, a continuación, haz clic en Pruébalo ahora.
Si lo intentas ahora sin una cuenta, puedes hacer el ejercicio, pero no puedes guardarlo.
Inicio de sesión
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