AI: addestra il tuo modello

  • Decidi una piattaforma per addestrare il tuo modello di IA
  • Raccogli il tuo set di dati iniziale e inizia ad addestrare il modello di intelligenza artificiale per il tuo progetto.

Queste sono le attività di questa lezione:

IL TUO DATASET

A questo punto dovresti aver raccolto i dati per il tuo set di dati. Come promemoria, ci sono tre modi per raccogliere i dati:

  1. Raccogli i dati sulla formazione dalla tua comunità comunità
  2. L'invenzione raccoglie dati con sensori o con l'input dell'utente
  3. Utilizza i dati di set di dati pubblici per i dati di formazione

 

Dovresti anche aver deciso quale tipo di dati vuoi utilizzare nel tuo set di dati: immagini, testi, suoni o pose. 

Il tuo set di dati deve soddisfare i seguenti criteri:

  • Il tipo giusto di dati
  • Tanti esempi
  • Variegato esempi - diversi e rappresentativi (imparziali)

PROCESSO DI FORMAZIONE

Dati di ingresso

Caricandola, o tramite una webcam per le immagini

Treno

Esegui i dati attraverso un algoritmo di apprendimento.

Test

Utilizzando i nuovi input, verifica che il tuo modello sia accurato.

SCEGLI LA PIATTAFORMA

La piattaforma che hai scelto deve permetterti di:

  • formare il giusto tipo di dati (immagini, suoni, testi, ecc.)
  • utilizzare il modello per integrarlo nella soluzione proposta (web o app mobile)

Non sei limitato a queste piattaforme, ma si tratta di opzioni semplici e di facile utilizzo per l'integrazione con un'applicazione mobile o web.

La piattaforma migliore per il tuo progetto può dipendere dal tipo di dati presenti nel tuo set di dati, poiché non tutte le piattaforme sono in grado di addestrare ogni tipo di dati. 

Prova uno o più tutorial di una o due piattaforme per capire quale piattaforma ti aiuterà a raggiungere gli obiettivi del tuo progetto.

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

Tipi di classificazione: immagini, suoni, pose

Integrazioni Technovation: App Inventor, Python, altre integrazioni tramite API

Ecco tre tutorial per provare Teachable Machine utilizzando diversi tipi di dati.

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

Tipi di classificazione: immagini, suoni, testo, numeri

Integrazioni Technovation: App Inventor, Python

Machine Learning for Kids contiene molti esempi di tutorial e fogli di lavoro per saperne di più. 

Dovrai avere un mentore o un insegnante per registrarti per un account insegnante. Poi potranno creare un account studente per te.

 

Dai un'occhiata a questi esempi/tutorial con MachineLearningForKids.

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

Tipi di classificazione: immagini, suoni, pose, mesh del viso

Integrazioni Technovation: Applicazioni mobili App Inventor

Se stai già utilizzando App Inventor come piattaforma di codifica per il tuo progetto, questa è una buona opzione.

Ecco alcuni tutorial per iniziare:

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

Tipi di classificazione: immagini

Integrazioni Technovation: Thunkable, applicazioni web (utilizzando le API)

Anche se ci sono altre opzioni, questa è una buona soluzione se utilizzi Thunkable come piattaforma di codifica.

Guarda la prima parte di questo tutorial per imparare a usare Ximilar. La seconda parte verrà mostrata nella prossima unità, quando integrerai il tuo modello con Thunkable.

  • Video tutorial addestrare un modello per individuare diversi tipi di barriere coralline

Le piattaforme di cui sopra sono solo dei consigli per avvicinarsi facilmente all'addestramento e all'utilizzo dei modelli di intelligenza artificiale.

Esistono molti strumenti di intelligenza artificiale più avanzati. Alcuni sono elencati nella sezione Risorse aggiuntive. Potrebbero richiedere l'uso di linguaggi avanzati come Java, Python o Swift e molto probabilmente comporteranno l'uso di API (Application Programming Interface).

ATTIVITÀ: ADDESTRAMENTO DEL MODELLO

Tempo stimato: 60 minuti

Addestra il tuo modello di intelligenza artificiale utilizzando il tuo set di dati

  1. Scegli la piattaforma più adatta al tuo progetto.
  2. Addestra il tuo modello di intelligenza artificiale utilizzando il tuo set di dati.
    • Se non hai raccolto tutti gli esempi del tuo set di dati, aggiungi quelli che hai.
    • Aggiungine altri man mano che raccogli più dati.
    • Salva il tuo progetto/modello per potervi tornare in seguito!
  3. Dopo aver addestrato il tuo modello di intelligenza artificiale, testalo con altri esempi. Questi esempi di prova devono essere diversi da quelli utilizzati per l'addestramento.
  4. Se il tuo modello non è molto accurato (oltre il 70%), aggiungi altri esempi di formazione, riqualifica e ripeti il test.

Migliori pratiche: La formazione dei modelli è difficile! Persino Google sbaglia. La loro AI è stata addestrata ma ha comunque iniziato a produrre risultati sbagliati! Non arrenderti!

Domande guida da porre agli studenti: Quanto vuoi che sia accurato il tuo modello di IA? Se non può essere preciso al 100%, qual è una risposta accettabile? L'80% delle volte? Dipende dal rischio per cui si utilizza il modello? Ad esempio, le auto a guida autonoma devono essere piuttosto accurate, altrimenti potrebbero fare del male a qualcuno, ma i risultati delle ricerche su Google hanno apparentemente un limite molto più basso. 

I consigli dei mentori sono forniti dal supporto di AmeriCorps.

A stilizzata, logo AmeriCorps in blu

RIFLESSIONE

Questa attività serve solo ad addestrare il modello.

Nella prossima unità, integrerai il tuo modello in una piattaforma software per trasformarlo in un'applicazione funzionante.

Perché la piattaforma scelta è una buona scelta per il tuo progetto?
Cosa speri di ottenere con il tuo modello di IA ora che l'hai costruito?
Sei sicuro che la piattaforma che hai scelto ti aiuterà a raggiungere i tuoi obiettivi?

REVISIONE DEI TERMINI CHIAVE

  • Piattaforma - un software o un sito web che consente agli utenti di eseguire un'attività o di utilizzare uno strumento.
  • Classificazione - Modello di apprendimento automatico utilizzato per identificare o categorizzare diversi dati.

RISORSE AGGIUNTIVE

Ecco alcune piattaforme più avanzate per la creazione di modelli di intelligenza artificiale.

Nota: se decidi di utilizzare questi strumenti, assicurati di verificare i prezzi. Alcuni strumenti sono gratuiti a seconda del numero di utenti che utilizzano la tua applicazione.

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