How to make an AI read your handwriting (LAB) : Crash Course Ai #5

Summary

En este episodio de Crash Course AI, Jabril guía a los espectadores a través de un laboratorio práctico donde programan una red neuronal para reconocer letras escritas a mano. Utilizan el conjunto de datos EMNIST para entrenar y probar la red, ajustando parámetros y utilizando la biblioteca SKLearn en Python. A lo largo del video, explican los desafíos de la segmentación y el preprocesamiento de datos, y finalmente prueban su modelo digitalizando un manuscrito creado por John-Green-Bot. Aunque el resultado no es perfecto, demuestra el poder de la IA para resolver problemas del mundo real.

Takeaways

• 🤖 John Green Bot escribió una novela, pero con una letra difícil de leer, por lo que Jabril decide ayudarle a digitalizarla usando aprendizaje automático.
• 💻 El proyecto se centra en programar una red neuronal para reconocer letras manuscritas y convertirlas en texto digital.
• 📚 Utilizan Python y Google Colaboratory para escribir y ejecutar el código necesario para el proyecto.
• 🔡 El primer paso es utilizar el conjunto de datos EMNIST, que contiene imágenes etiquetadas de letras manuscritas.
• 🔍 Las imágenes se dividen en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba para evaluar la precisión del modelo.
• 🧠 Se construye una red neuronal utilizando la librería SKLearn, con 784 neuronas de entrada y 26 de salida, una por cada letra del alfabeto.
• 📈 Tras entrenar la red neuronal con 60,000 imágenes y 20 épocas, se obtiene una precisión del 84% en el conjunto de prueba.
• ⚙️ Se mejoran los resultados aumentando las capas ocultas y el número de épocas, logrando una precisión del 88%.
• 📄 Para procesar las páginas del libro manuscrito de John Green Bot, se ajustan las imágenes al formato correcto y se preprocesan.
• ✍️ El resultado final no es perfecto, pero la red neuronal logra digitalizar la historia, mostrando que el aprendizaje automático puede mejorar el reconocimiento de texto manuscrito.

Q & A

¿Qué proyecto se menciona en el video?

El video trata sobre la creación de una red neuronal para reconocer letras escritas a mano y convertirlas en texto mecanografiado.

¿Qué problema de segmentación se evita en este proyecto?

Se evita el problema de segmentación porque las letras ya están separadas, ya que John-Green-Bot escribió su novela con una letra por página.

¿Qué conjunto de datos se utiliza en el proyecto?

El conjunto de datos utilizado es el EMNIST (Extended Modified National Institute of Standards and Technology), que contiene imágenes etiquetadas de letras manuscritas.

¿Cuántas imágenes de letras contiene el conjunto de datos EMNIST?

El conjunto de datos EMNIST contiene 145,600 imágenes de letras manuscritas.

¿Qué se hace en la fase de preprocesamiento?

En la fase de preprocesamiento, los valores de los píxeles de las imágenes se normalizan dividiendo cada valor entre 255 para que el rango sea entre 0 y 1.

¿Qué tipo de red neuronal se construye en este proyecto?

Se construye una red neuronal de perceptrón multicapa (MLP) con una capa oculta de 50 neuronas y se entrena en 20 épocas.

¿Qué bibliotecas de Python se utilizan en el proyecto?

Se utiliza la biblioteca SKLearn (SciKit Learn) para implementar el algoritmo de Perceptrón Multicapa.

¿Cómo se mide la precisión de la red neuronal?

La precisión se mide con un conjunto de pruebas que no ha sido visto durante el entrenamiento. Se compara la salida de la red con las etiquetas correctas de las imágenes de prueba.

¿Cómo se mejora la precisión del modelo después de la primera prueba?

Para mejorar la precisión, se aumenta el número de capas ocultas a cinco y el número de neuronas en cada capa a 100, y el modelo se entrena en 50 épocas, lo que incrementa la precisión al 88%.

¿Qué ajustes adicionales se hacen a las imágenes de las letras escaneadas de John-Green-Bot?

Se aplican filtros para suavizar los bordes de las letras, centrar cada letra en la imagen y redimensionar las imágenes a 28x28 píxeles para que sean más similares a las del conjunto de datos EMNIST.