Tutorial Teachable Machine: Piedra Papel o Tijera con Inteligencia Artificial

Summary

Este video explica cómo usar Teach Machine, una herramienta basada en la web que facilita la creación de modelos de aprendizaje automático. El usuario aprende a entrenar un modelo para reconocer gestos de la mano (piedra, papel, tijera) y un control, utilizando imágenes capturadas por webcam. A través de ejemplos prácticos, se muestra cómo clasificar imágenes con alta precisión, y cómo exportar el modelo para usarlo en aplicaciones externas como p5.js. El tutorial resalta la accesibilidad y efectividad de Teach Machine para principiantes en el campo del aprendizaje automático.

Takeaways

• 😀 La herramienta 'Machine' permite crear modelos de aprendizaje automático de forma rápida y accesible.
• 😀 'Machine' es una aplicación basada en la web para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático (Machine Learning).
• 😀 Existen tres tipos de proyectos en la aplicación: imagen, audio y posturas.
• 😀 El proyecto de imagen permite entrenar la Inteligencia Artificial (IA) para clasificar imágenes según diferentes clases.
• 😀 Se pueden crear clases como piedra, papel, tijera, o incluso algo completamente distinto como un control.
• 😀 Para entrenar el modelo, se utilizan imágenes capturadas a través de la webcam del usuario.
• 😀 Para cada clase (como piedra, papel o tijera), se graban imágenes manteniendo pulsado un botón para entrenar la IA.
• 😀 El modelo entrenado puede reconocer con alta precisión las clases de imágenes entrenadas, como piedra, papel, tijera y control.
• 😀 Una vez entrenado el modelo, la aplicación ofrece la opción de exportarlo para usarlo en otras aplicaciones.
• 😀 El modelo entrenado fue implementado en p5.js para ser utilizado con expresiones faciales, demostrando su flexibilidad y aplicabilidad.

Q & A

¿Qué es Machine y cuál es su objetivo principal?

Machine es una herramienta basada en la web que permite crear modelos de aprendizaje automático (Machine Learning) de forma rápida, sencilla y accesible para cualquier persona. Su objetivo principal es facilitar la creación de modelos de inteligencia artificial para tareas como clasificación de imágenes, audio y posturas.

¿Qué tipo de proyectos se pueden crear en Machine?

En Machine se pueden crear tres tipos de proyectos: proyectos de imagen, proyectos de audio y proyectos de posturas. Cada uno tiene aplicaciones específicas para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.

¿Cómo se inicia un proyecto de clasificación de imágenes en Machine?

Para iniciar un proyecto de clasificación de imágenes, primero debes seleccionar el proyecto de imagen desde la página principal. Luego, eliges un modelo de imagen estándar y creas clases que representen los objetos que deseas que el modelo reconozca.

¿Cuáles son los pasos para entrenar un modelo en Machine utilizando imágenes?

Los pasos para entrenar un modelo incluyen: seleccionar las clases que el modelo debe aprender a reconocer, grabar imágenes de ejemplo para cada clase usando la webcam, y luego preparar el modelo para que pueda identificar estas clases cuando se le presenten nuevas imágenes.

¿Cómo se entrenan las clases en un proyecto de imagen?

Para entrenar las clases, debes capturar imágenes representativas para cada clase. Esto se hace mostrando objetos frente a la webcam y presionando el botón para grabar cada imagen. Por ejemplo, se pueden usar diferentes posiciones de la mano para representar piedra, papel y tijera.

¿Qué herramientas ofrece Machine para exportar el modelo entrenado?

Machine ofrece la opción de exportar el modelo entrenado, lo que te permite usarlo en otras aplicaciones o entornos, como p5.js, para implementaciones más avanzadas o integraciones con otros proyectos.

¿Cómo se evalúa la precisión de un modelo entrenado en Machine?

La precisión del modelo se evalúa mostrando imágenes de prueba y observando las probabilidades de clasificación que el modelo asigna a cada imagen. Por ejemplo, si el modelo muestra una alta probabilidad de que una imagen sea 'piedra', esto indica que el modelo ha aprendido bien esa clase.

¿Qué sucede después de que el modelo ha sido preparado y entrenado?

Después de que el modelo ha sido entrenado y preparado, se pueden hacer pruebas con nuevas imágenes. El modelo debería ser capaz de clasificar las imágenes con una probabilidad alta según las clases definidas durante el entrenamiento.

¿Qué tipo de clases se crearon en el ejemplo de entrenamiento proporcionado?

En el ejemplo proporcionado, se crearon cuatro clases: piedra, papel, tijera (basado en el juego de 'piedra, papel o tijera'), y un control (sin relación con las manos). Cada una de estas clases fue entrenada con imágenes específicas capturadas usando la webcam.

¿Cuál es la ventaja de usar Machine para crear modelos de aprendizaje automático?

La principal ventaja de usar Machine es que facilita la creación y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático sin necesidad de tener conocimientos avanzados en programación o ciencia de datos. La interfaz es accesible y permite realizar proyectos prácticos de manera eficiente y rápida.