Ejemplos de Machine Learning utilizando la herramienta Teachable Machine

Summary

En este video se muestra el proceso de entrenamiento de modelos de clasificación utilizando la herramienta Tichauer McKean. Se presentan ejemplos prácticos con imágenes de instrumentos musicales como guitarras y bajos, así como con audios de batería, guitarra y piano. Se detallan parámetros clave como la época, tamaño del lote y tasa de aprendizaje, que influyen en el rendimiento del modelo. El proceso incluye la carga de datos, el entrenamiento del modelo y las pruebas para verificar su precisión, culminando con la exportación del modelo para su uso compartido.

Takeaways

• 😀 La herramienta Tichauer McKean se utiliza para realizar clasificación de imágenes y audios en proyectos de aprendizaje automático.
• 😀 El proceso comienza con la selección y carga de un conjunto de datos de imágenes, como guitarras y bajos, para entrenar el modelo.
• 😀 Una vez cargadas las imágenes, la herramienta las normaliza y recorta automáticamente para preparar el entrenamiento del modelo.
• 😀 Los parámetros clave del modelo incluyen: número de épocas, tamaño del lote y tasa de aprendizaje, los cuales influyen en el rendimiento del modelo.
• 😀 El número de épocas determina cuántas veces el algoritmo recorre todo el conjunto de datos durante el entrenamiento.
• 😀 El tamaño del lote afecta la eficiencia del proceso de entrenamiento, dividiendo el conjunto de datos en fragmentos más pequeños para reducir la carga de procesamiento.
• 😀 La tasa de aprendizaje controla la velocidad con la que el modelo ajusta sus parámetros, afectando el tiempo de procesamiento y la precisión del modelo.
• 😀 Tras configurar los parámetros, el modelo es entrenado y luego probado con un conjunto de imágenes de prueba para verificar su precisión.
• 😀 El modelo entrenado puede ser exportado a la nube (Google Drive) y compartido con otros usuarios para facilitar su acceso y pruebas adicionales.
• 😀 Se realiza una segunda demostración para clasificar imágenes de flores, como tulipanes, rosas, lirios y girasoles, con éxito en el modelo entrenado.
• 😀 El proceso también se aplica a la clasificación de audios, donde se utilizan grabaciones de instrumentos musicales como guitarra, batería y piano, y el modelo es probado con diferentes sonidos para validar su desempeño.

Q & A

¿Qué es lo primero que se hace al iniciar el proyecto de clasificación de imágenes?

Lo primero es seleccionar el proyecto para imágenes y cargar un conjunto de datos que contenga las imágenes que se desean clasificar, en este caso, imágenes de guitarras y bajos.

¿Qué ocurre después de cargar las imágenes en la herramienta?

Una vez cargadas las imágenes, la herramienta las normaliza y recorta automáticamente para su posterior entrenamiento.

¿Qué parámetros deben configurarse antes de entrenar el modelo?

Se deben configurar los parámetros como las épocas, el tamaño del lote y la tasa de aprendizaje, que son fundamentales para el proceso de entrenamiento del modelo.

¿Qué significa la 'época' en el contexto del entrenamiento del modelo?

Una 'época' se refiere a cuántas veces el algoritmo recorre todo el conjunto de datos durante el entrenamiento. Es decir, cuántas veces se ven todas las imágenes por la red neuronal.

¿Por qué es importante ajustar el tamaño del lote?

El tamaño del lote se ajusta para dividir el conjunto de datos en fragmentos más pequeños. Esto ayuda a manejar eficientemente grandes volúmenes de datos y acelera el procesamiento sin saturar la memoria.

¿Qué efecto tiene una tasa de aprendizaje muy baja o muy alta?

Una tasa de aprendizaje muy baja hace que el modelo aprenda lentamente, lo que requiere más tiempo de procesamiento, mientras que una tasa muy alta puede llevar a un modelo ineficiente que no logre aprender correctamente.

¿Cómo se puede probar el modelo después de entrenarlo?

Se puede probar cargando nuevas imágenes en el modelo para verificar si clasifica correctamente los elementos, como las guitarras o bajos, y se pueden obtener resultados inmediatos para evaluar su precisión.

¿Qué sucede si se carga una imagen fuera de las clases que el modelo ha aprendido?

Si se carga una imagen que no pertenece a ninguna de las clases entrenadas (como un violín en lugar de una guitarra o bajo), el modelo probablemente no podrá clasificarla correctamente y dará una baja probabilidad de coincidencia.

¿Cómo se puede compartir el modelo entrenado con otros?

El modelo entrenado se puede exportar y subir a la nube, como Google Drive, para generar un enlace que luego puede ser compartido con otras personas para que puedan probarlo.

¿Cómo funciona el proceso de clasificación de audios en la herramienta?

Al igual que con las imágenes, se graban audios de diferentes instrumentos (guitarra, piano, batería) y se entrenan para que el modelo pueda reconocer y clasificar correctamente los sonidos, como distinguir entre una guitarra y una batería.