Diccionario
Learning ML
- Definición:
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Learning Machine Learning, es un aplicación que permite desarrollar, de forma sencilla, sistemas de aprendizaje automático.
- Ejemplo:
-
Nosotros lo vamos a utilizar para clasificar imágenes.
Nos comunicamos con la Lengua de Signos
4.4. Programando con Learning ML
Diccionario
Learning ML
Ahora ha llegado el momento de aprender a realizar programas de reconocimiento de imágenes con Learning ML.
Es muy importante que prestes atención y realices todos los ejercicios.
¡Empezamos!
Definición:
Learning Machine Learning, es un aplicación que permite desarrollar, de forma sencilla, sistemas de aprendizaje automático.
Ejemplo:
Nosotros lo vamos a utilizar para clasificar imágenes.
1. Secuencia de trabajo
Aquí tienes la secuencia de trabajo que deberás seguir para desarrollar tu proyecto utilizando Learning ML.
¡Veamos todos los pasos que deberás realizar!
1. Nuevo proyecto
Para comenzar un nuevo proyecto podemos hacerlo sin necesidad de registrarnos o registrándonos en la platafora:
| Sin registro | Con registro en Learning ML |
|
Elegiremos esta opción cuando no nos hayamos unido a Learning ML. Recuerda que registrarse ofrece muchas ventajas.  |
Si nos unimos, después de iniciar sesión pulsaremos en ¨Nuevo¨.
|
2. Tipo de reconocimiento
Learning ML permite desarrollar proyectos relacionados con:
- Reconocimiento de textos.
- Reconocimiento de imágenes.
- Reconocimiento de números (versión Beta).
Nuestro proyecto trata sobre el reconicimiento de imágenes.
Por lo tanto debes elegir la opción indicada.
3. Entrenar
No olvides dar un nombre a tu proyecto.
El siguiente paso sería introducir los datos dentro de las etiquetas.
En la imagen inferior puedes ver un ejemplo con la etiqueta "Hola".
Debes repetir el proceso hasta crear todas la etiquetas que necesite tu proyecto.
4. Aprender a reconocer imágenes
Una vez introducidos todos los datos en sus etiquetas correspondientes ya podemos iniciar el algoritmo que genere nuestro modelo.
5. Probar y programar
En la imagen se puede ver que el grado de confianza obtenido es del 71%.
Una respuesta con una confianza menor del 60% nos indica que debemos introducir más datos y generar un nuevo modelo.
Recuerda:
- Mayor cantidad de datos es igual a mayor confianza en la respuesta del modelo.
- Los datos de calidad favorecen la generalización.
Por último, sólo nos queda pulsar sobre el icono de Scratch para iniciar la programación.
Importante, una respuesta con una confianza menor del 60% nos indica que:
- Debemos introducir más datos.
- Revisar la calidad de los datos para que el modelo sea capaz de generalizar correctamente.
- Volver a entrenar el modelo.
Apoyo visual
2. Jugando a ganar-ganar
A continuación se muestran los bloques relacionados con el reconocimiento de imágenes con Learning ML y una breve descripción.
Después de ver la información anterior, os propongo algo divertido.
¡Un juego por parejas!
Se trata de haceros preguntas sobre los bloques estudiados e ir marcando las caras sonrientes si se acierta o las tristes en caso contrario.
Las preguntas pueden hacerse de forma desordenada hasta completar los ocho bloques.
El juego consiste en conseguir, entre ambos jugadores, un mínimo de 12 puntos. Cuando alcancéis la puntación conseguiréis: ganar-ganar.
A continuación tenéis una tabla que os puede servir de guía. La podéis rellenar en:
- Vuestro cuaderno, haciendo vuestra propia tabla de recogida de información.
- Pidiéndole a vuestro profesor o profesora que os de de la tabla de aciertos.
Lumen dice ¿No lo habéis conseguido?
No pasa nada, podéis volver a intentarlo. Recuerda que cuando queremos aprender algo, lo normal es equivocarse al principio. Fallar forma parte de aprender.
Además, con cada fallo aprendemos del error y lo mejoramos para la vez siguiente.
Cuando alcancéis el objetivo, podéis decir que habéis conseguido: ¡ganar-ganar!
Tabla de aciertos
Hacer clic sobre la imagen para imprimirla o descargarla
3. Aprendemos a programar "Hola"
Seguimos trabajando en pareja.
Aquí os presento toda la información necesaria para realizar tu primer programa de reconocimiento de imágenes.
1. Introducir Datos
Como ya sabéis, los datos son una parte fundamental de la Inteligencia Artificial.
En nuestro caso los datos serán imágenes.
2. Generar modelo
Ya habéis introducido los datos en el sistema. Ahora es el momento de generar el modelo.
Para poder general el modelo, al menos debéis incluir dos etiquetas con sus imágenes correspondientes.
Seleccionamos la opción Apreder a reconocer imágenes.
Debemos esperar unos segundos y el sistema mostrará el mensaje: Ya puedes usar el modelo.
3. Probar el modelo
Una vez generado el modelo, antes de continuar, hay que probar el grado de confianza que realiza en la clasificación de imágenes.
El proceso a seguir es:
- Introducir una imagen de prueba para que el modelo la clasifique. Se puede hacer:
- Subir una imágen de prueba (necesitas tener el archivo de la imagen en el ordenador).
- Subir imagen de prueba usando la webcam (opción recomendada).
- Comprobar el grado de confianza de la clasificación.
Recordar que cuantos más datos introducimos en el modelo, mejor clasificación realizará.
4. Escribir el programa "Hola" con Scratch
Ya hemos introducimo los datos, generado el modelo y hemos probado su confianza.
Ha llegado el momento de escribir el programa.
Recuerda que hay muchas formas de escribir un programa que resuelva el mismo problema.
Te muestro un posible programa para clasificar el signo de Hola.
¡¿Verdad que es muy fácil?!
4. Mi primer programa de reconocimiento de imágenes
Ha llegado el momento de que tú realices tu primer programa de reconocimiento de imágenes.
No te preocupes sólo debes seguir el siguiente proceso:
- Abrir la aplicación Learning ML.
- Seleccionar Versión 1.2
- Seleccionar la opción Reconocer Imágenes.
- Seleccionar la opción Añadir nueva clase de imágenes.
- Introducimos el nombre de la etiqueta, en este caso podría ser Hola.
- Seleccionamos añadir imágenes.
Lumen dice ¿Te puede ayudar?
Si te has perdido y no sabes continuar te recomiendo que vuelvas a ver el apartado 3. Aprendemos a programar "Hola".
Kardia dice ¿Te atreves con Adios?
Si has terminado de programar el reconocimiento de "Hola", te propongo que hagas lo mismo con "Adiós".
Recuerda que para que el programa sea funcional deberá tener al menos dos etiquetas.
Imágenes de Hola
Aquí tienes las imágenes necesarias para que realices la programación de "Hola".
- Carpeta comprimida con las imágenes.
Imágenes de Adiós
Aquí tienes las imágenes necesarias para que realices la programación de "Adiós".
- Carpeta comprimida con las imágenes.
4. Completa el diagrama
La siguiente actividad debes intentarla hacerla de forma individual.
La imagen pertenece a un diagrama donde se explica todo el proceso desde la entrada de datos hasta el reconocimiento de imágenes.
Observarás que faltan algunas palabras.
Esta es tu misión: completar el diagrama para que tenga sentido.
¿Necesitas ayuda para hacer el diagrama?
Si tienes dudas para hacer tu diagrama, te invito a ver la Guía didáctica de la competencia aprender a aprender .
Aquí encontrás información sobre:
5. Ponemos en orden todo lo aprendido
En los apartados anteriores hemos aprendido muchas cosas nuevas.
Ha llegado el momento de ordenar toda la información.
Para ello te planteo los siguientes ejercicios:
Opción A: Haciendo memoria
Te pido que hagas un poco de memoria e intenta recordar tres aspectos del proceso que has visto anteriormente:
- Recuerdo que ...
- Recuerdo que ...
- Recuerdo que ...
Opción B: Dibujo mi propio diagrama
Ahora te propongo que intentes dibujar tu propio diagrama.
Intenta hacerlo sin mirar y luego comprueba el resultado.
Opción C: Ahora te explico yo
La mejor forma de aprender es enseñando.
Te propongo que expliques a un compañero o compañera el proceso que se debe seguir en el reconocimiento de imágenes.
6. Reviso lo que aprendo
Reflexiona un momento sobre todo lo que has aprendido hasta llegar aquí y completa el PASO 3 (Reviso lo aprendido) de tu Diario de aprendizaje.
Recuerda:
- Pregunta a tu profesor o profesora si lo vas a rellenar en papel o en el ordenador.
- Si lo rellenas en el ordenador, no te olvides de guardarlo en una carpeta que más tarde puedas localizar.
¡Ánimo, que lo harás genial!
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