LearningML es una herramienta educativa diseñada para que el alumnado aprenda los conceptos básicos del machine learning de forma sencilla, visual y manipulativa. El alumnado puede crear modelos que clasifican imágenes, textos o números y después utilizarlos dentro de proyectos con bloques de Scratch.
Su principal objetivo es que el alumnado comprenda cómo se entrenan los modelos, qué datos necesitan, cómo influyen los sesgos y cómo se usan después para tomar decisiones. Todo ello sin programación compleja, favoreciendo el pensamiento computacional y el análisis crítico de la inteligencia artificial.
EchidnaML incluye esta herramienta, que puede usarse por sí misma o en combinación con los bloques de robótica con EchidnaBlocks.
Entorno de LearningML:
Fases para crear un modelo LearningML:
Para crear un modelo de machine learning tenemos que seguir los siguientes pasos.
- Entrenar: creamos las clases e introducimos los ejemplos
- Aprender: creamos el modelo.
- Probar: comprobamos que el modelo clasifica correctamente.
- Si no clasifica correctamente volvemos a la fase entrenar.
- Abrimos EchidnaBlocks y usamos los bloques de LearningML para construir nuestra aplicación.
Modelo textos:
En este ejemplo podemos ver como crear un modelo de texto e importarlo en EchidnaBlocks para hacer un asistente virtual.
Modelo imágenes:
En este ejemplo podemos ver como crear un modelo de imágenes e importarlo en EchidnaBlocks para hacer un clasificador de residuos.
Modelo números:
En este ejemplo podemos ver como crear un modelo de números que nos clasifique la inclinación de la placa detectando: derecha e izquierda. En EchidnaBlocks vamos a desplazar el personaje en la dirección que nos clasifique.
Pasos para realizar tu proyecto con Machine Learning y Echidna:
0. Abrir la aplicación Machine Learning Models
1. Elegir textos, imágenes o números
2. Entrenar: añadir las clases y los ejemplos
Una vez hemos elegido texto o imágenes, creamos las clases y le proporcionamos datos para que el algoritmo aprenda a reconocerlas.
3. Aprender → Probar→ volver a entrenar?
El ordenador aprende a reconocer texto o imágenes a partir de nuestros datos. Es el momento de probar que el modelo funciona correctamente. Si no funciona como queremos habrá que añadir y revisar los datos de la fase entrenar.
4. Exportar el modelo a EchidnaBlocks
Una vez que las pruebas son satisfactorias, abriremos EchidnaBlocks y podrás utilizar los bloques de Machine Learning con el modelo que acabas de generar. Si ya tenías abierto EchidnaBlocks, no es necesario que lo vuelvas a abrir desde el botón del gatito; el modelo estará disponible automáticamente una vez generado en LearningML
Ejemplos :
Asistente virtual con reconocimiento de texto por IA
En el siguiente video te mostramos un ejemplo sencillo en el que programamos un asistente virtual que enciende y apaga el led RGB cuando se lo pedimos mediante un mensaje de texto. Clasificación de texto por Machine Learning. ¡Verás lo sencillo que es!
Reconocimiento de imagen con Machine Learning
En el siguiente video te mostramos un ejemplo sencillo en el que programamos una aplicación que enciende el led verde cuando mostramos a la cámara un gesto de nuestra mano con el pulgar hacia arriba, y el led rojo cuando el pulgar está hacia abajo. ¡Verás lo sencillo que es!
Redes: