Lección 1, Tema 1
En Progreso

Cómo aprenden las máquinas Copy

27/06/2022

Vimos cómo aprenden los humanos. Pero, ¿cómo aprenden las máquinas? ¿Es lo mismo que los humanos o es diferente? Echemos un vistazo.

Definición

El aprendizaje automático es el proceso en el que las máquinas aprenden a actuar por sí mismas sin ninguna intervención humana. Básicamente, se trata de hacer que una computadora realice una tarea sin estar programada explícitamente para hacerlo.

Modelo de aprendizaje automático

Proceso de aprendizaje automático

Ciclo de vida del aprendizaje automático

Exploremos el proceso de creación de un modelo de aprendizaje automático para identificar gatos y perros a partir de imágenes:

Paso 1: definir el proyecto / objetivo

  1. Especifique el problema: clasificación de la imagen como perro o gato.
  2. Defina la unidad de análisis o el objetivo de predicción.
  3. Define el tipo de modelo: ¿imagen, sonido o pose? En nuestro caso será imagen.

Paso 2: explorar y adquirir datos de entrenamiento

Los datos de entrenamiento  son un conjunto inicial   de  datos que se utilizan para ayudar a una máquina a desarrollar un algoritmo.

Para identificar gatos y perros, necesitaríamos muchas imágenes de gatos y perros como datos de entrenamiento.

Gatos: 

Perros:

Paso 3: Entrenamiento de modelos

Esta etapa se ocupa de crear un modelo a partir de los datos que se le proporcionan. En esta etapa, una parte de los datos de entrenamiento se usa para encontrar el algoritmo del modelo que ayuda a minimizar el error de los datos dados. Los datos restantes se utilizan luego para probar el modelo.

Estos dos pasos se repiten generalmente varias veces para mejorar el rendimiento del modelo.

En nuestro caso realizamos el modelo para identificar imagen en dos categorías:

  1. Gatos
  2. Perros

Paso 4: Implementar el modelo

Ahora está listo para usar el modelo para identificar una nueva imagen como gato y perro.

En el siguiente tema, le presentamos Teachable Machine, donde aprenderá a entrenar modelos de AA.