3. Proyectos con IA

EchidnaML integra LearningML, una plataforma educativa diseñada para aprender los fundamentos del machine learning (aprendizaje automático) de forma sencilla y visual. Esto nos permite incorporar inteligencia artificial a nuestros proyectos con la placa EchidnaBlack2.

En estos proyectos crearemos modelos que clasifican textos, imágenes y números, y después los usaremos en nuestros programas con los bloques de LearningML de EchidnaBlocks. Así entenderemos cómo se entrenan los modelos, qué datos necesitan, cómo influyen los sesgos y cómo se usan después para tomar decisiones.

Conceptos clave

• Modelo: lo que construye el ordenador a partir de los ejemplos para clasificar datos nuevos.
• Clase: cada una de las categorías en las que el modelo puede clasificar un dato (por ejemplo, Enciende y Apaga).
• Ejemplo: cada dato que añadimos a una clase para enseñar al modelo cómo es esa clase.
• Confianza: el porcentaje de seguridad que tiene el modelo en su respuesta.

El entorno de LearningML

Para abrir LearningML pulsamos el botón Ir a LearningML de EchidnaBlocks, y para volver, el botón Ir a EchidnaBlocks.

En estos proyectos usaremos sobre todo:

• Nombre del archivo (6): el nombre con el que guardamos el modelo.
• Tipos de modelo (7): elegimos si queremos reconocer textos, imágenes o números.
• Ir a EchidnaBlocks (3): volvemos a EchidnaBlocks para usar el modelo en nuestro programa.

Fases para crear un modelo

Para crear un modelo seguimos siempre estas fases:

1. Entrenar: creamos las clases e introducimos los ejemplos.
2. Aprender: creamos el modelo.
3. Probar: comprobamos que el modelo clasifica correctamente. Si no lo hace, volvemos a la fase Entrenar.
4. Programar: abrimos EchidnaBlocks y usamos los bloques de LearningML para construir nuestra aplicación.

Proyectos

1. Asistente virtual: un modelo de texto que entiende nuestras órdenes para encender y apagar la luz.
2. Clasificador de residuos: un modelo de imágenes que reconoce con la cámara a qué contenedor va cada residuo.
3. Mando de inclinación: un modelo de números que reconoce, con el acelerómetro, hacia dónde inclinamos la placa.

Estructura de los proyectos

Todos los proyectos con IA siguen la misma estructura:

1. Qué vamos a hacer: descripción del proyecto, qué vamos a aprender y qué vamos a usar.
2. Entrenamos el modelo: creamos las clases y los ejemplos, el modelo aprende y lo probamos.
3. Programamos: el programa de bloques que usa el modelo y cómo funciona.
4. Mejóralo: propuestas para ampliar el proyecto por tu cuenta.