5.3.3 Modelo de números

En este tercer ejemplo con LearningML veremos los pasos para crear un modelo de números y cómo usarlo con EchidnaBlocks.

En este caso vamos a crear un modelo 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.

Abrir LearningML

Para abrir LearningML pulsamos el botón Ir a LearningML de EchidnaBlocks.

Elegir tipo de datos

Es el momento de elegir con qué tipo de datos vamos a trabajar, en este caso con datos de tipo números.

1- Entrenar: Crear las clases y añadir los ejemplos

Una vez hemos elegido el tipo de datos números, seleccionamos el número de columnas del dato a introducir. En nuestro caso elegimos números con 2 columnas, ya que vamos a introducir datos de los valores del acelerómetro en coordenadas x e y.

Creamos las clases y le proporcionamos datos para que el algoritmo aprenda a reconocerlas.

En este caso vamos a crear dos clases:

• Derecha
• Izquierda

Los números se deben introducir separándolos con una coma. Como hemos elegido un número de columnas igual a 2, debemos introducir un par de números separados por una coma.

2- Aprender

Al hacer clic en el botón Aprender a reconocer números, como ya hemos visto en los otros tipos, el algoritmo de machine learning aprende a reconocer números a partir de nuestros datos.

3- Probar

Es el momento de probar que el modelo que hemos creado clasifica correctamente. Para lo cual introducimos en la caja de texto de la fase 3-Probar, nuevos números separados por coma, similares pero distintos a los de la fase de entrenamiento.

El modelo arrojará su predicción y comprobaremos si clasifica correctamente y con qué porcentaje de confianza lo hace.

En este caso comprobamos que clasifica números de diferentes sectores con más de un 80% de probabilidad en la categoría que le corresponde.

1- ¿Volver a entrenar?

Si no clasifica como queremos, tendremos que añadir y revisar los datos de la fase de entrenamiento.

4- Programamos en EchidnaBlocks

Una vez que las pruebas del modelo hayan sido satisfactorias, podemos acceder a EchidnaBlocks. Desde allí, ya podremos utilizar los bloques de learningml con el modelo que acabamos de generar y programar nuestra aplicación robótica.

El programa tiene dos scripts. El primero lee continuamente el acelerómetro y guarda los valores de los ejes X e Y en las variables acelX y acelY. Además, guarda en Confianza y Sentido la confianza y la clase que da el modelo, para poder verlas en el escenario mientras inclinamos la placa.

En el segundo script, cuando presionamos el botón SL, el programa clasifica la inclinación de la placa a partir de los valores del acelerómetro.

Lógica de programación:

SI la clasifica como "derecha":
    --> El personaje se desplaza a la derecha.

SI la clasifica como "izquierda":
    --> El personaje se desplaza a la izquierda.