Introducción a la IA con Python

Introduction to AI with Python

“Felicidades has llegado al final del curso. ¡Muchas gracias por acompañarme! Para el proyecto del curso deberás realizar un modelo de Machine Learning que sirva para clasificar y detectar tus propias imágenes, utilizando redes neuronales. Para comenzar, selecciona qué objeto u objetos deseas clasificar con tu clasificador. Debe ser algo de lo que puedas tener muchas imágenes de ejemplo, o puedes obtenerlas desde internet (e.g. animales, utensilios de cocina, etc). Luego, obtén tantas imágenes como puedas para el proceso de entrenamiento, y coloca todas las imágenes de cada categoría en una carpeta diferente. Por ejemplo, si vas a clasificar plumas y lápices, debes crear una carpeta "Plumas" y otra "Lápices", cada una con sus imágenes. Deja algunas cuantas imágenes separadas para usarlas para las predicciones (que no se usen durante el entrenamiento). Sigue el proceso similar a como lo vimos en el curso. Recomiendo probar de 2 maneras: Creando tu propio modelo desde cero, y otro con transferencia de aprendizaje utilizando un modelo existente, para comparar los resultados. Recuerda que puedes probar con diferentes hiperparámetros (número de capas, número de neuronas) y ver cuál te da mejores resultados. Después, crea tu set de datos y sepáralos en sets de Entrenamiento y Pruebas. Entrena tus modelos. Utiliza los datos y gráficas para encontrar los mejores hiperparámetros a utilizar, así como definir un numero apropiado de épocas para entrenar tu modelo sin que caiga en el sobreajuste / subajuste. Finalmente, utiliza tu modelo para realizar predicciones, puedes usar las imágenes que dejaste separadas al inicio, o puedes buscar imágenes adicionales en internet, o tomar otras fotografías si es un modelo que entrenaste con tus propias fotografías. Una vez que tu proyecto esté listo, me encantaría que lo subieras al foro haciendo clic en " Crea tu proyecto. Yo estaré dándote feedback tan pronto como me sea posible. Sin embargo, te pido que seas paciente ya que, puedo tardar un poco en responder. Mientras esperas, observa el trabajo del resto de tus compañeros. Te invito a intercambiar ideas con ellos, siempre de una manera respetuosa. De esta manera podemos ayudarnos y aprender entre todos. Muchas gracias por completar el curso, nos vemos pronto en el foro.”

Transcripción parcial del vídeo

“Y con esto llegamos al final del curso. Espero que lo hayas disfrutado y que hayas aprendido mucho, pero antes de irte, quiero darte unos tips para tu proyecto final. Recuerda que puedes crear tu propio modelo desde cero o buscar y utilizar un modelo existente para adaptar. Prueba con diferentes hiperparámetros, agrega o quita capas y neuronas a tu red y mide cuál te da mejores resultados. Si tu modelo cae rápidamente en el sobreajuste, prueba utilizando más imágenes de entrenamiento o con las técnicas que vimos en el curso como el dropout. Y en caso de que estés batallando un poco con Pyth...”

Generamos automáticamente esta transcripción y puede haber erratas.

Resumen del curso: Introducción a la IA con Python

• Nivel: Iniciación
• 98% valoraciones positivas (415)
• 26684 estudiantes
• 6 unidades didácticas
• 29 lecciones (4h 22m)
• 16 recursos adicionales

• Categoría

  Diseño Web y App, Inteligencia Artificial

• Áreas

  Desarrollo Web, IA para programación, Inteligencia Artificial, Programación