IA lavadora vs refrigerador

Una IA que pueda diferenciar la imagen de un refrigerador y una lavadora.

En resumen, el tipo de IA es un modelo de **clasificación de imágenes basado en una CNN con transfer learning**. Se aprovecha un modelo pre-entrenado para lograr un buen rendimiento con un conjunto de datos relativamente pequeño.

The code uses the following materials, tools, and software:

**Programming Languages and Libraries:**

* **Python:** The primary language for the script.
* **TensorFlow:** A powerful library for machine learning, particularly deep learning, used for model building and training.
* **TensorFlow Hub:** Used to load pre-trained models (MobileNet V2 in this case).
* **Keras:** A high-level API for building and training neural networks; integrated into TensorFlow.
* **NumPy:** For numerical operations and handling arrays.
* **Matplotlib:** For creating visualizations, including image displays and plots (confusion matrix).
* **PIL (Pillow):** For image processing, specifically to handle images and deal with potential image format errors.
* **OpenCV (cv2):** Used for image resizing and potentially other image manipulations.
* **Scikit-learn:** Used for evaluating the model using the confusion matrix.
* **Seaborn:** Used to create visually appealing visualizations, specifically the heatmap for the confusion matrix.

El código implementa un clasificador de imágenes, usando MobileNetV2 pre-entrenada, para distinguir entre lavadoras y refrigeradores. Procesa imágenes, las aumenta (rotaciones, desplazamientos, etc.), entrena el modelo con estas, y luego predice la clase de nuevas imágenes. Finalmente, muestra una matriz de confusión para evaluar el rendimiento y visualiza las imágenes de prueba.