Clasificador de Prendas de Vestir

He creado un Modelo Convolucional capaz de predecir que clase de ropa o moda le estamos pasando, en este caso son imagenes de ropas, para que nos diga que tipo de ropa es.

Para poder lograr esto utilizé los siguientes módulos o paquetes de Python
Tensorflow
Tensorflow_datasets
Matplotlib
Math
Numpy

Importar el módulo de Tensorflow y nuestro data set de imagenes de ropas

Visualizar nuestros metadatos y ver de una manera detallada la información de nuesto set de datos

Separar nuestros datos los que vamos a usar para entrenar nuestro modelo y los datos que vamos a utilizar para testiar nuestro modelo. En este caso como es un data set de Tensorflow Hub vemos como ya estos datos vienen separados, esto se puede visualizar en nuestro metadatos. Separé los datos y e imprimí los label del metadatos para ver cuales tenia.

Para resumir, ya luego que tenemos nuestros datos separados procedemos a crear una función que nos permite colocar nuestras imagenes en (0,1) en vez de los rangos de (0 , 255).

-Luego imprimo la primera imagen de mi data set para ver el resultado.
-Luego podemos proceder a configurar nuestro modelo en esta ocación usamos las capas Con2D porque son ideales para trabajar con imagenes porque estas por su naturalesza no siempre van a estar los pixeles en la misma ubicación.
- Luego compilamos nuestro modelo
- Lo separamos por lote para que el entrenamiento sea mucho mas eficiente
-Luego procedemos a entrenar a nuestro modelo
-Luego de haberlo entrenado vimos que su resultado está dentro de los parametros de un modelo aceptable accuracy: 0.9582
-Luego pasaremos una imagen de nuestro set de pruebas a la funcion de predicción de nuestro modelo para ver si muestra el resultado correcto.

🎉 El resultado fue totalmente correcto. 🎉🥳