{"id":242,"date":"2024-12-23T16:08:00","date_gmt":"2024-12-23T16:08:00","guid":{"rendered":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/spanishwithchatgpt\/?post_type=chapter&p=242"},"modified":"2025-06-25T18:19:35","modified_gmt":"2025-06-25T18:19:35","slug":"aprendizaje-automatico-practico","status":"publish","type":"chapter","link":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/chapter\/aprendizaje-automatico-practico\/","title":{"raw":"Aprendizaje autom\u00e1tico pr\u00e1ctico","rendered":"Aprendizaje autom\u00e1tico pr\u00e1ctico"},"content":{"raw":"

Esta actividad es una adaptaci\u00f3n de las actividades creadas por Codeweek y autorizadas bajo licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)<\/a>. Puede encontrar la lista original de actividades en su sitio web.<\/a> Los dos conjuntos de datos utilizados, el conjunto de datos de entrenamiento inicial y el conjunto de datos de prueba, tambi\u00e9n han sido creados por ellos.<\/p>\r\n

Utilizaremos Google's teachable machine<\/a> para entrenar a una m\u00e1quina a clasificar una imagen como bicicleta o motocicleta. Recapitulando, una aplicaci\u00f3n de AA debe entrenarse y probarse antes de poder utilizarse. Reuniremos y agruparemos im\u00e1genes de muestra de las categor\u00edas que la m\u00e1quina clasificar\u00e1, entrenaremos el modelo y probaremos si clasifica correctamente un conjunto de im\u00e1genes de ejemplo.<\/p>\r\n\r\n\r\n[caption id=\"attachment_440\" align=\"aligncenter\" width=\"405\"]\"\" Imagen entre, prueba y usa, adaptada de AI\u202fOpen\u202fText\u202fLab (2022). Traducci\u00f3n Rodriguez Enr\u00edquez del texto incluido en la imagen. Fuente: AI\u202fOpen\u202fText\u202fLab. Licencia: CC\u202fBY\u2011SA\u202f4.0. https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-sa\/4.0\/<\/a>[\/caption]\r\n

Paso 1: reunir y agrupar im\u00e1genes de ejemplo<\/h3>\r\n
    \r\n \t
  1. Descarga las im\u00e1genes de bicicletas que encontrar\u00e1s aqu\u00ed.<\/a><\/li>\r\n \t
  2. Si es necesario, extrae el contenido de la carpeta zip. en una carpeta local de tu ordenador. Esto se utilizar\u00e1 como conjunto de entrenamiento para la aplicaci\u00f3n de AA.<\/li>\r\n \t
  3. Descarga las im\u00e1genes de motocicletas que se encuentran aqu\u00ed.<\/a><\/li>\r\n \t
  4. Si es necesario, extrae el contenido de la carpeta zip. en una carpeta local de tu ordenador. Esto tambi\u00e9n se utilizar\u00e1 como conjunto de entrenamiento para la aplicaci\u00f3n de AA.<\/li>\r\n \t
  5. Descarga todas las im\u00e1genes que se encuentran aqu\u00ed.<\/a><\/li>\r\n \t
  6. Si es necesario, extrae el contenido de la carpeta zip. en una carpeta local de tu ordenador. Esto se utilizar\u00e1 como conjunto de datos de prueba.<\/li>\r\n \t
  7. Haz clic en Google's Teachable Machine<\/a> y seleccione Image Project <\/strong>> Standard Image Model.<\/strong><\/li>\r\n \t
  8. Debajo de Clase 1, haz clic en cargar > Elegir im\u00e1genes de sus archivos > <\/strong>Abre la carpeta de im\u00e1genes de bicicletas que cre\u00f3 durante los pasos 1 y 2 e importa todas las im\u00e1genes almacenadas aqu\u00ed.<\/li>\r\n \t
  9. En la clase 2, haz clic en upload > Choose images from your files > <\/strong>Abre la carpeta de im\u00e1genes de motocicletas que creaste durante los pasos 3 y 4 e importa todas las im\u00e1genes almacenadas aqu\u00ed.<\/li>\r\n<\/ol>\r\n

    Paso 2: entrena el modelo<\/h3>\r\n

    En Entrenamiento, haz clic en Entrenar modelo<\/strong>. El modelo aprende a clasificar bicicletas y motocicletas. Espera a que aparezca Modelo entrenado.<\/strong><\/p>\r\n

    N\u00f3tese que no tenemos que seleccionar e introducir manualmente caracter\u00edsticas de bicicletas y motocicletas. Los algoritmos saben c\u00f3mo encontrar sus propias caracter\u00edsticas a partir de las im\u00e1genes! <\/a><\/p>\r\n\r\n\r\n[caption id=\"attachment_173\" align=\"aligncenter\" width=\"1024\"]\"\" Fuente : m\u00e1quina Teachable de Google[\/caption]\r\n

    Paso 3: probar el modelo<\/h3>\r\n
      \r\n \t
    1. \r\n
        \r\n \t
      1. Debajo de Preview<\/strong>, haz clic en la flecha cerca de webcam<\/strong> y cambia la entrada a File.<\/strong><\/li>\r\n \t
      2. Haz clic en elegir im\u00e1genes de sus archivos<\/strong> y elige una imagen de prueba que hayas almacenado en los pasos 5 y 6.<\/li>\r\n \t
      3. Despl\u00e1zate hacia abajo y comprueba la salida.<\/li>\r\n \t
      4. Puedes repetir con otras im\u00e1genes para comparar el rendimiento.<\/li>\r\n<\/ol>\r\n<\/li>\r\n<\/ol>\r\n

        Si se utiliza una imagen para entrenar un clasificador, la m\u00e1quina ya habr\u00e1 registrado la etiqueta correspondiente para la imagen concreta. Mostrar esta imagen a la m\u00e1quina durante la fase de prueba no medir\u00e1 lo bien que generaliza el modelo. Por eso, los conjuntos de datos de prueba y de entrenamiento deben ser diferentes entre s\u00ed.<\/p>\r\n

        Nota<\/strong>: tambi\u00e9n puede subir tus propias im\u00e1genes para entrenar y probar. Aqu\u00ed<\/a> hay una buena fuente de im\u00e1genes gratuitas.<\/p>","rendered":"

        Esta actividad es una adaptaci\u00f3n de las actividades creadas por Codeweek y autorizadas bajo licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)<\/a>. Puede encontrar la lista original de actividades en su sitio web.<\/a> Los dos conjuntos de datos utilizados, el conjunto de datos de entrenamiento inicial y el conjunto de datos de prueba, tambi\u00e9n han sido creados por ellos.<\/p>\n

        Utilizaremos Google’s teachable machine<\/a> para entrenar a una m\u00e1quina a clasificar una imagen como bicicleta o motocicleta. Recapitulando, una aplicaci\u00f3n de AA debe entrenarse y probarse antes de poder utilizarse. Reuniremos y agruparemos im\u00e1genes de muestra de las categor\u00edas que la m\u00e1quina clasificar\u00e1, entrenaremos el modelo y probaremos si clasifica correctamente un conjunto de im\u00e1genes de ejemplo.<\/p>\n

        \"\"
        Imagen entre, prueba y usa, adaptada de AI\u202fOpen\u202fText\u202fLab (2022). Traducci\u00f3n Rodriguez Enr\u00edquez del texto incluido en la imagen. Fuente: AI\u202fOpen\u202fText\u202fLab. Licencia: CC\u202fBY\u2011SA\u202f4.0. https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-sa\/4.0\/<\/a><\/figcaption><\/figure>\n

        Paso 1: reunir y agrupar im\u00e1genes de ejemplo<\/h3>\n
          \n
        1. Descarga las im\u00e1genes de bicicletas que encontrar\u00e1s aqu\u00ed.<\/a><\/li>\n
        2. Si es necesario, extrae el contenido de la carpeta zip. en una carpeta local de tu ordenador. Esto se utilizar\u00e1 como conjunto de entrenamiento para la aplicaci\u00f3n de AA.<\/li>\n
        3. Descarga las im\u00e1genes de motocicletas que se encuentran aqu\u00ed.<\/a><\/li>\n
        4. Si es necesario, extrae el contenido de la carpeta zip. en una carpeta local de tu ordenador. Esto tambi\u00e9n se utilizar\u00e1 como conjunto de entrenamiento para la aplicaci\u00f3n de AA.<\/li>\n
        5. Descarga todas las im\u00e1genes que se encuentran aqu\u00ed.<\/a><\/li>\n
        6. Si es necesario, extrae el contenido de la carpeta zip. en una carpeta local de tu ordenador. Esto se utilizar\u00e1 como conjunto de datos de prueba.<\/li>\n
        7. Haz clic en Google’s Teachable Machine<\/a> y seleccione Image Project <\/strong>> Standard Image Model.<\/strong><\/li>\n
        8. Debajo de Clase 1, haz clic en cargar > Elegir im\u00e1genes de sus archivos > <\/strong>Abre la carpeta de im\u00e1genes de bicicletas que cre\u00f3 durante los pasos 1 y 2 e importa todas las im\u00e1genes almacenadas aqu\u00ed.<\/li>\n
        9. En la clase 2, haz clic en upload > Choose images from your files > <\/strong>Abre la carpeta de im\u00e1genes de motocicletas que creaste durante los pasos 3 y 4 e importa todas las im\u00e1genes almacenadas aqu\u00ed.<\/li>\n<\/ol>\n

          Paso 2: entrena el modelo<\/h3>\n

          En Entrenamiento, haz clic en Entrenar modelo<\/strong>. El modelo aprende a clasificar bicicletas y motocicletas. Espera a que aparezca Modelo entrenado.<\/strong><\/p>\n

          N\u00f3tese que no tenemos que seleccionar e introducir manualmente caracter\u00edsticas de bicicletas y motocicletas. Los algoritmos saben c\u00f3mo encontrar sus propias caracter\u00edsticas a partir de las im\u00e1genes! <\/a><\/p>\n

          \"\"
          Fuente : m\u00e1quina Teachable de Google<\/figcaption><\/figure>\n

          Paso 3: probar el modelo<\/h3>\n
            \n
          1. \n
              \n
            1. Debajo de Preview<\/strong>, haz clic en la flecha cerca de webcam<\/strong> y cambia la entrada a File.<\/strong><\/li>\n
            2. Haz clic en elegir im\u00e1genes de sus archivos<\/strong> y elige una imagen de prueba que hayas almacenado en los pasos 5 y 6.<\/li>\n
            3. Despl\u00e1zate hacia abajo y comprueba la salida.<\/li>\n
            4. Puedes repetir con otras im\u00e1genes para comparar el rendimiento.<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n

              Si se utiliza una imagen para entrenar un clasificador, la m\u00e1quina ya habr\u00e1 registrado la etiqueta correspondiente para la imagen concreta. Mostrar esta imagen a la m\u00e1quina durante la fase de prueba no medir\u00e1 lo bien que generaliza el modelo. Por eso, los conjuntos de datos de prueba y de entrenamiento deben ser diferentes entre s\u00ed.<\/p>\n

              Nota<\/strong>: tambi\u00e9n puede subir tus propias im\u00e1genes para entrenar y probar. Aqu\u00ed<\/a> hay una buena fuente de im\u00e1genes gratuitas.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"menu_order":8,"template":"","meta":{"pb_show_title":"on","pb_short_title":"","pb_subtitle":"","pb_authors":[],"pb_section_license":""},"chapter-type":[],"contributor":[],"license":[],"part":224,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/242"}],"collection":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters"}],"about":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/wp\/v2\/types\/chapter"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/242\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":931,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/242\/revisions\/931"}],"part":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/parts\/224"}],"metadata":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/242\/metadata\/"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=242"}],"wp:term":[{"taxonomy":"chapter-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapter-type?post=242"},{"taxonomy":"contributor","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/wp\/v2\/contributor?post=242"},{"taxonomy":"license","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/IAparaprofesores\/wp-json\/wp\/v2\/license?post=242"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}