El aprendizaje automático es un campo científico que ofrece a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas directamente. Cuando muchos estudiantes, ingenieros y científicos de datos utilizan el aprendizaje automático para crear diversos proyectos y productos, la aplicación del aprendizaje automático está de moda. Sin embargo, el desarrollo de modelos de aprendizaje automático implica altos parámetros del dispositivo, además, el proceso de entrenamiento del modelo a menudo puede variar de horas a días. Por lo tanto, los sistemas de gama baja no pueden acomodar el entrenamiento de modelos exitosos de aprendizaje automático, o es probable que surjan problemas cruciales en el sistema.
Sin embargo, varios entornos de Machine Learning están fácilmente disponibles en Internet que no necesitan ninguna especificación de sistema o especificaciones de marco y utilizan tecnología en la nube para entrenar el modelo en el mejor tiempo posible. Algunos de estos entornos de aprendizaje automático de código abierto son Google Colaboratory , Kaggle Kernal , estos son una plataforma excelente para el aprendizaje profundo y las aplicaciones de aprendizaje automático en la nube. Ambos son productos de Google y requieren el conocimiento de la ciencia de datos para desarrollar y entrenar modelos que los utilicen. Sin embargo, Google introdujo una nueva plataforma de código abierto para entrenar modelos de aprendizaje automático que los desarrolladores pueden codificar, es decir, Teachable Machine de Google.
Google Teachable Machine es un entorno de código abierto en línea que se utiliza para desarrollar y entrenar modelos supervisados de aprendizaje automático y aprendizaje profundo sin utilizar ningún lenguaje de programación.
A continuación se muestra el enfoque paso a paso sobre cómo usar Teachable Machine para desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático:
- Haga clic en Comenzar y elija si desea abrir un proyecto existente o crear un nuevo proyecto. Para crear un nuevo proyecto, tenemos tres opciones, es decir, Proyecto de imagen, Proyecto de audio o Proyecto de pose. Haga clic en el proyecto de imagen.
- Después de hacer clic en Proyecto de imagen, se mostrará la siguiente página web.
- Agregue varias clases, cámbieles el nombre y cargue imágenes de muestra para cada clase. El conjunto de datos que vamos a utilizar es COVID 19-TC de pulmón .
- Luego haga clic en Avanzado y ajuste Épocas , Tamaño de lote y Tasa de aprendizaje.
- Ahora haga clic en Train Model, requerirá algo de tiempo para procesar. Después de entrenar al modelo, haga clic debajo del capó para obtener precisión y otros detalles.
- Puede probar el modelo cargando una imagen de entrada de muestra.
- Haga clic en Exportar modelo para descargar el modelo o generar un enlace público para compartir para el modelo.
De esta manera, se pueden desarrollar fácilmente modelos supervisados de aprendizaje automático y aprendizaje profundo utilizando Teachable Machine de Google.
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Artículo escrito por riturajsaha y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA