audiv027-2024-1

Clase 12 de abril:

Apuntes:

• La base de datos se entrena para clasificar.

• Los bloques de construcción de una red neuronal son las capas. Se entrena la base de datos a partir de aprendizaje profundo.

• Es más fácil entrenar el algoritmo entre números de 0 al 10.

• Revisar a Gene Kogan.

• Glosario:

• MNIST: Base de datos escritas a mano.

• Clasificación de imágenes básica: Modelo de red neuronal que permite clasificar imágenes de ropa. Por ejemplo, poleras, sandalias, bolsos, etc. Predicen una imagen de moda.

Fuente: Tensorflow.

• Aprendizaje profundo: Conjunto de algoritmos de aprendizaje.

• Numpy: Cálculos numéricos de Python.

• Red neuronal: Método que utiliza la inteligencia artificial para que las computadoras procesen datos.

• Jupyter.org: Página web interactiva.

• Pyenv: Permite tener varias versiones de Python al mismo tiempo en el computador.

• Delta: Significa diferencia.

Instrucciones primera parte de la clase:

1. Nos dirigimos al siguiente link: https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification?hl=es-419

2. Hicimos click en Run in Google Colab.

3. Guardamos una copia en Drive con nuestro correo de Google.

4. Hacemos click en la parte superior derecha donde dice Conectar. Le solicitamos un computador a Google.

5. En la parte superior donde dice ‘‘Entorno de Ejecución’’, hacemos click en Ejecutar Todo. Nos aparecerá lo siguiente:

1. La red neuronal identificará diferentes prendas de ropa, con un porcentaje de acertado o equivocado.

1. Utilizamos el siguiente ejemplo para trabajarlo en clases: https://github.com/ml5js/training-charRNN.

2. Nos dirigimos a: https://colab.research.google.com/drive/1mMeIBf90IkbYEcfrnr_ohXjkvE7afhIO?usp=sharing. Realizamos el mismo proceso del punto 3.

3. En editar, hacemos click en Borrar todos los resultados.

4. Conectamos al igual que en el punto 4.

5. Descargamos los archivos haciendo click en play, hasta antes de donde dice ‘‘descargar archivos desde Project Gutenberg’’.

Instrucciones segunda parte de la clase

1. Elegir uno de los libros en la parte de Project Gutenberg y descargarlo. Colocar el # en el quijote y borrar en el libro que queremos.

1. Generamos nuestra propia página con Github, donde se verán nuestros apuntes. Esto lo realizamos de la sección de Settings.

1. Para subir el libro que elegimos, en este caso, Moby Dicks, lo bajamos con la siguiente línea de código, colocando play:

Se descargará un zip llamado modelo.zip

1. La carpeta debe arrastrarse en la carpeta que dice models. Así se subirán todos los archivos.

2. Para utilizar el código, en la línea 61 del sketch.js original, debemos cambiar lo que dice models/quijote, con nuestra carpeta del libro, en este caso, sería models/mobyDick.

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