1
00:00:03,439 --> 00:00:12,939
Para la realización de la actividad, los estudiantes van a entrar a la página web Basic Learning ML.org Editor,

2
00:00:13,880 --> 00:00:23,140
en la que construyan un modelo de reconocimiento de texto en el que se diferencien las políticas expansivas y las políticas restrictivas llevadas a cabo por la administración

3
00:00:23,140 --> 00:00:28,899
y a partir de unos ejemplos poder ver qué noticias de economía

4
00:00:28,899 --> 00:00:30,660
engloban en una categoría.

5
00:00:33,000 --> 00:00:36,259
Para centrar en la página web, indicamos un nombre de proyecto,

6
00:00:37,479 --> 00:00:41,439
en este caso va a ser expansiva versus restrictiva.

7
00:00:43,619 --> 00:00:47,219
Indicamos que es un modelo de reconocimiento de texto,

8
00:00:50,210 --> 00:00:53,210
añadimos una clase, en este caso expansiva,

9
00:00:53,210 --> 00:00:59,140
en ellos una nueva clase restrictiva

10
00:00:59,140 --> 00:01:07,459
en cada una de ellas incluimos al menos 5 textos

11
00:01:07,459 --> 00:01:10,819
para que el modelo tenga en qué basarse para construir

12
00:01:10,819 --> 00:01:14,579
el reconocimiento de los ejemplos que vamos a probar

13
00:01:14,579 --> 00:03:32,050
Tras incluir 6 ejemplos en cada una de las categorías procedemos

14
00:03:32,050 --> 00:03:35,830
a dar a aprender a reconocer textos para que se construya el modelo

15
00:03:35,830 --> 00:03:41,590
Una vez ya dicho que ha aprendido

16
00:03:41,590 --> 00:03:44,129
vamos a probarlo con nuevas noticias

17
00:03:44,129 --> 00:03:45,689
en este caso

18
00:03:45,689 --> 00:03:48,250
entramos en la vanguardia

19
00:03:48,250 --> 00:03:48,789
ejemplo

20
00:03:48,789 --> 00:04:01,659
vamos a economía

21
00:04:01,659 --> 00:04:08,020
y el sexto por ejemplo

22
00:04:08,020 --> 00:04:14,139
copiamos el texto en probar

23
00:04:14,139 --> 00:04:15,639
damos a comprobar

24
00:04:15,639 --> 00:04:18,800
y en este caso

25
00:04:18,800 --> 00:04:19,920
era fácil

26
00:04:19,920 --> 00:04:22,519
la identificaba como restrictiva

27
00:04:22,519 --> 00:04:24,439
con un 98,75%

28
00:04:24,439 --> 00:04:27,100
de fiabilidad