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04 - IA y Scratch - Repaso del entorno I

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Subido el 18 de marzo de 2025 por Ce40 madrid

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Bienvenidos a esta píldora tecnológica donde vamos a empezar a ver nuestro entorno de Echidna Scratch 00:00:01
y vamos a ir viendo las diferentes opciones que este programa nos ofrece. 00:00:23
Para ello empezamos abriendo nuestro programa en el menú Programación y Robótica, Echidna ML. 00:00:28
En Echidna ML vemos que lo primero nos va a arrojar un error ya que no tenemos la placa Echidna conectada. 00:00:35
Esto no hay ningún problema ya que podemos seguir utilizando el programa y vemos lo primero que tenemos dos áreas importantes donde podemos seleccionar o la parte de Learning ML o la parte de programación en Scratch con Echidna Scratch. 00:00:42
La parte de la derecha, la del genio, será para entrenar nuestro modelo de inteligencia artificial y la parte de la izquierda será en donde programaremos con Scratch para poder explotar ese modelo que acabamos de entrenar. 00:00:57
Abrimos LearningML ya que lo primero que tenemos que hacer es crear un modelo 00:01:10
Y ya vemos lo primero que arriba me va a permitir permutar entre los dos entornos 00:01:15
Echidna Scratch y LearningML para poder pasar de uno a otro 00:01:19
Y vamos a poder seleccionar nuestro idioma, idioma en español 00:01:22
Para que todos los textos aparezcan en castellano 00:01:25
Aquí en esta zona vamos a poderle poner un nombre a nuestro proyecto 00:01:29
Le vamos a poner proyecto1 00:01:32
y este nombre será el que luego utilizaremos si desplegamos el menú archivo para poder guardar en nuestro ordenador un archivo que tendrá extensión .json 00:01:34
y será un archivo que contendrá toda la información de los datos que yo haya introducido, dejando nuestro modelo listo para ser entrenado y explotado. 00:01:44
Así pues, podemos guardarlo en el ordenador o si ya tenemos uno guardado, podemos cargar desde nuestro ordenador ese archivo .json 00:01:54
y me cargará todos los datos que ya tengo previamente configurados. 00:02:00
además podemos hacer uno nuevo de forma que me borraría todo y empezaríamos con un modelo nuevo 00:02:04
y limpio además vemos que tenemos tres áreas un área para entrenar textos un área para entrenar 00:02:09
imágenes y un área para entrenar números depende del tipo de dato que yo quiera elegir uno u otro 00:02:15
si seleccionamos cualquiera de ellos vamos a ir a las mismas opciones reconocer textos por ejemplo 00:02:20
me lleva a entrenar aprender y probar cualquiera de las otras dos opciones que habría llevado a lo 00:02:27
mismo. Y lo primero que tenemos que hacer es entrenarlo. Para entrenar un modelo lo primero 00:02:32
que tenemos que hacer es definirle qué categorías podemos meterle. Eso lo vamos a hacer a través de 00:02:37
etiquetas. Por lo tanto, en este caso, que yo voy a hacer un ejemplo donde quiero que los textos que 00:02:42
yo meta me diga si son montañas o ríos, añadiré dos clases de textos que son una etiqueta para 00:02:48
montaña y otra etiqueta para ríos. Vamos a añadir 00:02:54
dos etiquetas y, perdón, río. 00:02:58
Ahí estamos. Río y montaña. Y luego 00:03:04
con el botón de más añadiremos frases para definir cada una de ellas de forma que 00:03:07
las frases quedarán categorizadas y cuando aprendamos el sistema 00:03:12
reconocerá esos patrones como pertenecientes a esa categoría. 00:03:15
Si utilizamos esta etiqueta de aquí, lo que vamos a hacer es 00:03:19
eliminar nuestra categoría con todo el contenido. Vamos a empezar definiendo ríos y vamos a meterle 00:03:23
que un río es, por ejemplo, agua dulce que discurre por medio del campo. Me lo estoy inventando, pero bueno, 00:03:29
esto podríamos meterle definiciones más formales. Vamos a añadir otra etiqueta, perdón, otra frase para río 00:03:37
Y vamos a poner corriente de agua que desemboca en el mar. Perfecto. Y para montaña le vamos a decir que es un montón de tierra elevado sobre los terrenos circundantes, por ejemplo. 00:03:46
y también le vamos a decir que será una elevación del terreno con forma de pico. 00:04:10
Aquí he puesto terreno, lo voy a editar para poderlo poner bien. 00:04:21
Terreno, perfecto, y lo ponemos ahí. 00:04:25
Ya tenemos nuestras definiciones y ahora lo siguiente que hacemos es aprender. 00:04:27
Seleccionamos el idioma y le damos a aprender. 00:04:32
Hace un pequeño proceso de aprendizaje y me dice que ya ha aprendido y que puedo usar el modelo. 00:04:35
Vamos a probarlo. 00:04:39
En la parte de probar podemos meter expresiones, por ejemplo, mucha agua dulce que va a parar al mar. 00:04:40
¿Qué será esto? Pues me dice que es un río con un casi 70% de probabilidades y una montaña con un 30%. 00:04:50
¿Por qué? Porque hay patrones, sílabas y cosas dentro de esta frase que también se parecen a lo que hay en montaña. 00:04:56
entonces él me dice la probabilidad con la que esta frase va a pertenecer a una de mis categorías en función de lo que él ha aprendido 00:05:03
es un modelo donde solo le he metido dos frases y es fácil que no sea demasiado exacto 00:05:11
si le hubiéramos metido 10 o 15 frases de cada uno de ellos seguramente el porcentaje sería mucho mayor y acertaría con mucha más probabilidad 00:05:15
Ahora voy a poner otra, por ejemplo, pico de tierra elevado y este cuando le digo que es, me dice que es una montaña de 63,94%. 00:05:23
Vemos que nuestro modelo está entrenado, que ha aprendido de los datos que yo le he metido y que está reconociéndome frases que no son las que yo he metido 00:05:36
como pertenecientes a una categoría u otra en función de lo parecido que es y el modelo estadístico que él ha generado. 00:05:44
Además me da un porcentaje de fiabilidad. Con esto tenemos nuestro modelo entrenado y lo siguiente sería pasar a Echidna Scratch a generar un programa que pueda acceder a esta información y que pueda utilizar esos resultados en un programa. 00:05:52
Eso lo veremos en el siguiente vídeo. Así pues, nos vemos allí. 00:06:06
Etiquetas:
Código Escuela 4.0_M
Subido por:
Ce40 madrid
Licencia:
Reconocimiento - Compartir igual
Visualizaciones:
31
Fecha:
18 de marzo de 2025 - 13:23
Visibilidad:
Público
Centro:
C RECURSOS Código Escuela 4.0
Duración:
06′ 28″
Relación de aspecto:
1.78:1
Resolución:
1920x1080 píxeles
Tamaño:
27.01 MBytes

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