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Modelo de IA ara reconocimiento de funciones
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Presentación de una actividad utilizando IA (machine learning) para clasificación de funciones a partir de su gráfica.
Hola, me llamo José Miguel Sancho, soy profesor de matemática del IES Gran Capitán
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y la actividad que presento está pensada para primero el bachirato para la asignatura de Matemáticas I.
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Bien, la idea es conseguir un modelo de IAM que permita distinguir las funciones a partir de su gráfica.
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Es decir, que nos permita distinguir funciones parecidas o que tienen propiedades similares
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pero que son de categorías distintas.
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Es importante saber que el alumnado ya conoce todas estas funciones, todos estos tipos,
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las propiedades de cada una de ellas, que se han trabajado tanto las simetrías, los dominios
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o conceptos más complejos como la derivabilidad y la continuidad.
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Por tanto, esta actividad puede servir perfectamente para cerrar todo este bloque de análisis
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en la que repasamos todas las funciones, repasamos todas sus propiedades.
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La actividad se va a hacer en grupo, entonces en la primera sesión organizaremos los grupos,
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les asignaremos una categoría y explicaremos cómo funciona LearningML
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con un ejemplo, simplemente para que vean cuál es la idea de la actividad que van a realizar
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y llegaremos a ciertos acuerdos, por ejemplo, de utilizar un número determinado mínimo de imágenes,
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el coger y que las gráficas de las funciones estén pintadas en rojo para evitar equivocaciones de color
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o cualquier cosa así.
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La segunda sesión ya es un trabajo en cada uno de los equipos en las que van a ir entrenando su modelo.
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Para facilitar un poco el trabajo, yo les voy a facilitar un modelo que ya tiene todas las categorías
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y una imagen en cada una de ellas, para que cuando hagan las pruebas les hagan los tantos porcientos en todas las categorías.
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En la tercera sesión y última vamos a recoger todas las imágenes de test o todas las imágenes que ellos han creado
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y crearemos un único modelo que contendrá todo el trabajo de todos los equipos y probaremos a ver qué tal funciona.
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A partir de eso veremos si se equivoca, si no se equivoca, si hay funciones que reconoce mejor.
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Y llegaremos a unas conclusiones.
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Y para animar un poco al alumnado se me ha ocurrido hacer como un juego que he llamado Undir la IA
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y es intentar dibujar funciones que estemos seguros que vayan a equivocar, es decir, que no vaya a reconocer bien.
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Y lo importante es que expliquen por qué es, qué propiedades están utilizando, qué tipo de dibujo están utilizando
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para que el modelo se equivoque fácilmente.
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Por último, en la última sesión, en las conclusiones, me gustaría que fuesen capaces de responder a preguntas
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como si el utilizar una aplicación de dibujo les puede llevar a errores
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o, por ejemplo, si hay algunas propiedades de las funciones que nos parecen más importantes para distinguir unas funciones de otras
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o si hay algunas funciones que las clasifica el modelo mejor que otras y por qué las clasifica mejor.
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Y siempre es importante evaluar lo que has hecho.
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Entonces, me gustaría que ellos analizaran cuál es el proceso que han seguido para entrenar al modelo
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y si ven que se debería de mejorar o se podría mejorar en algún aspecto para que el reconocimiento fuese mejor.
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Bien, pues nada más. Muchas gracias. Espero que nos veamos la próxima sesión.
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- Idioma/s:
- Autor/es:
- José Miguel Sancho
- Subido por:
- José Miguel S.
- Licencia:
- Reconocimiento - Compartir igual
- Visualizaciones:
- 34
- Fecha:
- 20 de febrero de 2023 - 21:27
- Visibilidad:
- Público
- Centro:
- IES GRAN CAPITAN
- Duración:
- 03′ 59″
- Relación de aspecto:
- 16:10 El estándar usado por los portátiles de 15,4" y algunos otros, es ancho como el 16:9.
- Resolución:
- 1728x1080 píxeles
- Tamaño:
- 14.07 MBytes
