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Bueno, pues aquí tenemos una aplicación de Learning ML para el reconocimiento de componentes de robótica.
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Entonces he creado estos componentes, una placa, final de carrera, aquí tenemos una lámpara, relé, sensor de ultrasonidos, ¿de acuerdo?
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Son diferentes elementos que hemos ido creando.
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A continuación lo que hemos hecho es realizar el entrenamiento y aquí en esta parte, en el momento que yo coloque alguna imagen, puedo obtener la probabilidad de reconocimiento de estos elementos.
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En la parte de Scratch he ido creando diferentes disfraces que van asociados sus nombres con los nombres de los grupos de fotografías que se creó y también poniendo un determinado nombre en el fondo.
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De tal forma que cuando la aplicación o el programa que va a procesar esto va a ser este programita y vamos a ver la capacidad que tiene de reconocimiento de los diferentes elementos.
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Entre elemento y elemento, cuando no hay ninguno, siempre va a aparecer por defecto este lámpara.
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Entonces ahora voy a colocar otro elemento, en este caso es un sensor de ultrasonidos y parece que lo reconoce.
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Ahora voy a colocar otro elemento, que es una placa, que parece que la reconoce también.
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Tenemos también otro tipo de placa, que es la de microbit.
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Entonces vemos que va reconociendo los diferentes tipos de elementos y funciona bastante bien.
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Hay componentes con los cuales se suele confundir, sobre todo cuando los componentes son pequeños, como un diodo, como puede ser una LDR, pero en general funciona bastante bien.
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todo va a depender de la calidad de la imagen, de las fotografías que se introduzcan. Muchas
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gracias y espero que haya sido de vuestro interés.
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- Materias:
- Tecnología
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- Fecha:
- 19 de enero de 2025 - 18:08
- Visibilidad:
- Público
- Centro:
- IES BARRIO SIMANCAS
- Duración:
- 02′ 47″
- Relación de aspecto:
- 1.78:1
- Resolución:
- 1920x1080 píxeles
- Tamaño:
- 416.41 MBytes
