Teachable Machine

¿Qué es Teachable Machine?

• Una plataforma de Google para entrenar modelos de aprendizaje automático

• Un programa de algoritmos complejos

• Una herramienta de programación visual

• Un lenguaje de programación

¿Para qué se utiliza Teachable Machine?

• Entrenar modelos de aprendizaje automático sin conocimientos profundos en programación o algoritmos complejos

• Crear programas de inteligencia artificial avanzados

• Desarrollar aplicaciones móviles

• Diseñar páginas web interactivas

¿Qué es un modelo en Teachable Machine?

• Un conjunto de datos sin procesar

• Una base de datos de imágenes y sonidos

• Una herramienta para editar imágenes y sonidos

• Un algoritmo que ha sido entrenado para reconocer patrones en los datos

¿Qué es una "clase" en Teachable Machine?

• Un conjunto de datos de prueba

• Un tipo específico de algoritmo de aprendizaje automático

• Una categoría a la que pertenecen los datos entrenados

• Una etiqueta asignada a los datos de validación

¿Qué tipo de datos se pueden usar en Teachable Machine para entrenar un modelo?

• Imágenes, sonidos y poses

• Solo imágenes

• Solo sonidos

• Emociones

Imagina que quieres crear un modelo para identificar diferentes tipos de frutas (manzanas, bananas y naranjas).

¿Cuál sería el primer paso para comenzar con este proyecto?

• Exportar el modelo a una aplicación móvil

• Recolectar imágenes de manzanas, bananas y naranjas para usar como datos de entrenamiento

• Evaluar la precisión del modelo

• Probar el modelo con datos de prueba

Si estás creando un modelo en Teachable Machine para reconocer diferentes tipos de flores (rosas, tulipanes y girasoles), ¿cuál sería un buen método para recolectar datos de entrenamiento?

• Crear datos de entrenamiento usando solo descripciones textuales

• Utilizar solo una imagen de cada tipo de flor

• Buscar y descargar imágenes de rosas, tulipanes y girasoles de Internet

• Recolectar imágenes solo de rosas y luego etiquetarlas como tulipanes y girasoles.