Teachable Machine

CONTENIDO:

The Basics of Teachable Machine

Teachable Machine es una herramienta desarrollada por Google que permite a cualquier persona crear su propio modelo de aprendizaje automático sin necesidad de conocimientos avanzados en programación. Con esta aplicación, es posible entrenar un modelo utilizando imágenes, sonidos o poses, y luego utilizarlo para hacer predicciones en tiempo real.

El proceso de entrenamiento en Teachable Machine es muy sencillo. Solo se necesitan tres pasos: recopilar ejemplos de diferentes categorías, entrenar el modelo con esos ejemplos y finalmente, exportar el modelo para su uso en aplicaciones o sitios web. Esta aplicación es útil para una variedad de usos, como clasificar imágenes, reconocer sonidos o detectar poses.

URL:

Para acceder a Teachable Machine, puedes visitar la siguiente página: https://teachablemachine.withgoogle.com/. Una vez en el sitio web, podrás comenzar a utilizar la aplicación de forma gratuita y explorar todas sus funcionalidades.

Consejos:

  • Antes de iniciar el entrenamiento, asegúrate de tener ejemplos suficientes de cada categoría para obtener resultados más precisos.
  • Prueba diferentes ajustes y parámetros durante el entrenamiento para mejorar la efectividad del modelo.
  • Explora los diferentes tipos de modelos disponibles en Teachable Machine y elige el que mejor se adapte a tus necesidades.

How Teachable Machine Works

Teachable Machine es una herramienta de aprendizaje automático creada por Google que permite a cualquier persona entrenar a un modelo de aprendizaje automático sin tener conocimientos avanzados de programación. Con Teachable Machine, los usuarios pueden enseñar a una máquina a reconocer imágenes, sonidos o poses específicos utilizando su cámara web o micrófono.

El funcionamiento de Teachable Machine se basa en un concepto llamado clasificación de datos. Los usuarios proporcionan ejemplos de diferentes categorías o clases de datos y luego la máquina aprende a identificar y clasificar nuevos datos en base a esos ejemplos. Por ejemplo, si queremos enseñar a una máquina a reconocer diferentes tipos de flores, le proporcionamos imágenes de diferentes flores y etiquetamos cada imagen con su respectivo nombre. A medida que se van agregando más ejemplos, el modelo de aprendizaje automático se va mejorando y puede clasificar nuevas imágenes con mayor precisión.

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