Google Mocktails Mixer utiliza API.AI para reconocer una acción

Publicado por en Raspberry Pi el 28/04/2017

Una cosa está muy clara y es que el reconocimiento de voz en los objetos cotidianos ya es una realidad y además ahora existen herramientas que facilitan mucho la vida como api.ai. Como proyecto de ejemplo, Google ha desarrollado un pequeño mezclador de zumos que utiliza una Raspberry Pi junto con un Arduino y una série de relés con bombas de líquido. Mediante un comando de voz capturado por un micrófono, la Raspberry lo transfiere a api.ai, se procesa la voz y si se detecta una acción se envían de vuelta los datos para que a su vez Arduino active la mecánica para sacar el zumo. Es una prueba de concepto que pinta estupendamente bien y todo su código y detalles de configuración así como los esquemas están disponibles en Github. ¡Esto hay que probarlo! Ya sabes, por eso de "Lo siento, Dave. Me temo que no puedo hacer eso." ;)

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Chatbot para Slack con lenguaje natural usando api.ai

Publicado por en Programación el 09/12/2016

A no ser que estuvieses viviendo debajo de una piedra, ya sabes que la inteligencia artificial está ya en casi cualquier lado empezando por el móvil que tienes en el bolsillo. Y esto no ha hecho más que empezar, pero a los programadores hay que ponernos las cosas fáciles si queremos que esto evolucione y Google lo sabe muy bien. Mediante api.io, tenemos disponible un completo editor para reconocimiento de lenguaje natural utilizando machine learning

 

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Clasificador de pepinos con Raspberry Pi usando Machine Learning

Publicado por en Raspberry Pi el 06/09/2016

¿Cuántas veces te has encontrado en la situación de tener en la cocina varios pepinos de distintos tamaños y liarte para clasificarlos de menor a mayor? Igual a tí no te ha pasado, pero una granja de pepinos de Japón ha intentado solucionar ese problema utilizando una Raspberry Pi junto a una webcam para analizar visualmente cada pepino y poder clasificarlos de manera eficiente.

Lo interesante es que han utilizado una combinación de OpenCV junto con la librería TensorFlow de Google para utilizar redes de neuronas en Google Cloud para entrenar un modelo de clasificación en la nube. Mediante una pequeña máquina casera con unos servos y una cinta transportadora, consigue una eficiencia teórica de más de 95% de acierto, aunque indican que debido a que el dataset es muy pequeño, se queda en poco más de 70% que aún así no está nada mal.

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Retropropagación en redes neuronales y Machine Learning

Publicado por en Programación el 18/04/2016

En el mundo de la programación, para resolver un determinado problema se codifica un programa que resuelve de la forma más eficiente ese determinado problema (o eso intentamos hacer la mayoría de las veces) y que tenga el menor número de fallos posibles. Si queremos calcular todas las combinaciones posibles de un juego de azar, un programa podría ser creado para esa tarea pero ese mismo programa por muy complejo que sea, será totalmente inútil jugando al aljedrez por ejemplo. Simplemente por que fue diseñado para una sola tarea y el programador ha escrito un modelo para ese caso específico. En ese aspecto, las redes neuronales lo cambian todo ya que un programa de este tipo ya no se basa en la pericia del programador para resolver un problema, sino utiliza la fuerza bruta de computación y por supuesto un buen modelo para resolverlo. A continuación hago un repaso breve soobre las redes neuronales y técnicas de machine learning. A mi personalmente es un tema que la pone como la clavícula de un transformer ;)

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TensorFlow: El motor de IA de Google es ahora Open Source

Publicado por en Programación el 10/11/2015

Tarde o temprano tenía que suceder algo así y lo ha hecho el gigante Google que ha sacado a la luz un motor de IA (Inteligencia Artificial) llamado TensorFlow como Open Source para que cualquiera pueda utilizarlo de forma genérica en sus aplicaciones. Este mismo sistema es el que utiliza Google en su app de Fotos en Android o en las búsquedas por voz por ejemplo y se basa en Machine Learning para funcionar. Es un tema bastante complejo pero desde luego muy potente ya que es lo más parecido al funcionamiento de las neuronas cerebrales. Con este sistema pretende simplificar y también de paso estandarizar el desarrollo de aplicaciones inteligentes basadas en aprendizaje, pero cuidado que incluso Stephen Hawking le tiene bastante miedo a esto y augura un futuro bastante negro para la humanidad... En cualquier caso si lo quieres probar, no te pierdas el vídeo y enlace a su web tras el salto.

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