Si te gusta surfear, lo más habitual es que estés pendiente de las olas para saber si puede ser un buen día o no y así ahorrarte un viaje para nada. Existen muchas webcams en Internet para ver las olas de diferentes playas pero siempre tiene que estar pendiente y muy cómodo no es.
Éste proyecto es muy interesante y pretende solucionar precisamente eso, ya sirve como avisador automático cuando hay olas buenas y de forma automática. Utiliza una Raspberry Pi que analiza las imágenes de varias webcams de surf y mediante inteligencia artificial es capaz de saber si las olas son buenas o malas. Todo el conjunto está montado en una caja con una solenoide, que dará unos golpes si detecta unas buenas olas!
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Scikit-learn es una biblioteca de Python de código abierto para el aprendizaje automático o Machine Learning. La librería soporta algoritmos de como KNN, XGBoost, bosque aleatorio, SVM entre otros.
Está construido sobre Numpy y ayuda en el preprocesamiento, clasificación, la regresión y la agrupación y la selección de modelos entre otros
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Los sistemas de reconocimiento de imágenes con machine learning son muy interesantes para todo tipo de aplicaciones, especialmente un sistema que es muy efectivo llamado YOLOv2, que son las siglas de "You Only Look Once" (solo miras una vez). La gran diferencia de éste sistema comparado con otros, es que solo se analiza la imagen una sola vezy eso hace que sea muy rápido. En otros sistemas se analiza la misma imagen varias veces, normalmente una vez por cada objeto detectado, y eso hace que se vuelta todo mucho más lento de procesar del punto de vista computacional. Existe además un dataset llamado COCO, siglas de "Common Objects in Context" que contiene los datos ya entrenados de una enorme cantidad de objetos, animales y personas que podemos utilizar junto a YOLOv3.
A continuación os dejo un simpático proyecto que utiliza todo esto para detectar si un perro pasa por delante de su ventana. También os dejo el enlace al código de ejemplo del proyecto en Github.
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Pero que todavía no cunda el pánico entre los programadores... ya que el nuevo modelo de Inteligencia Artificial de OpenAI llamado GPT-3 es mucho más que eso. Por qué hay tanto revuelo alrededor de éste nuevo método? Pues resumiéndolo mucho (pero mucho, mucho), es un modelo que no está entrenado para algo específico, sino que es de caracter general, aunque entrenado principalmente para la generación de textos. Su nombre GPT-3 son las siglas de Generative Pre-Trained Transformer 3 y es un modelo entrenado con más de 5000 millones de páginas web de diversas temáticas. De esta forma, aunque en teoría no ha entendido nada de lo que ha "aprendido", es capaz de responder a preguntas en lenguaje natural entre otras muchas cosas chulas. En el vídeo que os dejo a continuación se explica y muestra un ejemplo de tipo chatbot bastante acojonante...
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Publicado por Oscar Gonzalez
en Arduino
el 25/11/2020
Cuando hablamos de Machine Learning o AI, lo normal es utilizar ordenadores, computación en Cloud o grandes procesadores, pero también puedes adentrarte en el aprendizaje de máquinas con una placa Arduino. En los últimos años han aparecido en la familia Arduino varios modelos interesantes para eso y una de ellas es la Arduino Nano 33 BLE, que tiene un microcontrolador ARM bastante potente y que permite hacer cosas muy interesantes. Con la ayuda de TensorFlowLite para Arduino, podemos hacer cosas bastante chulas como reconocer patrones de movimientos usando los sensores incorporados, o incluso reconocer sencillas palabras de voz utilizando un micrófono digital externo. En la web de Arduino hay una completa guía para iniciarse en el mundillo y aprender a crear proyectos inteligentes que puedan aprender en cierta manera.
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