Cómo utilizar Google Images para tener un dataset limpio para Deep Learning

Publicado por en Programación el 07/12/2017

El Machine Learning o Deep Learning está últimamente On Fire ya que va habiendo mucha documentación para comenzar a hacer cosas interesantes, también hay algún curso de visión artificial para OpenCV muy interesante para comenzar a hacer cosas chulas. Casi todas las veces al utilizar Machine Learning, nos basados en entrenar una red de neuronas en base a datos previamente clasificados. Es decir, si queremos reconocer coches, primero debemos entrenar la red mostrandole imágenes de lo que sabes que son coches. Tras el entrenamiento, el resultado sabrá si es un coche o no al presentarle una nueva imagen desconocida, basándose en lo que ya ha aprendido. Conseguir un dataset es lo complicado, pero el en vídeo que os dejo a continuación os dejo un tutorial sobre cómo utilizar a Google para que nos dé datos ya clasificados y así tener datos para entrenamiento.

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DeepMind crea una inteligencia que no necesita ayuda humana

Publicado por en Programación el 20/10/2017

Puede que el título parezca un poco sensacionalista, pero no es para menos. DeepMind, ese proyecto secreto de Google/Alphabet para la creación de inteligencia artificial, ha anunciado en un vídeo que han conseguido crear un tipo de inteligencia que es capaz de batir el anterior AlphaGo que hace algo más de un año había masacrado al campeón del mundo Ke Jie. Hasta ahora todo correcto, pero ésta nueva generación llamada AlphaGo Zero ha conseguido batir a su anterior versión en tan solo 40 días. Pero ésta vez lo ha hecho de forma muy diferente y ahí está la clave. La versión Zero se inicia con las reglas básica del juego y sin intervención humada y sin datos previos, aprende ella sola. Tras un periodo de 40 días, es mejor jugador que cualquier humano del planeta sin intervención humana externa y lo realmente interesante es que podría aplicarse a cualquier tipo de conocimiento.

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Un brazo robot para meter pizzas en el horno

Publicado por en Robótica el 13/10/2017

Las cosas más sencillas y que hasta ahora pensábamos que solo los humanos podíamos hacer, están cambiando. La automatización ha pasado a un nuevo nivel mezclando no solo robótica, sino que todos los avances en visión artificial así como en machine learning están poco a poco haciendo evolucionar la sociedad tal y como la conocemos. Uno de los casos es Bruno, un brazo robot de ABB que se encarga de meter pizzas en un horno. Suena descabellado pero éste tipo de tareas tienden cada vez más a ser automatizadas y puede que incluso en pocos años, los restaurantes ya no tengan empleados humanos sino robots.

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Google AI Voice assistant con Raspberry Pi y un toque retro

Publicado por en Raspberry Pi el 18/07/2017

Poco a poco se va integrando y es imparable. La IA (Inteligencia Artificial) ha venido para quedarse y cada día salen más usos para ésta interesante tecnología. Recientemente Google ha lanzado una nueva API de voz para poder interpretar el lenguaje natural y ofrecer una acción en base a lo que escucha. Algo como Alexa/Echo de Amazon que también tiene su versión llamada Google Home de los de Mountain View. Como en Google son muy dados a los experimentos, han unido fuerzas con la fundación Raspberry para producir una pequeña placa para Raspberry Pi que permite montar muy fácilmente un aparato que use su tecnología. A continuación os dejo un simpático vídeo de un usuario que además le ha dado un toque retro.

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Robot basado en Raspberry Pi que juega al ajedrez usando Machine Learning y OpenCV

Publicado por en Raspberry Pi el 19/05/2017

Programas que juegan al Ajedrez hay ya unos cuántos. Robots hay unos pocos también pero lo que ya no es tan común es cómo se lo ha montado el autor de éste proyecto que utiliza una combinación de la librería Open Source Sotckfish para resolver las jugadas, al mismo tiempo que utiliza un completo sistema basado en Machine Learning y visión artificial. Todo el conjunto lo gestiona una Raspberry Pi que corre una séries de scripts en Python para capturar y analizar las imágenes del tablero capturadas por la cámara. Me parece muy interesante el sistema ya que utiliza un modelo matemático para reconocer las diferentes piezas y colores basándose en un dataset (un conjunto de datos) para entrenar la máquina. Se generan unos datos estadísticos de cada imagen capturada y luego se prueba el porcentaje de acierto. En su web se pueden ver todos los detalles de forma muy detallada y todo el código e instrucciones está disponibles. ¡Altísimamente recomendado!

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