Cómo crear un modelo de aprendizaje automático con Microsoft Lobe

El aprendizaje automático está en todas partes en estos días, desde el filtrado de spam y el reconocimiento facial hasta las aplicaciones de asistencia digital y los automóviles autónomos. Pero no hace falta un máster para aprender a utilizar esta interesante tecnología, gracias a una nueva aplicación de Microsoft llamada Lobe.

Lobe simplifica el proceso de creación de modelos de aprendizaje automático, por lo que cualquiera puede crear modelos de IA (inteligencia artificial) sin ningún conocimiento de programación. Explicaremos cómo funciona Lobe y cómo comenzar con esta nueva aplicación inteligente.

Cómo crear un modelo de aprendizaje automático con Microsoft Lobe - Instrucciones

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que se centra en la creación de sistemas que aprenden, o mejoran el rendimiento, en función de los datos que consumen. La inteligencia artificial es un término general que se refiere a los sistemas o dispositivos que simulan la inteligencia humana. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial a menudo se discuten juntos, y los términos a veces se usan indistintamente, pero no son lo mismo. Es importante mencionar aquí que aunque todas las técnicas de aprendizaje automático son IA, no toda la IA es aprendizaje automático.

¿Qué es Microsoft Lobe?

lóbulo Es una aplicación de escritorio gratuita para Windows y macOS que permite a los usuarios sin experiencia en programación o ciencia de datos experimentar con inteligencia artificial. También permite a los desarrolladores agregar capacidades de aprendizaje automático a sus propias aplicaciones.

Lobe, adquirida por Microsoft en septiembre de 2018, le permite crear modelos de aprendizaje automático utilizando una interfaz visual simple en lugar de escribir código. En la versión preliminar pública actual, puede categorizar grupos de imágenes para que Lobe pueda identificar contenidos de imágenes similares.

في Blog de inteligencia artificial Por su parte, Microsoft proporciona ejemplos de capacitación de Lobe para reconocer bayas tóxicas y proteger los recursos marinos al detectar ballenas en fotografías y enviar alertas cuando hay espacios de estacionamiento disponibles. También se ha utilizado en un proyecto de apicultura para detectar insectos no deseados que invaden cualquier colmena.

Cómo crear un modelo de aprendizaje automático con Microsoft Lobe - Instrucciones

Microsoft planea expandir las características de Lobe en el futuro para entrenar otros tipos de modelos. Esto incluirá la detección de objetos, la identificación de elementos específicos en imágenes, la clasificación de datos y el etiquetado de información en tablas.

Aquí se explica cómo crear un modelo de aprendizaje automático con la función de clasificación de imágenes de Lobe.

1. Descargue e instale Microsoft Lobe

Para obtener la aplicación Lobe para Windows o macOS, haga clic en el botón Descargar en la página de inicio o en la parte superior derecha de la pantalla desde sitio web de lóbulo. Deberá ingresar algunos datos personales para unirse a Lobe Beta, incluidos su nombre, dirección de correo electrónico y país, pero dado que Microsoft no verifica esta información, puede ingresar detalles falsos.

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De hecho, una de las mejores cosas de Lobe es que no amenaza su privacidad. La aplicación funciona sin conexión y todos los datos que importas permanecen en tu computadora, en lugar de cargarlos en la nube (y en los servidores de Microsoft).

Es un archivo grande (378 MB en el momento de escribir este artículo) y tarda unos minutos en instalarse. Una vez hecho esto, puede comenzar a usar Lobe de inmediato, ya que no hay ninguna configuración para configurar. Solo marca una casilla ejecutar lóbulo y haga clic en Acabado.

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2. Agregar y nombrar fotos en Lobe

Cuando se abra Lobe, haga clic en el botón Nuevo proyecto en la esquina inferior izquierda de la pantalla principal. Ingrese un nombre para su proyecto en la parte superior izquierda de la pantalla. Ahora puede agregar algunas imágenes y nombrarlas para crear su primer modelo de aprendizaje automático.

Haga clic en el botónimportaren la parte superior derecha de la pantalla y elija si desea agregar fotos desde su computadora, tomar fotos con una cámara web o importar un conjunto de datos existente como una carpeta organizada para fotos. Para su primer modelo de IA, es mejor usar la primera opción y la más simple.

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Seleccione al menos cinco imágenes del mismo objeto de su disco duro, ya sea individualmente o manteniendo presionado Ctrl (o Cmd en una Mac) mientras hace clic en él. Idealmente, debería tener diferencias en el fondo, la iluminación o la ubicación para ayudar al lóbulo a identificar las partes importantes. He seleccionado imágenes de zorros para esta leyenda.

Introduce una etiqueta descriptiva para la primera imagen, que en nuestro ejemplo es "Zorro". Lobe guardará esta etiqueta para que pueda aplicarla rápidamente a otras imágenes en el conjunto de datos. Haga clic derecho en la imagen si necesita editar la etiqueta o eliminar la imagen.

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A continuación, importe otro conjunto de imágenes de un objeto diferente pero relacionado. Elegí subir fotos de perros a Lobe para distinguirlas de las de un zorro. Nuevamente, etiquete la primera imagen con una metaetiqueta, luego aplique la misma etiqueta a las otras instantáneas. Opcionalmente, puede repetir el proceso para grupos adicionales, pero solo necesita dos grupos para crear un formulario.

3. Entrenamiento del modelo de aprendizaje automático

Una vez que cree al menos dos etiquetas y las aplique a al menos cinco imágenes cada una, Lobe comenzará a entrenar automáticamente su modelo de aprendizaje automático. Escuchará un sonido de confirmación cuando se complete el proceso.

Haga clic en una opción Entrenar En la columna de la izquierda para mostrar los resultados. Pase el puntero del mouse sobre una imagen y verá un mensaje que dice: “La predicción es correcta. Lobe predice correctamente que esta imagen es [nombre de la etiqueta]. “

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Puede probar si su modelo funciona importando otra imagen, para ver si Lobe está prediciendo el nombre correcto. Hacer clic Juega a la izquierda, luego arrastre y suelte una imagen en la aplicación, o toque Importar.

Si Lobe predijo correctamente el nombre de la imagen importada, haga clic en la "marca de verificación verde"; Si no, haz clic en el botón rojo. Siga agregando imágenes para entrenar a su modelo de IA para que reconozca las diferentes formas del objeto. Microsoft sugiere usar entre 100 y 1000 imágenes por etiqueta, según la complejidad de la tarea.

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4. Optimización del modelo de aprendizaje automático

Si Lobe sigue haciendo predicciones incorrectas, hay varias formas de hacer que el modelo de aprendizaje automático sea más confiable.

Ir a la sección Entrenar y haga clic en el botón . Mostrar en la parte superior derecha de la pantalla y seleccione Incorrecto primero. Esto le mostrará imágenes que frecuentemente confunden a Lobe. Importe más variaciones de estas imágenes mal etiquetadas para marcarlas como verdaderas o falsas. Esto hará que las predicciones futuras sean más precisas.

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Lobe siempre predecirá una de sus etiquetas, incluso si la imagen que está importando no contiene contenido relevante. Para evitar una identificación errónea, agregue imágenes de elementos no relacionados y asígneles el nombre Ninguno, para que su formulario no tenga que elegir entre respuestas incorrectas.

Si está trabajando con un gran conjunto de datos y enfrenta muchas predicciones incorrectas, puede obligar a Lobe a entrenar su modelo más a fondo. Haga clic en el botón de menú en la parte superior izquierda de la pantalla y seleccione Optimizar modelo y haga clic en Optimizar.

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5. Plantilla de lóbulo de exportación para usar en la aplicación

Aunque puede modificar la configuración de Lobe por diversión, también le permite exportar su modelo de aprendizaje automático en formatos estándar de la industria, para que pueda usarlo en una aplicación que desarrolle.

Puede exportar conjuntos de datos en un formato como TensorFlow Lite, para usar en aplicaciones de Android y el formato de Internet de las cosas; Como Core ML para el desarrollo de aplicaciones iOS, iPad y macOS; y TensorFlow 1.15 SavedModel, para uso en aplicaciones programadas en Python.

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Haga clic en el botón de menú en la parte superior izquierda de la pantalla y seleccione Exportar y seleccione su formato preferido. Antes de guardar su modelo o archivos de código, se le dará la opción de mejorar su modelo. Lobe también tiene su propia API para ejecutar formularios exportados en Python و .NET.

No te preocupes si estas opciones te parecen demasiado avanzadas para tu experiencia de programación, porque Lobe guarda tu proyecto automáticamente. Si necesitas ayuda y asesoramiento técnico, puedes visitar el subgrupo lóbulo en Reddit. Cómo crear un modelo de aprendizaje automático con Microsoft Lobe - Instrucciones

Todo lo que necesitas es Lóbulo

Microsoft Lobe ofrece una forma visual simple de crear un modelo básico de aprendizaje automático, sin tener que preocuparse por el código. Puede usarlo para categorizar imágenes de cualquier cosa que desee e intentar capturar capturas de pantalla de su cámara web también.

Si la experiencia de Lobe despierta su curiosidad por aprender más sobre el aprendizaje automático, encontrará muchos Cursos y tutoriales gratuitos en línea Para ayudarle a desarrollar sus habilidades y conocimientos.

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