Nesta práctica imos a utilizar de novo a páxina de Learning ML (LML) para realizar un proxecto de recoñecemento de datos numéricos.
Pero esta vez, accederemos á opción “Proba LearningLML V2” e veremos que aparecen as opcións: Numeros (Recoñecer números) e sons (Recoñecer sons), que utilizaremos nesta práctica.
Continuamos a traballar con modelos preentrenados, pero esta vez utilizaremos as habilidades de recoñecemento de imaxes.
Nesta práctica imos a utilizar outra páxina (similar á MLfK), Learning ML (LML) para realizar un proxecto de recoñecemento de imaxes.
Unha vez na páxina inicial, accederemos á opción “LearningML Basic” e veremos un entorno similar ao que xa utilizamos en Machine Learning for Kids, neste caso non teremos que rexistrarnos pero, en contrapartida, deberemos gardar o modelo no noso ordenador para podelo utilizar en futuras sesións.
No vídeo anterior se fai referencia a 2 páxinas web, que permiten comprender máis profundamente como funciona a extracción de características nunha imaxe:
A demostración interactiva de DeepLizard (explica como se aplican filtros para detectar bordos en imaxes).
A ferramenta de Adam Harley (permite debuxar un número e comprobar se o sistema de intelixencia artificial o recoñece correctamente).
Tamén podedes ver o seguinte vídeo sobre a aplicación dos sistemas de recoñecemento de imaxes para traducir a linguaxe de signos en tempo real:
