🚀 SESIÓN 2: Entrenando a nuestro primer modelo (IA Visual)
¡Hola de nuevo! En la sesión anterior descubrimos que la Inteligencia Artificial no usa reglas fijas, sino que aprende buscando patrones en los datos. ¿Y cómo aprende? ¡Pues porque alguien la entrena!
Hoy vais a dejar de ser el público para convertiros en los **entrenadores**. Vamos a enseñarle a un ordenador a distinguir dos objetos usando la webcam de clase. ¡Preparaos para crear vuestra propia IA!
🧠 1. El secreto del entrenamiento: Aprendizaje Supervisado
¿Cómo aprende un perro a dar la pata? Cada vez que hace el gesto correcto, le das un premio y le dices "¡Muy bien!". Al final, el perro asocia el gesto con la recompensa.
En el mundo de la IA, a esto lo llamamos Aprendizaje Supervisado. Consiste en darle a la máquina los datos (Inputs) pero diciéndole ya la respuesta correcta. Le enseñamos fotos de bolígrafos y le decimos: "Esto es un bolígrafo". Le enseñamos fotos de tijeras y le decimos: "Esto es una tijera".
Las 3 fases para crear una IA:
- Recogida de datos (Inputs): Hacemos cientos de fotos de los objetos que queremos que aprenda.
- Entrenamiento: La máquina "estudia" las fotos, busca patrones (líneas, colores, formas) y crea su modelo matemático.
- Predicción (Output) o Testeo: Le enseñamos un objeto nuevo a la webcam y comprobamos si ha aprendido bien o si se equivoca.
⚠️ 2. ¡Cuidado con los sesgos! (Hacer trampas sin querer)
Una IA no tiene sentido común. Solo aprende de lo que ve. Si para entrenar la clase de "Bolígrafo" haces 500 fotos sujetando el boli siempre con tu mano derecha... ¿qué crees que pasará? ¡Pues que la IA puede llegar a pensar que tu mano derecha forma parte del bolígrafo!
A estos errores se les llama Sesgos de datos. Para que una IA sea buena, las fotos de entrenamiento tienen que ser variadas: con luz, con sombra, de cerca, de lejos, moviendo el objeto y cambiando de fondo.
🎮 3. Actividad Práctica: Entrenando con Teachable Machine
Vamos a usar una herramienta espectacular de Google llamada Teachable Machine para entrenar un modelo que distinga entre un bolígrafo y una tijera (o entre tu cara alegre y tu cara seria).
🛠️ Paso a paso para el taller:
- Entra en la web: Teachable Machine (Proyecto de Imagen).
- Verás dos cajas llamadas "Class 1" y "Class 2". Cambia los nombres:
- A la Clase 1 llámala Bolígrafo.
- A la Clase 2 llámala Tijera.
- Fase 1 (Recoger datos): Haz clic en el botón de la Webcam en la clase "Bolígrafo". Mantén pulsado el botón "Hold to Record" (Mantener pulsado para grabar) mientras mueves el boli delante de la cámara. Haz al menos 100 fotos. Repite lo mismo en la clase "Tijera".
- Fase 2 (Entrenar): Haz clic en el botón gigante que dice "Train Model" (Entrenar Modelo). ¡No cierres la pestaña! Tarda unos segundos mientras la máquina calcula los patrones.
- Fase 3 (¡A probarla!): En la sección de la derecha "Preview", pon un boli o una tijera frente a la cámara. Mira las barras de porcentaje de abajo. ¿Dice que es un bolígrafo al 100%? ¡Ya tienes tu IA funcionando!
📝 4. Cuaderno de Clase: El "hackeo" a la IA
Copia y responde a estas preguntas en tu cuaderno o en los comentarios del blog tras terminar tu experimento:
Pregunta 1: Engañando a la máquina
Esconde el bolígrafo dentro de tu mano dejando que solo asome la punta. ¿Qué porcentaje de acierto te da la IA ahora? ¿Por qué crees que le cuesta reconocerlo?
Pregunta 2: El intruso
Muestra a la cámara un objeto totalmente nuevo que no hayas usado para entrenar (por ejemplo, tu móvil o una goma). ¿Qué hace la IA? ¿Se queda a cero o intenta "obligatoriamente" decir que es un boli o una tijera? Explica qué está pasando por dentro de la máquina.
Pregunta 3: Las 3 fases
Ordena cronológicamente estas tareas que realiza un ingeniero de IA (pon 1, 2 o 3):
( ) Hacer clic en "Train Model" para que el ordenador busque patrones.
( ) Grabar 150 fotos de una manzana con la webcam.
( ) Poner una manzana nueva frente a la cámara para ver si muestra "100% Manzana".
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