Ideal para introducirse en el mundo del Machine Learning. Se puede usar desde los últimos cursos de primaria.
En esta versión se añade la clasificación de conjuntos de números y el modo avanzado, con el que podrás explorar el comportamiento de los algoritmos de ML.
Para los que quieren más potencia programando aplicaciones. Todas las fases del ML se hacen programando. Ideal para bachillerato, formación profesional y primeros cursos universitarios.
Para los que prefieren tener instalado LearningML v1.3 en su ordenador (Linux, Windows, Mac) y pasar de Internet. Ideal para ser incorporado en distribuciones educativas de Linux y para colegios que tengan problemas de conexión a internet.
Recopila datos
Recopila textos o imágenes sobre algo que quieras clasificar de forma automática y añádelos a LearningML indicando a qué clase pertenece cada uno de ellos. Estos datos constituyen el conjunto de entrenamiento.
Crea un modelo
Construye con LearningML un modelo capaz de clasificar correctamente otros datos distintos, aunque similares, a los del conjunto de entrenamiento.
Construye una aplicación
Exporta tu modelo de Machine Learning a Scratch y programa una aplicación con capacidad para clasificar datos sobre el tema que hayas elegido. ¡Enhorabuena! ¡has incorporado Inteligencia Artificial a tu programa Scratch!
Mira qué fácil es construir con LearningML una aplicación capaz de reconocer los gestos de la cara de una persona para que un personaje los imite.
¿Qué es el Machine Learning?
Machine Learning o Aprendizaje Automático, como se conoce en español, son un conjunto de algoritmos y técnicas con las que se construyen modelos de predicción y clasificación a partir de conjuntos de datos conocidos. Aunque son muchos los tipos de algoritmos de Machine Learning, todos comparten una estructura de funcionamiento similar: se presentan como entradas del algoritmo un conjunto de datos cuya clasificación se conoce de antemano. Con esos datos correctamente clasificados, el algoritmo ajusta una serie de parámetros de un modelo de manera que, además de clasificar los datos de entrada, es capaz de clasificar nuevos datos cuya clasificación no se conoce de antemano.
El Machine Learning constituye uno de los campos de más éxito de la Inteligencia Artificial. A pesar de que muchas de sus técnicas y algoritmos se conocen desde hace muchísimo tiempo, ha sido en los últimos tiempos cuando se ha producido una auténtica revolución del Machine Learning. Ello se debe a la potencia de cálculo de los ordenadores actuales unido a la gran cantidad de datos que sobre cualquier tema existen en la actualidad. Tanto es así que, cuando se habla en los medios de Inteligencia Artificial, la mayor parte de las veces se refieren realimente a Machine Learning.
¿Por qué aprender Machine Learning?
La Inteligencia Artificial, y más concretamente un conjunto de técnicas conocidas como Machine Learning (aprendizaje automático), ha irrumpido con fuerza en la sociedad, y todos los días con más o menos consciencia, la estamos utilizando cuando hacemos búsquedas en la red, cuando nos dejamos aconsejar por los sistemas de recomendación de distribuidores de contenidos, al escribir en el móvil con un teclado predictivo, cuando el móvil se desbloquea al comprobar nuestra huella o nuestra cara, cuando usamos los traductores automáticos y en otras muchas ocasiones que de alguna manera nos afectan.
Es cierto que el uso de sistemas de Inteligencia Artificial (IA), ofrecen nuevas y prósperas oportunidades a la sociedad, pero también introduce nuevos riesgos y cuestiones éticas que deben abordarse. Pensamos que la introducción de contenidos de inteligencia artificial en la escuela a través de proyectos prácticos es el camino a seguir para educar ciudadanos conscientes y críticos, para despertar vocaciones entre los jóvenes, y para fomentar las habilidades de Pensamiento Computacional de los estudiantes.
Sin embargo, la mayoría de las plataformas educativas de programación existentes carecen de algunas características necesarias para desarrollar proyectos completos de IA y, en consecuencia, se requieren nuevas herramientas. En este sitio web presentamos LearningML, una nueva plataforma dirigida al aprendizaje automático supervisado, una de las técnicas de IA más exitosas que se encuentra en la base de casi todas las aplicaciones actuales de IA y con la que pretendemos cubrir esa falta de herramientas para la enseñanza práctica de la Inteligencia Artificial.