Crea un clasificador de perros y gatos con IA, Python y Tensorflow - Proyecto completo

Описание: En este video crearemos un clasificador de imágenes de inicio a fin, usando IA, Python y Tensorflow.
Veremos cómo manipular nuestras imágenes de entrenamiento, probaremos varias arquitecturas e hiperparámetros con Tensorboard, veremos cómo mejorar nuestros modelos con Aumento de Datos a detalle, y exportaremos y usaremos el modelo en un sitio web.

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Ligas relevantes:

Código fuente (web): https://github.com/ringa-tech/clasifi...
Colab (Python / Tensorflow): https://colab.research.google.com/dri...

Lista de reproducción para aprender redes neuronales desde cero con Python y Tensorflow:
   • Inteligencia Artificial desde cero con Pyt...  

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= = = CONTENIDO
0:00 - Descripción del proyecto
1:43 - Datos de entrenamiento
4:34 - Manipular el set de datos
8:04 - Preparar los datos para el entrenamiento
10:00 - Modelos a utilizar
12:19 - Entrenamiento de primer modelo
13:40 - Uso de Tensorboard en Colab
14:32 - Entrenar y analizar modelos 2 y 3
16:30 - Aumento de datos
20:00 - Entrenamiento de 3 modelos con aumento de datos
23:43 - Comparación de resultados y elección
25:02 - Exportación de modelo
25:46 - Creación de HTML y predicción con Tensorflow.js
32:26 - Cómo usar el sitio y predecir en el celular
32:05 - Probando el clasificador final
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Descripción larga para el algoritmo:
Hoy crearemos un clasificador de perros y gatos utilizando inteligencia artificial (artificial intelligence), aprendizaje automático (machine learning) y redes neuronales (neural networks).

Veremos a detalle como descargar un set de datos y manipularlo lo que necesitemos para prepararlo para entrar en las redes para realizar el entrenamiento. Entrenaremos varios modelos de red neuronal con distintos hiperparámetros, y compararemos su desempeño utilizando las gráficas de Tensorboard. Con tensorboard fácilmente vemos cómo sucede el sobreajuste (overfitting) y cómo solucionarlo para el proyecto.

Probaremos 3 modelos diferentes regulares, y después 3 modelos con aumento de datos. Veremos por qué unos son mejores que otros, y elegiremos el mejor.

Después exportaremos el modelo elegido a Tensorflow js para importarlo en un sitio web desarrollado con HTML, CSS y Javascript. Dicho sitio web podremos verlo en un celular ya sea cargándolo en un sitio web con HTTPS, o utilizando un túnel como NGROK.

Veremos qué tal funciona el modelo creado, revisando imágenes de perros y gatos con mi celular, y finalmente probándolo con uno de mis perros para ver qué tal funciona.

El modelo elegido finalmente es una red neuronal convolucional con 3 capas de convolución (de 32, 64 y 128 filtros), y una capa densa de 100 neuronas. A diferencia de videos previos, utilizamos la función de activación Sigmoid para la salida.

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#ia #python #tensorflow #machinelearning #tensorboard