Practica aquí antes de usar LearningML. Vas a mirar el dataset de nubes, entrenar un modelo de juguete, montar el programa de la Echidna y pensar como un científico. Cada paso se desbloquea al completar el anterior.
Aviso: el «modelo» de este simulador es un juguete que solo mira color y textura. LearningML usa una red ya entrenada con millones de imágenes y funciona bastante mejor. Aquí interesa ver el proceso, no los porcentajes. Fotos: Wikimedia Commons (autor y licencia en licencias.csv del dataset).
1Mira el dataset
Hay 4 clases: cúmulos, cirros, cubierto y despejado. Cada una tiene 10 fotos para entrenar y 2 para probar (las verás en el paso 2).
2Entrena el modelo de juguete
Elige qué rasgos mira el modelo y cuántos vecinos (k) consulta el algoritmo KNN: compara la foto nueva con las fotos de entrenamiento más parecidas y vota. Prueba al menos dos configuraciones distintas.
| Foto | Real | Predicción | Confianza |
|---|
3Monta el programa de la Echidna
Cada pulsación de SR clasifica la foto actual (los 8 disfraces) y enciende el LED con el color de su clase. Completa los huecos y pulsa SR en la placa virtual varias veces.
4Piensa como un científico
Placa y programa EchidnaML: Echidna Educación (echidna.es). Manual EchidnaBlack2 y EchidnaML, CC BY-SA 4.0.