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6 herramientas prácticas para experimentar IA  

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(@taa-admin)
Admin
Registrado: hace 3 años
Respuestas: 34
22/01/2021 11:51 am  

Hoy en día muchas personas quieren comprender conceptos básicos de Inteligencia artificial (AI). Obviamente que tenemos muchas maneras diferentes de entrar a este mundo, como leer artículos, ver tutoriales, realizar cursos, etc.

Las herramientas prácticas son una opción muy útil al momento de explicar fundamentos de la AI a principiantes. Algunas de estas herramientas vienen con una interfaz gráfica que facilitan al usuario el uso y la comprensión. Hay muchas herramientas disponibles en internet, pero no todas son útiles. Acá vamos a mostrar 6 experiencias prácticas útiles en diferentes disciplinas de AI como la visualización de datos, procesamiento del lenguaje, clasificación de datos o creación de datos sintéticos.

 

1- Teachable Machine.

Esta herramienta en línea proporcionada por google para experimentar la funcionalidad básica de la visualización de la computadora. Nos permite utilizar la cámara del pc para entrenar una red neuronal con nuestras propias imágenes o tomar muestras de sonido. Luego del entrenamiento la red neuronal puede realizar una tarea de clasificación de imágenes o sonido dentro de varias clases que hayan sido entrenadas. Algo muy positivo sobre esta herramienta es que todos los datos permanecen localmente en nuestro pc, por lo que no se envía ningún dato a la nube y nos garantiza la privacidad de los datos.

Imagen: Google Teachable Machine website 

Herramienta: https://teachablemachine.withgoogle.com/

 

2- TensorFlow Neural Network Playgorund

Tensorflow playground es otra herramienta online proporcionada por google. La demostración se  basa en el framework de aprendizaje profundo (deep learning) de TensorFlow. Tiene el objetivo de ilustrar gráficamente el modelado y entrenamiento de una red neuronal para tareas de clasificación de datos. Esta herramienta requiere una comprensión básica aprendizaje profundo (deep learning). Es recomendable que antes de utilizar la herramienta, los participantes lean las instrucciones y miren el video tutorial vinculado en youtube para comprender como usar Tensorflow Playground.

Imagen: TensorFlow Playground website

Herramienta: https://playground.tensorflow.org/

Video tutorial: https://www.youtube.com/watch?v=ru9dXF04iSE

 

3- Siri and Google Assistant

Los Chatbots y los asistentes virtuales nos sirven para ver la capacidad de la AI, ya que realmente nos transmiten una sensación de interactuar con una máquina inteligente. De todas maneras, es importante entender que los chatbots actuales no son mas que una forma innovadora de interfaz de usuario. Estos chatbots aplican el NLP (Procesamiento del lenguaje natural) para mapear los inputs del usuario (Por ejemplo una pregunta) a una salida del sistema predefinida (Una respuesta a una pregunta). Se requiere de mucho esfuerzo manual al momento de crear un chatbot que funcione bien.

Para tener una experiencia práctica, se puede usar un asistente virtual que la mayoría tiene: Siri de Apple o Google Assistant. Son capaces de responder preguntas simples (preguntas sobre el clima) o realizar tareas básicas (realizar una llamada) o incluso contar chistes. Hay muchos casos de uso y mucha información sobre como utilizarlos en los sitios webs de referencia.

imagen: Siri y Google Assistant website

Siri: https://www.apple.com/siri/

Google Assistant: https://assistant.google.com/

 

4- Eat Melon!

Este programa es una manera divertida de familiarizarse con la funcionalidad básica de reinforcement learning (Aprendizaje por refuerzo). La idea básica de (deep) Reinforcement learning es que un agente “inteligente” aprende una estrategia de comportamiento exitosa  por prueba y error. En este demo, podemos ayudar al agente autónomo a encontrar melones para comer dentro de un entorno virtual predefinido. La demostración y el algoritmo no son muy autoexplicativos. Igualmente en el video asociado y el sitio web hay explicaciones bastante buenas.

imagen: Eat Melon! website 

Herramienta: http://projects.rajivshah.com/rldemo/

Video explicativo: https://www.youtube.com/watch?v=3TUZw1rlvXc&feature=youtu.be

 

Para ver cómo se utiliza deep reinforcement learning para jugar juegos de computadora, te recomendamos que veas estos videos en youtube de Atari Breakout y Super Mario Bros.

 

5-  This Person Does Not Exist

"This Person Does Not Exist" es una herramienta que nos muestra el poder de las Redes Generativas Antagonicas, también conocidas como GANs (Generative Adversarial Networks). Una GAN es un tipo de red neuronal que puede generar datos sinteticos hiperrealistas, como imágenes únicas o secuencias de video completas. Cuando entres a este sitio web vas a ver imágenes falsas de personas que realmente no existen. Cada vez que actualices la pagina en el navegador va a aparecer una imagen falsa nueva. Si bien esto puede parecer divertido al principio, ilustra el riesgo de noticias falsas de alta calidad.

Imagen: "This Person Does Not Exist" website 

Herramienta: https://thispersondoesnotexist.com/

Deepfake: https://es.wikipedia.org/wiki/Deepfake

 

6- Talk to Transformer

Esta herramienta muestra el poder de una red neuronal llamada GPT-2. GPT-2 es un GAN que puede generar datos de texto sintéticos hiperrealistas. Funciona de manera que puede proporcionar algunas frases a la red (reales o falsas) y la red va a generar un texto adicional para completar la historia.

Imagen: Talk to Transformer website

Herramienta: https://app.inferkit.com/demo

¿Conoces alguna otra herramienta que ayude a comprender el funcionamiento o nos permita experimentar con AI? ¡Deja tu comentario!

Este debate ha sido modificado el hace 2 años por taa.admin

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