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El conjunto de datos MNIST (Instituto Nacional de Normas y Tecnología Modificado) es una gran base de datos de dígitos manuscritos que se utiliza habitualmente para entrenar diversos sistemas de procesamiento de imágenes y modelos de aprendizaje automático
El MNIST funciona con base de datos a partir de un proceso de curatoria de imagenes, como la siguiente:
luego las clasifica:
en el algoritmo se dejan 10.000 fotografias para testeo despues de entrenar al computador
red neuronal: es un sistema inspirado en la neurona que funciona con datos de entrada que se transformar en capas de salidas. Las capas tienen “input layers”, “hidden layers” y “output layers”. Coding train es el creador de la biblioteca que usaremos el dia de hoy, “begginers guide to machine learning in javascript”
Utilizaremos Tensor Flow (TF) en lenguaje Python en la siguiente pagina: https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification?hl=es-419. El cual es un codigo online de prediccion de prendas de vestir.
Ahora estamos entrenando una red neuronal de caracteres, para que cuando le demos un lengusje este empiece a balbuceralo:
y le daremos como ejemplo un libro sacado del proyecto gutenberg, como lo es Frankenstein:
html5 tiene un canva y en ese elemento se puede dibujar con javascript:
hicimos un ejemplo de el quijote escrito por el computador, pagina “https://sofiachaav.github.io/audiv027-2024-1/clases/clase-05/ejemplo-ml5js-char-rnn-canvas/”:
si lo refrescamos despues de cambiar en el codigo de scketchs de “quijote” a, por ejemplo, “frankenstein”, deberia aparecernos el generador de palabras con el libro cambiado:
apuntes pequeños: numpy es una biblioteca de lengusje python los chatbots se hacen con RNN (recurrent neural network) que es un conjunto de datos linguisticos para el entendimiento y prediccion de la IA delta: en computacion y matematica significa diferencia El proyecto Gutenberg es un proyecto de lectura comunitaria de libros antiguos libres online