La nueva versión Teachable Machine es más funcional entrenando modelos de IA sin programación

Publicado el

Hace algo más de dos años que Google lanzó Teachable Machine para acercar la Inteligencia Artificial a toda aquella persona que desee experimentar con la misma sin necesidad de tener conocimientos técnicos. Se trata de un experimento basado en la web en la que tan sólo hace falta un navegador y una cámara web.

Durante todo este tiempo, Google ha estado trabajando para mejorar las capacidades de Teachable Machine, lanzando ahora la versión 2.0 de la misma, pudiendo ahora reconocer también sonidos y poses, además de imágenes, para lo cual los usuarios podrán realizar las capturas de las imágenes o sonidos directamente desde la cámara web o micrófono, o bien subir los archivos que ya dispongan, ya sea en local o alojados en Google Drive.

La Inteligencia Artificial aún más al alcance de cualquiera

Pero también se pueden llevar los modelos de aprendizaje automático entrenados a proyectos reales, como sitios web, aplicaciones, dispositivos físicos, entre otros posibles. Como ocurría inicialmente, los entrenamientos de los modelos de aprendizaje automático se llevan a cabo a nivel local a través del navegador, en el propio equipo o dispositivo, haciendo uso de la librería de código abierto Tensorflow.js.

Serán en las exportaciones o a la hora de guardarlos en Google Drive cuando los modelos de aprendizaje automático entrenados salten fuera del equipo o dispositivo para estar disponibles en otros soportes escogidos.

Google ha señalado algunos ejemplos de usos prácticos de la nueva versión de Teachable Machine, que van más allá del mero interés educativo para cubrir otras necesidades del mundo real.

Como es habitual, Google también ofrece tutoriales y ejemplos para que los interesados puedan familiarizarse con la herramienta experimental y puedan comenzar a entrenar sus propios modelos de aprendizaje automático, para lo que no será necesario tener conocimientos en programación, a pesar de que los modelos entrenados quizás no lleguen a estar a la misma altura de los modelos de aprendizaje automático basados en programación, según algunos expertos.

Comparte en: