Las redes neurales y el aprendizaje de máquinas (o «aprendizaje automático») son dos temas que aparecen con mucha frecuencia en la prensa especializada, pero no siempre se puede interactuar con ellos, o conocerlos más a fondo. Ahí es cuando interviene el experimento Teachable Machine de Google, que nos permite entrenar (o por qué no confundir) con facilidad a una máquina para que realice diferentes acciones dependiendo de los gestos que hagamos frente a una cámara.
Comunicar sus logros es uno de los desafíos más grandes que toda compañía debe enfrentar. Algunos conceptos son demasiado avanzados, y si no se los comparte de una manera amigable, tarde o temprano se pierden en el ruido digital. Uno de ellos es el aprendizaje de máquinas, también conocido como aprendizaje automático. ¿De qué se trata? ¿Cómo funciona? ¿Cuáles son sus limitaciones? Si bien sabemos que las inteligencias artificiales necesitan ser entrenadas, lo ideal sería participar directamente en dicho entrenamiento. Gracias al nuevo experimento de Google llamado Teachable Machine, ahora podemos hacerlo.
Un navegador, una webcam, y mucho movimiento. Teachable Machine divide el aprendizaje en tres colores diferentes (o «clases»), y cada uno de ellos estará asociado a un gesto. La máquina requiere una buena cantidad de imágenes para identificarlos (30 como mínimo), y una vez que alcanza el nivel de confianza adecuado puede reproducir un GIF, un archivo de sonido, o frases con el sintetizador de voz. Si no quieres hacer gestos, una alternativa muy interesante es utilizar objetos. La clave es darle algo a la máquina con lo que sea capaz de trabajar. El resto es cuestión de combinar todo su entrenamiento, o volverla loca con gestos a medias y objetos similares a los originales.
Si no tienes una webcam conectada al ordenador, no te preocupes: Teachable Machine funciona con la mayoría de los navegadores móviles, usando la cámara frontal del teléfono. Para finalizar, Google asegura que el experimento se lleva a cabo de forma completamente local sin enviar datos personales a sus servidores remotos, y si quieres ver el código del experimento, basta con hacer clic aquí.