Las personas están utilizando la inteligencia artificial (IA) para explorar una amplia variedad de ideas, desde identificar las causas del mal tráfico en Los Ángeles hasta mejorar las tasas de reciclaje en Singapur y experimentar con el baile. Aunque iniciar tus propios proyectos de aprendizaje automático puede parecer complicado, Teachable Machine es una herramienta web que lo hace rápido, fácil y accesible.
La primera versión de Teachable Machine permitía a los usuarios enseñar a su ordenador a reconocer imágenes usando una cámara web, proporcionando una experiencia inicial en la programación de modelos de aprendizaje automático. Desde entonces, muchas personas han mostrado interés en utilizar estos modelos en sus propios proyectos. Teachable Machine 2.0 facilita la programación de modelos de aprendizaje automático sin necesidad de codificación, permitiendo exportar modelos a sitios web, aplicaciones y máquinas físicas. Además, ahora puede reconocer sonidos y posturas.
Los creadores ahn colaborado con educadores, artistas y estudiantes para mejorar la herramienta. Por ejemplo, Blakeley H. Payne utiliza Teachable Machine en su plan de estudios de código abierto para enseñar IA a estudiantes de secundaria de manera práctica. Además, Steve Saling, experto en tecnología de accesibilidad, lo usa para mejorar la comunicación de personas con problemas del habla, y Yining Shi lo emplea en el diseño de juegos en NYU.
Para utilizar Teachable Machine, primero debes recopilar ejemplos. Puedes reconocer imágenes, sonidos o posturas, subiendo archivos propios o capturándolos en vivo con un micrófono o cámara web. Luego, con un solo clic, Teachable Machine programa un modelo basado en los ejemplos proporcionados, todo en el navegador. Puedes probar tu modelo online y ajustar los ejemplos según sea necesario para mejorar su funcionamiento. El modelo creado funciona con TensorFlow.js, una biblioteca de aprendizaje automático de Google, y puede exportarse para usar en diversas plataformas. También puedes guardar tu proyecto en Google Drive.
Para comenzar, puedes consultar recursos adicionales como el vídeo tutorial «Getting Started with Teachable Machine» por The Coding Train, un tutorial para principiantes sobre cómo identificar frutas, posturas o sonidos, planes educacionales como el MIT AI Ethics Education Curriculum por Blakeley H. Payne y Teachable Arcade Lesson Plan por Ryan Mather, y proyectos de física computacional como Tiny Sorter (basado en Arduino) y Teachable Sorter (basado en Coral).
Teachable Machine está diseñada para hacer el aprendizaje automático accesible y útil para todos, facilitando la creación y aplicación de modelos en una amplia variedad de contextos.