Adimen artifiziala: Irudiak desberdintzen dituen aplikazioa

Argazki bidez, hostoak desberdintzen dituen aplikazio bat sortuko dugu. Horretarako, lehenik eta behin eredua egin beharko dugu “Machine learning for kids” webgunearen laguntzarekin eta eredu hori erabiliko duen aplikazioa sortuko dugu “App Inventor” programarekin.

Informazio guztia INTEFek eskainitako ikastaro honetatik lortu da eta berezuma.com-ek euskaratu du adimen artifizialaren laguntzaz.

Hona hemen Unamuno BHIko DBH3ko Huiying ikasleak egin duen adibidea.

Bere kasuan, Youtuberrak desberdintzen dituen aplikazioa egin du.

---

Eredua sortzen hasiko gara, hauek dira pausoak:

1. Sartu “Machine learning for kids” webgunean

Sartu https://machinelearningforkids.co.uk webgunean

Egin klik goiko menuko “sartu” aukeran (1)

Sakatu “hasi saioa” botoia (2)

2. Sartu zure sarbide-egiaztagiriak

Idatzi zure erabiltzaile-izena eta pasahitza (1)

Sakatu “log in” botoia (2)

3. Sartu “proiektuak” atalean

1. Egin klik goiko menuko “proiektuak” aukeran

4. Ikaskuntza automatikoko proiektu berri bat sortu

Egin klik “gehitu proiektu berri bat” botoian

5. Proiektuari izen bat eman eta zer desberdinduko duen zehaztu

Idatzi izen bat zure proiekturako, adibidez “orriak” (1)

Goitibeherako menuan, adierazi zer elementu mota ezagutzea nahi duzun. Kasu honetan, irudiak ezagutzeko gai izatea interesatzen zaigu (2)

Ondoren, sakatu “sortu” botoia (3)

6. Hautatu “orriak” proiektua, sortu berria

Egin klik “orriak” proiektuan

7. Entrenatu zure eredua

Egin klik “entrenatu” botoian

8. Sortu edukiontzi bat entrenamendu-adibideetarako

Entrenamendu-irudi multzo bakoitzerako edukiontzi bat sortu behar duzu.

Sistemak lau motatako hostoak ezagutzea eta sailkatzea nahi dugu: laranjondoa, huntza, arrosa eta olibondoa. Beraz, lau edukiontzi sortuko ditugu.

Sakatu “gehitu etiketa” botoia (1)

Sartu izen bat irudi-multzorako (laranjondoa) eta sakatu “gehitu” (2)

9. Sortu gainerako edukiontziak

Aurreko urratsak errepikatu entrenamenduko beste hiru irudi multzo sortzeko: huntza, arrosa eta olibondoa

10. Entrenamendu on baten gakoak

Entrenamendu-datuak funtsezkoak dira proiektuak arrakasta izan dezan

Zenbat eta irudi gehiago izan laranjondo-, huntz-, olibondo- eta arrosa-hostoen sistemarekiko proportzioak, orduan eta hobeto ikasiko du landare horien hostoak ezagutzen.

Garrantzitsua da entrenamendurako erabiltzen dituzun argazkiek tamaina eta kolore-tonalitate desberdinetako hostoak izatea, angelu ezberdinetatik eta hondo ezberdinekin hartuak egotea, eta hostoak ere posizio ezberdinetan jarrita egotea.

11. Entrenamenduko irudiak igo

Webcam-ik baduzu, entrenamendu-irudiak emateko erabil dezakezu

Sakatu irudi-multzoren baten “webcam” botoia (1)

Begiratu webcamarekin talde horretako orri bati (laranjondoa, adibidez) eta sakatu “gehitu” botoia (2)

12. Argazkiak beste webgune batetik igo ditzakezu

Dokumentu hau idazteko unean, Machine Learning for Kidsek ez du uzten argazkiak ordenagailutik igotzen, baina beste webgune batetik igo daitezke

Entrenamendurako argazkiak telefono mugikor batekin edo kamera batekin egiten badituzu, irudiak ostatatzeko zerbitzu batera igo ditzakezu, “Google Fotos” kasu. 

Gero, zure irudiak nabigatzailearen beste leiho batean ikus ditzakezu zerbitzu horretan, eta hortik entrenamenduko irudien edukiontzietara eraman.

13. Itzuli proiektuaren orri nagusira

Talde guztien irudien adibide nahikoak igotzen dituzunean, egin klik “itzuli proiektura” estekan, goialdeko ezkerraldean.

14. Makinak ikas dezala

Sakatu “ikasi & probatu” botoia

15. Ikaskuntza-eredu automatikoa sortu

Sakatu “sartu eredu berri bat” botoia ikaskuntza automatikoko eredu bat sortzeko, aurretik emandako irudietatik abiatuta

16. Itxaron minutu batzuk eredua sortu arte

Kargatu minuturo orria zure nabigatzailean, eredua sortu den ikusteko

17. Egiaztatu nola funtzionatzen duen ereduak

Ereduari, webcam-en bidez (1) edo nabigatzailearen beste leiho batetik arrastaka (2), entrenamenduan erabili ez den orri bateko irudi bat ematen dio.

Jarraian, egiaztatu makinak asmatu duen eta erantzunean duen konfiantza-maila (3)

18. Egin hainbat proba hainbat irudirekin

Aurreko urratsak hainbat aldiz errepikatzen ditu irudi desberdinekin

Modeloak gehiegi huts egiten badu, agian entrenamendu-irudi hobeak eman beharko dituzu. Horretarako, sakatu “ezabatu eredu hau” (1) botoia orriaren behealdean, eta, ondoren, sakatu “sartu eredu berri bat” (2).

Aldiz, askotan asmatzen baduzu, egin klik “proiektura itzuli” botoian (goian)

19. Eman zure proiektuaren “sortu” atalari

Ereduak funtzionatzen duela egiaztatu ondoren, hura erabiliko duen aplikazio bat sor dezakegu.

Zure “orriak” proiektuaren orri nagusitik, sakatu “sortu” botoia

20. Hautatu “aplikazioen asmatzailea” (APP Inventor)

Sakatu “aplikazioen asmatzailea” botoia

21. Kopiatu zure proiektuaren ereduaren URLa

Eskuineko laukian URL bat agertuko da, eta hori beharrezkoa da zure aplikazio mugikorra entrenatu duzun ikaskuntza-eredu automatikoarekin konektatzeko. Hautatu URL hori eta kopiatu paper-euskarrian (edo idatzi eta gorde testu-dokumentu batean)

---

Behin eredua dugula, App Inventor-en sortuko dugu hura erabiliko duen aplikazioa:

1. Sartu App Inventor-en webgunean

Sartu https://appinventor.mit.edu/webgunean

Egin klik goiko menuko “CREATE Apps!” Botoian

2. Saioa hasten du Googleren kontu batekin

Sartu zure posta elektronikoa eta sakatu “hurrengoa” botoia

Hurrengo pantailan, sartu zure pasahitza eta sakatu “hurrengoa” botoia

3. Sortu proiektu berri bat

Sakatu “proiektuak”

Goitibeherako menuan, hautatu “hasi proiektu berri bat…” aukera.

Irekiko den leihoan, idatzi zure proiektuaren izena, adibidez, “HojasApp” eta sakatu “onartu”

4. Zure ikaskuntza-eredu automatikoa inportatu

Sakatu ezkerreko alboko panelean aurkituko duzun “Estentsioa” atala

Ondoren, egin klik “import extension” botoian

• Irekiko den leihoan, sakatu “URL” botoia (1)

• Jarraian, itsatsi zure ikaskuntza-ereduaren URLa (Machine Learning For Kids proiektuko “sortu” atalean lor dezakezu), horretarako prestatutako testu-eremuan (2)

• Egin klik “inport” (3) botoian

5. Diseinatu aplikazioaren pantaila

Aplikazioaren pantailak botoi bat eta hiru etiketa izango ditu, honela antolatuta:

Arrastatu ezkerreko osagai-paletatik bisoreraino botoi bat eta hiru etiketa, erakutsitakoaren antzeko kokapena lortzeko

Hautatu botoia, eta eskuineko propietateen panelean, jarri “identifikatu orria” testu gisa; izan ere, erabiltzaileak sakatu ondoren, identifikatu nahi duen orriaren argazkia atera ahal izango du.

• Era berean, etiketa bakoitza hautatzen du testu hauek jartzeko:

• Jarri “Etiketa1” atalean “orria norena da?” Testua.

6. Jarri  “Etiketa2”ri “EZEZAGUNA” testua.

6. Jarri “Etiketa3”ri “Errorearen kasuan dagoen azalpena”

6. Hautatu “Etiketa3” eta desmarkatu “ikusgai” laukitxoa, horrela ez ikusteko; izan ere, balizko akatsak erakusteko erabiliko da, eta kasu horietan baino ez da ikusgai jarriko.

6. “Kamara” osagaia sartu

Arrastatu kamera ezkerreko osagaien paletatik bisoreraino

• Bisorearen azpian osagai ikusezina agertuko da.

7. ML4K eredua sartu

Arrastatu Machine Learning for Kids-en sortutako eredua ezkerreko osagaien paletatik bisoreraino

• Bisorearen azpian osagai ikusezina agertuko da.

8. “Identifikatu orria” botoia sakatzean zer egin behar den zehazten duen kodea sortu.

Goiko eskuinaldean dagoen “blokeak” botoia sakatzen du, kodea sortzeko pantailara sartzeko.

• Gure aplikazioko “identifikatu orria” botoiari ematean, erabiltzaileak orri baten argazkia atera ahal izatea nahi dugu, aplikazioak zehaztu dezan zein solairuri edo zuhaitzi dagokion.

• Honako bloke hauek gehitu:

• Ikusi zer egiten dugun: deitu kamerari, erabiltzaileak argazki bat atera dezan.

• “???” jartzen dugu “Etiketa2” ren testu gisa, erabiltzaileak jakin dezan aplikazioak oraindik ez duela zehaztu argazkiaren solairu mota
• “Identifikatu orria” botoia desgaituko dugu, oraindik argazkiaren solairua identifikatzen saiatzen ari garen bitartean, erabiltzaileak ezin izan dezan beste argazkirik atera.
• “Etiketa3” ikusezin jartzen dugu, hor agertuko baitira errore-mezuak.

9. Sortu argazkia atera ondoren zer egin behar den zehazten duen kodea

Argazkia ateratzen denean, gure ikaskuntza-eredu automatikora bidali beharko dugu, sailkatzeko eta zein solairuri dagokion zehazteko:

• Zure ikaskuntza automatikoko ereduari dagozkion bloke guztiak ezkerreko panelean ML4K1 sakatzean aurkituko dituzu.

10. Sortu errore bat dagoenean zer egin behar den zehazten duen kodea

Ikaskuntza automatikoko eredura bidaltzen diogun irudia sailkatzen saiatzean errore bat gertatzen bada (adibidez, irudia handiegia izatea), errorearen deskribapena “Etiketa3” atalean idatziko dugu eta ikusgai jarriko dugu.

11. Sortu modeloak irudia sailkatu duenean zer egin behar den zehazten duen kodea

• Konfiantza-maila txikia bada (adibidez, 65 baino txikiagoa), ereduak ez du argi zer orri mota dagoen ateratako argazkian; beraz, erabiltzailea informatuko dugu “ez dakit irudi hori ezagutzen” testua idatzita “Etiketa3” atalean (akatsetarako erabiltzen dena), eta ikusgai jarriko dugu.

• Konfiantza-maila egokia bada, ereduak zehaztu duen solairuaren izena idatziko dugu “Etiketa2” atalean.

• “Identifikatu orria” botoia ere berriro gaituko dugu, eredua prest baitago irudi berri bat ezagutzeko.

12. Instalatu aplikazioa Android telefono batean

Instalatu Android zure mugikorrean 2MIT AI2 Companion aplikazioa “: https://play.google.com/store/apps/details? Id = edu.mit.appinventor.aicompanion3.

Aplikazio horrekin oso erraza izango zaizu App Inventor-ekin garatzen dituzten aplikazioak instalatzea

Ondoren, App Inventorren, goiko barrako “sortu” menuan sakatu eta “APP (sortu QR kodea .apk fitxategirako)” aukera hautatu.

• Leiho hau agertuko da:

• Azkenik, zure Android telefonoan, ireki “MIT AI2 Companion” aplikazioa, sakatu “scan QR Code” aukera eta apuntatu kamerarekin aurreko leihoko QR kodea. Une batzuen ostean, “HojasApp” aplikazioa gailura deskargatzen hasiko da.

• Prozesuan, baliteke honen antzeko mezu bat erakustea:

• Kasu horretan, “Onartu” sakatu dezakezu kezkarik gabe; izan ere, guk aplikazioa programatu dugunez, badakigu segurua dela eta ez duela gure gailu mugikorra inola ere kaltetuko.

• Jarraian erakutsitakoaren antzeko pantaila bat agertzen bada, sakatu “instalatu”

• Handik gutxira, “HojasApp” aplikazioa zure mugikorrean instalatuta geratuko da, eta laranjondoak, huntzak, arrosak eta olibondoak nola identifikatzen dituen ikusiko duzu.

Eta aplikazioa egitea lortu baduzu, idatziguzu eta bertan argitaratuko dugu.