Con una amplia gama de innovaciones en aplicaciones, el aprendizaje automático ha permitido desarrollar el concepto de moda inteligente, es decir, la moda asistida por la tecnología de visión artificial, la cual identifica y diferencia entre artículos simples o complejos en cuanto a diseño y estilo.

Por otra parte, recuerda que la construcción de los clasificadores de imágenes (que forman parte de la visión artificial) es posible mediante el uso de aprendizaje automático supervisado, específicamente modelos de redes neuronales de varias capas (aprendizaje profundo). Además, empresas como Google han puesto a disposición de cualquier persona algunas herramientas capaces de implementar este tipo de proyectos, por ejemplo, su máquina entrenable (https://teachablemachine.withgoogle.com/train) es una de ellas.

En esta actividad desarrollarás una solución para una compañía de comercio electrónico de ropa, la cual requiere identificar distintos artículos de moda.

Objetivo de la actividad

Aplicar la máquina entrenable de Google para realizar la clasificación de artículos de vestir de una base de datos.

Instrucciones

Analiza el caso:

La compañía de comercio electrónico llamada Smartyle desea implementar una aplicación capaz de reconocer imágenes de artículos de vestir. Por ende, te ha asignado el proyecto para que desarrolles la solución a la brevedad, por lo que te ha parecido una buena idea implementar la herramienta de la máquina entrenable (https://teachablemachine.withgoogle.com/train) de Google. Asimismo, notaste que existe una base de datos pública (https://www.kaggle.com/datasets/trolukovich/apparel-images-dataset) que cubre perfectamente todos los artículos que Smartyle desea que su aplicación clasifique.

Empleando la máquina entrenable de Google, construye el clasificador de imágenes que identifique los artículos de vestir de la base de datos en cuestión. Ten en cuenta las siguientes indicaciones:

Ejemplifica el proceso de diseño del clasificador de imágenes e identifica todas sus partes en un diagrama de flujo.
Al ingresar al entorno de trabajo de la máquina entrenable, deberás ingresar a Proyecto de imageny seleccionar la primera opción (modelo de imagen estándar).
Posteriormente, deberás considerar que cada clase del dataset de Kaggle corresponde a un artículo de vestir distinto, por lo que deberás asignar nombre a cada clase correspondiente, por ejemplo, vestido rojo.
Para subir las imágenes en cada clase deberás hacer clic en el botón Subir. Puedes subirlas desde tu computadora o en alguna carpeta en la nube.
Considera emplear el 80% de los datos del conjunto como elementos de entrenamiento y el 20% para cada clase al diseñar el modelo. Para cada artículo bastará con seleccionar solo 40 imágenes.
Comprueba los resultados del modelo desarrollado y realiza las modificaciones que sean necesarias para garantizar más del 95% de precisión en las predicciones.

Criterios de evaluación

Criterios de evaluación	Ponderación
Configura adecuadamente la máquina entrenable de Google.	30
Ejemplifica el proceso de diseño del clasificador de imágenes e identifica todas sus partes en un diagrama de flujo.	15
Utiliza el 80% de los datos del conjunto como elementos de entrenamiento y el 20% restante para realizar la evaluación del modelo diseñado.	15
Comprueba los resultados del modelo desarrollado y realiza las modificaciones que sean necesarias para garantizar más del 95% de precisión en las predicciones.	40
Total	100

Entregable (s)

Un documento que incluya lo siguiente:

Diagrama de flujo del diseño del clasificador.
Al menos dos capturas del procedimiento realizado.
Al menos dos capturas de ejemplos de clasificación (salida) de los artículos de vestir.

Actividad 2.