En este artículo aprenderemos qué es el aprendizaje por refuerzo, lo más novedoso y ambicioso a día de hoy en Inteligencia artificial, veremos cómo funciona, sus casos de uso y haremos un ejercicio práctico completo en Python: una máquina que aprenderá a jugar al pong sóla, sin conocer las reglas ni al entorno.
En este artículo intentaré comentar los seis perfiles más frecuentes solicitados por la industria en la actualidad, sus diversos roles. El artículo esta fuertemente basado en el reporte 2020 de Workera.
El proyecto de ML
Primero definamos en grandes rasgos las diversas etapas que conforman el desarrollo de un proyecto de Machine Learning.
Primera intuición de detección a partir de la clasificación con CNN
R-CNN: búsqueda selectiva
¿Cómo funciona R-Cnn?
Problemas y mejoras: fast y faster r-cnn
Detección Rápida: YOLO
¿Cómo funciona YOLO?
Arquitectura de la red Darknet
Otras alternativas
2016 – Single Shot Detection
2018 – RetinaNet
2019 – Google Spinet
2020 – Facebook saca del horno DETR
Resumen
Introducción: ¿Qué es la detección de imágenes?
Podemos tener la errónea intuición de que la detección de imágenes sea una tarea sencilla, pero veremos que realmente no lo es y de hecho es un gran problema a resolver. Nosotros los humanos podemos ver una foto y reconocer inmediatamente cualquier objeto que contenga de un vistazo rápido, si hay objetos pequeños o grandes, si la foto es oscura ó hasta algo borrosa. Imaginemos un niño escondido detrás de un árbol donde apenas sobresale un poco su cabeza ó un pie.
Para la detección de imágenes mediante Algoritmos de Machine Learning esto implica una red neuronal convolucional que detecte una cantidad limitada (ó específica) de objetos, no pudiendo detectar objetos que antes no hubiera visto, ó si están en tamaños que logra discernir y todas las dificultades de posibles “focos”, rotación del objeto, sombras y poder determinar en qué posición -dentro de la imagen- se encuentra.
Si es difícil con 1 objeto… imagínate con muchos!.
¿En qué consiste la detección de objetos?
Un algoritmo de Machine Learning de detección, para considerarse como tal deberá:
Detectar multiples objetos.
dar la posición X e Y del objeto en la imagen (o su centro) y dibujar un rectángulo a su alrededor.
Otra alternativa es la segmentación de imágenes (no profundizaremos en este artículo).
Detectar “a tiempo”… o puede que no sirva el resultado. Esta es una característica que debemos tener en cuenta si por ejemplo queremos hacer detección en tiempo real sobre video.
En este artículo podrás ver de manera práctica cómo crear tu propio detector de objetos que podrás utilizar con imagenes estáticas, video o cámara. Avanzaremos paso a paso en una Jupyter Notebook con el código completo usando redes neuronales profundas con Keras sobre Tensorflow.
Antes de empezar te recomiendo que leas mis artículos anteriores sobre Visión Artificial, que te ayudarán con las bases teóricas sobre las que nos apoyamos en este ejercicio:
Tenemos mucho por delante! Antes que nada debo aclarar que próximamente un nuevo artículo explicará toda la teoría que hoy aplicaremos, pero mientras llega… pasemos a la acción!
¿En qué consiste la Detección Yolo?
Algunos parámetros de la red
El proyecto propuesto
Lo que tienes que instalar (y todo el material)
Crear un dataset: Imágenes y Anotaciones
Recomendaciones para la imágenes
Anotarlo todo
El lego dataset
El código Python
Leer el dataset
Train y Validación
Data Augmentation
Crear la red YOLO
Crear la red de Detección
Generar las Anclas
Entrenar
Revisar los Resultados
Probar la red!
Conclusiones
Material Adicional
¿En qué consiste la detección YOLO?
Vamos a hacer un detector de objetos en imágenes utilizando YOLO, un tipo de técnica muy novedosa (2016), acrónimo de “You Only Look Once” y que es la más rápida del momento, permitiendo su uso en video en tiempo real.
Esta técnica utiliza un tipo de red Neuronal Convolucional llamada Darknet para la clasificacion de imágenes y le añade la parte de la detección, es decir un “cuadradito” con las posiciones x e y, alto y ancho del objeto encontrado.
La dificultad de esta tarea es enorme: poder localizar las áreas de las imágenes, que para una red neuronal es tan sólo una matriz de pixeles de colores, posicionar múltiples objetos y clasificarlos. YOLO lo hace todo “de una sola pasada” a su red convolucional. En resultados sobre el famoso COCO Dataset clasifica y detecta 80 clases de objetos distintos y etiquetar y posicionar hasta 1000 objetos (en 1 imagen!)
