Clasificación de imágenes con AutoTrain

'Image classification with AutoTrain'

Así que has oído hablar de las cosas geniales que están sucediendo en el mundo del aprendizaje automático y quieres unirte. Solo hay un problema: ¡no sabes cómo programar! 😱 O tal vez eres un ingeniero de software experimentado que quiere agregar algo de aprendizaje automático a tu proyecto secundario, ¡pero no tienes tiempo para aprender una pila de tecnología completamente nueva! Para muchas personas, las barreras técnicas para aprender aprendizaje automático parecen insuperables. Es por eso que Hugging Face creó AutoTrain, y con la última función que acabamos de agregar, estamos haciendo que el aprendizaje automático “sin código” sea mejor que nunca. Lo mejor de todo es que puedes crear tu primer proyecto de forma gratuita ✨

Hugging Face AutoTrain te permite entrenar modelos sin necesidad de configuración. ¡Solo elige tu tarea (¿traducción? ¿qué tal responder preguntas?), carga tus datos y deja que Hugging Face haga el resto del trabajo! Al permitir que AutoTrain experimente con diferentes modelos, incluso tienes una buena oportunidad de obtener un modelo que funcione mejor que uno entrenado manualmente por un ingeniero 🤯 Hemos estado ampliando el número de tareas que admitimos, ¡y nos enorgullece anunciar que ahora puedes usar AutoTrain para Visión por Computadora! La clasificación de imágenes es la última tarea que hemos agregado, y habrá más en el futuro. ¿Pero qué significa esto para ti?

Los modelos de clasificación de imágenes aprenden a categorizar imágenes, lo que significa que puedes entrenar uno de estos modelos para etiquetar cualquier imagen. ¿Quieres un modelo que reconozca firmas? ¿Distinga especies de aves? ¿Identifique enfermedades de plantas? Siempre que puedas encontrar un conjunto de datos adecuado, un modelo de clasificación de imágenes puede hacerlo.

¿Cómo puedes entrenar tu propio clasificador de imágenes?

Si aún no has creado una cuenta en Hugging Face, ¡ahora es el momento! Después de eso, ve a la página de inicio de AutoTrain y haz clic en “Crear nuevo proyecto” para comenzar. Se te pedirá que completes información básica sobre tu proyecto. En la captura de pantalla a continuación, verás que he creado un proyecto llamado butterflies-classification y he elegido la tarea de “Clasificación de imágenes”. También he seleccionado la opción de modelo “Automático”, ya que quiero que AutoTrain se encargue de encontrar las mejores arquitecturas de modelo para mi proyecto.

Una vez que AutoTrain haya creado tu proyecto, solo necesitas conectar tus datos. Si tienes los datos localmente, puedes arrastrar y soltar la carpeta en la ventana. Dado que también podemos utilizar cualquiera de los conjuntos de datos de clasificación de imágenes en el Hugging Face Hub, en este ejemplo he decidido utilizar el conjunto de datos NimaBoscarino/butterflies. Puedes seleccionar conjuntos de datos de entrenamiento y validación por separado si están disponibles, o puedes pedirle a AutoTrain que divida los datos por ti.

Una vez que se hayan agregado los datos, simplemente elige el número de modelos candidatos que te gustaría que AutoModel pruebe, revisa el costo de entrenamiento esperado (entrenar con 5 modelos candidatos y menos de 500 imágenes es gratis 🤩) y comienza el entrenamiento.

En las capturas de pantalla anteriores, puedes ver que mi proyecto inició 5 modelos diferentes, cada uno de los cuales alcanzó puntajes de precisión diferentes. Uno de ellos no estaba funcionando muy bien, así que AutoTrain decidió detenerlo para no desperdiciar recursos. El mejor modelo alcanzó una precisión del 84%, ¡con un esfuerzo prácticamente nulo de mi parte 😍! En resumen, puedes visitar tus modelos recién entrenados en el Hub y jugar con ellos a través del widget de inferencia integrado. Por ejemplo, echa un vistazo a mi modelo clasificador de mariposas en NimaBoscarino/butterflies 🦋

¡Estamos emocionados de ver qué construyes con AutoTrain! No olvides unirte a la comunidad en hf.co/join/discord y comunicarte con nosotros si necesitas ayuda 🤗

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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