Clasificación de imágenes de gatos y perros con IA utilizando Tensorflow Keras

Clasificación de imágenes de gatos y perros con IA utilizando Tensorflow Keras

Tabla de contenido

1. Introducción
2. Redes neuronales convolucionales
3. Preparación de datos
4. Creación del modelo
5. Entrenamiento del modelo
6. Resultados
7. Prueba del sistema
8. Mejorando la sobreajuste
9. Técnicas de aumento de datos
10. Conclusiones

🖌️ Introducción

¡Bienvenidos de nuevo, code websters! En nuestro último video, desarrollamos una red neuronal básica para verificar si una imagen es de un perro o un gato. En este video, mejoraremos nuestra red utilizando Algo llamado redes neuronales convolucionales y un poco de aumento de datos.

Si no has visto nuestro último video, ¡tienes suerte! Haz clic en el enlace emergente para ver nuestro video de 20 minutos. Si eres demasiado perezoso para verlo, siempre puedes descargar el archivo que está en la descripción.

Ahora, para el resto de tus code websters, ¡empecemos!

🧠 Redes neuronales convolucionales

En esta sección, utilizaremos redes neuronales convolucionales para mejorar el rendimiento de nuestro sistema. Estas redes son muy efectivas en la detección de características en imágenes y nos permitirán obtener resultados más precisos en nuestra clasificación de perros y gatos.

📊 Preparación de datos

Al igual que en nuestro último video, vamos a repetir los mismos pasos para preparar nuestros datos. Sin embargo, vamos a eliminar el bloque de conversión de RGB a escala de grises, ya que las redes neuronales convolucionales funcionan mejor con imágenes a color.

Una vez realizada la preparación de los datos, obtendremos alrededor de 23,262 etiquetas e imágenes. Cada imagen tiene un tamaño de 64x64x3, lo que corresponde a los píxeles y sus colores respectivos.

🏭 Creación del modelo

Para mejorar nuestro sistema, crearemos un modelo que consta de capas convolucionales 2D, seguidas de una capa de activación Leaky ReLU y finalmente una capa de pooling máximo. Esta estructura nos permitirá extraer características significativas de nuestras imágenes y reducir la dimensionalidad de los datos.

Luego, aplanaremos la salida de las capas convolucionales y la pasaremos a través de una serie de capas densas que terminan en una capa de salida con un solo nodo. Esta última capa nos dará una salida binaria, donde 0 representa un gato y 1 representa un perro.

⚙️ Entrenamiento del modelo

Una vez que hayamos creado nuestro modelo, procederemos a entrenarlo utilizando el conjunto de datos preparado anteriormente. Utilizaremos técnicas de optimización y pérdida adecuadas para mejorar el rendimiento y la precisión del modelo.

Es importante destacar que el tiempo de entrenamiento puede variar dependiendo de la capacidad de tu GPU y la cantidad de RAM disponible. En mi caso, el entrenamiento tomó alrededor de cinco a seis minutos en una configuración de Alta RAM con GPU. Si no tienes una GPU o RAM alta, es posible que el proceso tarde más.

📈 Resultados

Después de completar el entrenamiento del modelo, evaluaremos los resultados obtenidos. Observaremos la precisión alcanzada y analizaremos los indicadores de sobreajuste. Si bien hemos logrado alcanzar una precisión máxima de aproximadamente 88%, es evidente que aún existe algo de sobreajuste en nuestro modelo.

Para una evaluación más detallada, imprimiremos los últimos tres valores obtenidos durante el entrenamiento. Esto nos proporcionará una idea de la estabilidad y el rendimiento general del modelo a largo plazo.

🖼️ Prueba del sistema

Ahora que hemos entrenado y evaluado nuestro sistema, es hora de ponerlo a prueba. Utilizaremos algunas imágenes de prueba y ejecutaremos el código correspondiente para obtener las predicciones de nuestro modelo.

Al ingresar una imagen, el sistema procesará la imagen y nos dará una respuesta en forma de probabilidad. Si la respuesta es mayor a 0.5, clasificaremos la imagen como perro. Si la respuesta es menor a 0.5, la clasificaremos como gato.

Probemos nuestro sistema con una imagen de un gato y una de un perro para verificar su eficacia.

🛠️ Mejorando la sobreajuste

Tras analizar los resultados obtenidos, notamos que nuestro modelo presenta cierto grado de sobreajuste. Esto significa que es demasiado específico para los datos de entrenamiento y no generaliza bien con nuevos datos.

En la próxima entrega, nos enfocaremos en reducir este sobreajuste mediante técnicas de aumento de datos. Estas técnicas nos permitirán generar nuevas imágenes de entrenamiento mediante transformaciones y variaciones de las imágenes originales.

📝 Conclusiones

En resumen, hemos construido un sistema que utiliza redes neuronales convolucionales para clasificar imágenes de perros y gatos. Hemos obtenido una precisión del 88% en nuestras pruebas y hemos identificado el problema de sobreajuste que debemos abordar en futuras mejoras.

¡Gracias por seguir este video! Si te ha gustado, recuerda darle like y suscribirte a nuestro canal. Nos vemos en la próxima entrega, code websters.

Highlights

• Mejora de un sistema de clasificación de imágenes de perros y gatos utilizando redes neuronales convolucionales.
• Preparación de datos y creación de un modelo con capas convolucionales, activación Leaky ReLU y pooling máximo.
• Entrenamiento del modelo y evaluación de los resultados obtenidos.
• Prueba del sistema con imágenes de gatos y perros.
• Identificación de sobreajuste en el modelo y planificación de mejoras futuras mediante técnicas de aumento de datos.

Preguntas frecuentes

1. ¿Cuál es la precisión alcanzada por el sistema?

   • La precisión alcanzada por el sistema es del 88% en nuestras pruebas.

2. ¿Cuánto tiempo tomó el entrenamiento del modelo?

   • El tiempo de entrenamiento puede variar dependiendo de la capacidad de tu GPU y la cantidad de RAM disponible. En una configuración de alta RAM con GPU, el entrenamiento tomó alrededor de cinco a seis minutos.

3. ¿Se puede utilizar el modelo para clasificar imágenes diferentes a perros y gatos?

   • Sí, el modelo puede usarse para clasificar imágenes que contengan perros o gatos, incluso si hay humanos presentes en la imagen.

4. ¿Cómo se maneja el sobreajuste del modelo?

   • En la próxima entrega, abordaremos el problema de sobreajuste utilizando técnicas de aumento de datos, que nos permitirán generar nuevas imágenes de entrenamiento y mejorar la generalización del modelo.

Recursos:

• Redes neuronales convolucionales
• Aumento de datos en redes neuronales