Criar um classificador de poesia: Um guia passo a passo

1) Plataforma de Aprendizagem Automática para Crianças

A "Aprendizagem Automática para Crianças" é uma plataforma educativa concebida para introduzir as crianças nos conceitos de aprendizagem automática e inteligência artificial (IA). Esta ferramenta proporciona normalmente uma experiência prática e de fácil utilização, na qual as crianças podem criar projectos que utilizam e demonstram os princípios básicos da aprendizagem automática.

A plataforma permite frequentemente que as crianças treinem modelos simples utilizando dados que recolhem ou criam. Por exemplo, podem treinar um modelo para reconhecer determinadas palavras, imagens ou padrões. Estes projectos são normalmente integrados no Scratch, uma popular linguagem de programação visual baseada em blocos e uma comunidade em linha dirigida principalmente às crianças. Esta integração permite que as crianças apliquem modelos de aprendizagem automática nos seus projectos Scratch, permitindo-lhes ver as aplicações práticas da IA de uma forma divertida e cativante.

O objetivo destas plataformas é tornar os conceitos complexos e muitas vezes abstractos da aprendizagem automática acessíveis a públicos mais jovens, fomentando o interesse pelas áreas da ciência, tecnologia, engenharia e matemática (STEM) desde tenra idade. Ao interagir com estas plataformas, as crianças podem aprender sobre a ética da IA, a recolha de dados, o treino de modelos e a forma como a IA pode ser aplicada em cenários do mundo real.

2) Guia passo a passo

No contexto do projeto Tensile, os alunos serão incentivados a descobrir o seu próprio talento poético, escrevendo os seus poemas. De seguida, através do programa que desenvolverem, treinarão o seu modelo para encontrar correspondências com poemas ou poetas conhecidos. Isto permitirá uma discussão e análise mais aprofundadas destes modelos no contexto da sala de aula, permitindo aos alunos explorar as influências poéticas e a forma como os diferentes estilos poéticos e temas estão interligados.

STEP 1:

Visite o sítio Web Machine Learning for Kids e inicie sessão na sua conta existente ou crie uma nova

STEP2:

Inicie um novo projeto, selecionando o tipo de projeto "Texto", que é adequado para trabalhar com poemas, uma vez que são dados de texto.

STEP3:

Nomeie o seu projeto, escolhendo um título relacionado com poesia, como "Poetas Gregos" ou outro título com tema de poesia.

Digite o seu projeto e clique no botão "Treinar". Na fase de treino, recolhe exemplos do que o computador deve aprender a reconhecer. Portanto, nesta fase, você começará a coletar exemplos dos dados com os quais deseja que o computador aprenda.

Clique no botão "New Label" e crie um rótulo, por exemplo, "SEFERIS". No espaço fornecido (um balde criado para cada subcategoria), adicione exemplos da poesia de Seferis.

Inclua o maior número possível de poetas, adicionando vários poemas na categoria de cada poeta. Quanto mais poemas adicionar, melhor será a formação. Por exemplo, no nosso projeto de exemplo seguinte, começámos com apenas três poetas, cada um com sete poemas. No entanto, pretendemos construir um repositório mais extenso, com uma gama mais vasta de poetas e uma coleção maior de poemas para cada um deles.

Lembre-se, quanto mais extensa e variada for a sua coleção de poemas, mais eficaz será o processo de treino!

Depois de coletar exemplos suficientes, você está pronto para usá-los para treinar um modelo de ML. Agora, para iniciar o processo de treinamento, clique em: Treinar o modelo de Machine Learning

A duração desse processo depende do tipo de projeto e do número de exemplos que você coletou.

O processo de treinamento pode levar 30 segundos, ou pode levar alguns minutos. Após a conclusão do processo de treinamento, use o quadro a seguir para adicionar uma frase-chave para testar seu modelo.

ATTENTION!!! Mediatamente abaixo está o seguinte quadro:

Se premir o botão "Treinar novo modelo de aprendizagem automática", o seu programa será novamente treinado e o modelo existente será automaticamente eliminado e atualizado durante 24 horas. Portanto, para manter um modelo com muitos exemplos para cada poeta e muitos poetas em seu banco de dados, é necessária a renovação diária do modelo até que você o crie no Scratch e o conclua.

Passo 5: Agora vamoscontinuar preparando um projeto no Scratch. Clique em "Fazer".

Passo 6: Do menu você pode escolher qualquer linguagem de programação, nós escolhemos Scratch.

Clique em Scratch 3 e depois clique em Abrir no Scratch 3 para abrir uma nova janela com o Scratch.

Passo 6: Navegue diretamente para a interface do Scratch.

Passo 7: Na lista de secções, o seu projeto aparecerá no fim da caixa de ferramentas. Pressione-a e você verá novos blocos representando seu modelo de ML

• Passo 8: Na imagem seguinte, pode ver um exemplo de um modelo de treino simples, em que introduz versos e o modelo reconhece o poeta. Tente escrever o seu próprio poema, introduza-o no modelo que criou e deixe-o produzir resultados sobre com que poeta o seu poema se assemelha.

Pode pensar em projectos muito mais complexos com análise de texto. Só precisa de alimentar a sua base de dados com os dados adequados. Deixe sua imaginação criar!!!

3) Bibliografia recomendada

Alturayeif, N., Alturaief, N., & Alhathloul, Z. (2020). DeepScratch: Extensão da linguagem de programação Scratch para educação de aprendizagem profunda. Jornal Internacional de Ciência da Computação Avançada e Aplicações, 11(7).

Chung, C. J., & Shamir, L. (2020). Apresentando o aprendizado de máquina com scratch e robôs como um programa piloto para o ensino de ciência da computação K-12. educação científica, 6(7).

Lane, D. (2021). Aprendizagem de máquinas para crianças: Uma introdução à inteligência artificial baseada em projetos. No Starch Press.