Crearea unui clasificator de poezie: Un ghid pas cu pas

1) Platforma de învățare mecanică pentru copii

"Învățarea mecanică pentru copii" este o platformă educațională concepută pentru a prezenta copiilor conceptele de învățare mecanică și inteligență artificială (AI). Acest instrument oferă de obicei o experiență practică, ușor de utilizat, în care copiii pot crea proiecte care utilizează și demonstrează principiile de bază ale învățării automate.

Platforma le permite adesea copiilor să antreneze modele simple utilizând date pe care le colectează sau le creează. De exemplu, ei ar putea antrena un model pentru a recunoaște anumite cuvinte, imagini sau modele. Aceste proiecte sunt de obicei integrate cu Scratch, un limbaj popular de programare vizuală bazat pe blocuri și o comunitate online destinată în principal copiilor. Această integrare permite copiilor să aplice modele de învățare automată în proiectele lor Scratch, permițându-le să vadă aplicațiile practice ale inteligenței artificiale într-un mod distractiv și atractiv.

Obiectivul acestor platforme este de a face conceptele complexe și adesea abstracte ale învățării automate accesibile publicului tânăr, stimulând interesul pentru domeniile științei, tehnologiei, ingineriei și matematicii (STEM) de la o vârstă fragedă. Prin implicarea în aceste platforme, copiii pot învăța despre etica inteligenței artificiale, colectarea datelor, formarea modelelor și modul în care inteligența artificială poate fi aplicată în scenarii din lumea reală.

2) Ghid pas cu pas

În contextul proiectului Tensile, elevii vor fi încurajați să își descopere propriul talent poetic prin scrierea poemelor lor. Ulterior, prin intermediul programului pe care îl dezvoltă, ei își vor antrena modelul pentru a găsi corespondențe cu poezii sau poeți cunoscuți. Acest lucru va permite discutarea și analiza ulterioară a acestor modele în cadrul clasei, permițând elevilor să exploreze influențele poetice și modul în care diferite stiluri poetice și teme sunt interconectate.

ETAPA 1:

Vizitați site-ul Machine Learning for Kids și fie vă conectați la contul existent, fie creați unul nou

ETAPA 2:

Începeți un proiect nou, selectând tipul de proiect "Text", care este potrivit pentru lucrul cu poezii, deoarece acestea sunt date text.

ETAPA 3:

Numiți proiectul, alegând un titlu legat de poezie, cum ar fi "Poeți greci" sau un alt titlu cu tematică poetică.

Introduceți proiectul și faceți clic pe butonul "Tren". Ιn faza de formare colectați exemple de ceea ce computerul trebuie să învețe să recunoască. Deci, în această etapă, veți începe să colectați exemple de date din care doriți ca computerul să învețe.

Clicați pe butonul "New Label" și creați o etichetă, de exemplu, "SEFERIS". În spațiul prevăzut (o găleată creată pentru fiecare subcategorie) adăugați exemple din poezia lui Seferis.

Includeți cât mai mulți poeți, adăugând numeroase poezii în categoria fiecărui poet. Cu cât adăugați mai multe poezii, cu atât antrenamentul va fi mai bun. De exemplu, în următorul nostru exemplu de proiect am început cu doar trei poeți, fiecare cu șapte poezii. Cu toate acestea, ne propunem să construim un depozit mai extins, cu o gamă mai largă de poeți și o colecție mai mare de poezii pentru fiecare.

Nu uitați, cu cât colecția dvs. de poezii este mai extinsă și mai variată, cu atât procesul de formare va fi mai eficient!

Odată ce ați colectat suficiente exemple, sunteți gata să le utilizați pentru a antrena un model ML. Acum, pentru a începe procesul de instruire, faceți clic pe: Train the Machine Learning model

Durata acestui proces depinde de tipul de proiect și de numărul de exemple pe care le-ați colectat.

Procesul de formare poate dura 30 de secunde sau poate dura câteva minute. După finalizarea procesului de formare, utilizați următorul cadru pentru a adăuga o frază-cheie pentru a testa modelul.

ATTENTION!!! Imediat mai jos există următorul cadru:

Dacă apăsați butonul "Train new machine learning model", programul dvs. va fi antrenat din nou, iar modelul existent va fi șters automat și actualizat timp de 24 de ore. Prin urmare, pentru a menține un model cu multe exemple pentru fiecare poet și mulți poeți în baza dvs. de date, este necesară reînnoirea zilnică a modelului până când îl creați în Scratch și îl finalizați.

Etapa 5: Acum vom continuă prin pregătirea unui proiect în Scratch. Faceți clic pe "Make".

Etape 6: Din meniu puteți alege orice limbaj de programare, noi alegem Scratch.

Clic pe Scratch 3 și apoi pe Open in Scratch 3 pentru a deschide o fereastră nouă cu Scratch.

Etapa 6: Navigați direct la interfața Scratch.

Pasul 7: În lista secțiunilor, proiectul dvs. va apărea la sfârșit în Toolbox. Apăsați-l și ar trebui să vedeți blocuri noi reprezentând modelul dvs. ML

• Etapa 8: În următoarea imagine, puteți vedea un exemplu de model de formare simplu, în care introduceți versuri și acesta recunoaște poetul. Încercați să vă scrieți propria poezie, introduceți-o în modelul creat și lăsați-l să producă rezultate cu privire la poetul cu care seamănă poezia dvs.

Vă puteți gândi la proiecte mult mai complexe cu analiza textului. Trebuie doar să vă alimentați baza de date cu datele corespunzătoare. Lăsați imaginația să vă creeze!!!

3) Bibliografie recomandată

Alturayeif, N., Alturaief, N., & Alhathloul, Z. (2020). DeepScratch: Extensie a limbajului de programare Scratch pentru educația învățării profunde. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 11(7).

Chung, C. J., & Shamir, L. (2020). Introducerea învățării automate cu zgârieturi și roboți ca un program pilot pentru educația în domeniul informaticii K-12. science education, 6(7).

Lane, D. (2021). Învățarea mecanică pentru copii: O introducere bazată pe proiecte la inteligența artificială. No Starch Press.