Publicación de Vaelsys

¡Hola de nuevo, entusiastas de la IA! 👋 En el post anterior, exploramos el corazón de nuestro proyecto. Hoy, nos sumergiremos en la personalización de un modelo de reconocimiento de gestos, ¡preparándolo para entender el lenguaje de "Piedra, Papel, Tijera, Lagarto, Spock"! 🖖🦎✂️📄🪨 El Modelo Base: Un Punto de Partida Sólido Como base, utilizaremos el modelo de detección de gestos de MediaPipe, descrito en su model card. Este modelo, que podéis probar en https://lnkd.in/djHC5aBG Nuestro Dataset de entrenamiento: 500 Imágenes  Para enseñarle al modelo los gestos específicos de nuestro juego, crearemos un dataset con 100 imágenes por cada uno de los 5 gestos (piedra, papel, tijera, lagarto y Spock). Dividiremos este dataset en dos partes, Entrenamiento (80%) y Validación y Prueba (20%) Hiperparámetros: Afinando el Aprendizaje 🎛️ Para personalizar el modelo y optimizar su entrenamiento, ajustaremos los siguientes hiperparámetros: ModelOptions: - dropout_rate: Jugaremos con este valor para encontrar el equilibrio perfecto entre prevenir el sobreajuste y mantener la capacidad de aprendizaje del modelo. - layer_widths: Experimentaremos con la adición de capas ocultas para ver si podemos mejorar aún más la precisión del modelo. HParams: - learning_rate: Ajustaremos este valor cuidadosamente para asegurarnos de que el modelo aprenda de manera eficiente sin oscilar demasiado. - batch_size: Buscaremos el tamaño de lote óptimo para equilibrar la velocidad de entrenamiento y el uso de memoria. - epochs: Determinaremos el número de épocas necesarias para que el modelo converja sin sobreajustarse. - shuffle: Activaremos la mezcla de datos para evitar que el modelo aprenda patrones no deseados en el orden de las imágenes. - lr_decay: Utilizaremos un decaimiento de la tasa de aprendizaje para ayudar al modelo a encontrar un mínimo global en la función de pérdida. gamma: Ajustaremos este parámetro para dar más peso a los ejemplos difíciles de clasificar, mejorando la precisión en casos complejos. ¡El Entrenamiento Comienza! 🚀 Con nuestro dataset listo y los hiperparámetros configurados, ¡es hora de entrenar a nuestro modelo! Utilizaremos TensorFlow Lite Model Maker para simplificar el proceso y aprovechar al máximo el poder del Transfer Learning. ¡Estad atentos al próximo post, donde evaluaremos el rendimiento de nuestro modelo y lo prepararemos para su despliegue en el navegador! 🌐 Hashtags: #MachineLearning #IA #TensorFlowLite #MediaPipe #TransferLearning #Entrenamiento #ArquitecturaDeModelos #ReconocimientoDeGestos #DesarrolloWeb #Tecnología #Geek #PiedraPapelTijeraLagartoSpock #MediaPipeModelMaker #TensorFlowjs #PrivacidadDeDatos #OnDevice #JuegoEnElNavegador

🚀 ¡Automatización con el poder del Page Object Model (POM)! 🚀 ¡Hola a todos! 👋 Como apasionado tester comprometido con la excelencia en el desarrollo de software, he estado explorando nuevas formas de mejorar mis habilidades y métodos de automatización. Después de dedicar tiempo y esfuerzo a la investigación y la práctica, me complace compartir con ustedes una de mis últimas creaciones: una automatización siguiendo el Page Object Model (POM). 🔍 ¿Qué es el Page Object Model y por qué es tan importante? El Page Object Model (POM) es un patrón de diseño que nos permite crear un modelo claro y estructurado de las páginas de una aplicación web. En lugar de tener pruebas de automatización dispersas y desorganizadas, el POM nos brinda una arquitectura sólida donde cada página tiene su propio objeto, encapsulando los elementos y acciones relacionadas con esa página. 🔧 Ventajas de utilizar el Page Object Model (POM): ✨ Claridad y mantenibilidad: Con el POM, cada página y sus elementos están representados por objetos separados, lo que hace que el código sea fácil de entender y mantener. ¡Olvida las pruebas caóticas y desordenadas! ✨ Reutilización de código: Gracias a la modularidad del POM, podemos reutilizar objetos de página en múltiples pruebas, lo que ahorra tiempo y esfuerzo en el desarrollo y mantenimiento de pruebas automatizadas. ✨ Facilidad de actualización: Si hay cambios en la interfaz de usuario, solo necesitamos realizar ajustes en el objeto de página correspondiente, en lugar de modificar múltiples pruebas dispersas. 🌟 ¿Quieres ver el POM en acción? 🌟 He preparado una demostración de mi última automatización utilizando el POM. Puedes encontrarla en este enlace: https://lnkd.in/eP3WyaGF ¡Espero que esta automatización inspire y demuestre las ventajas de adoptar el Page Object Model en tu propio trabajo de pruebas automatizadas! Si tienes alguna pregunta o comentario, ¡no dudes en contactarme! ¡Vamos juntos hacia un futuro de pruebas automatizadas más eficientes y efectivas con el poder del Page Object Model! 💪🚀 ¡Gracias por tu atención y apoyo!

Como hacer a los LLMs mas inteligentes? Aqui dejo un draft del nuevo curso sobre LLMs para crear agentes desde cero (sin usar LangChain 😃 ) Todo feedback es bienvenido!

Descubre las ventajas de la IA en la gestión de clientes con nuestro #eBook, El poder de la Inteligencia Artificial: Cómo potenciar las relaciones con tus clientes.🙌 En esta guía gratuita podrás conocer en qué áreas impacta más la IA y consejos prácticos de cómo aprovechar esta #tecnología que está revolucionando el mundo del CX. Además, encontrarás estadísticas detalladas que muestran los beneficios de la Inteligencia Artificial y mucho más contenido relevante.😉 👉Descárgalo aquí: https://lnkd.in/eQMNUUYH #inteligenciaartificial #ia #cx #experienciadelcliente Zendesk

💻 𝐈𝐀 𝐛𝐚𝐬𝐚𝐝𝐚 𝐞𝐧 𝐞𝐥 𝐧𝐚𝐯𝐞𝐠𝐚𝐝𝐨𝐫: ¡Explora el 𝐌𝐨𝐭𝐨𝐫 𝐝𝐞 𝐈𝐧𝐟𝐞𝐫𝐞𝐧𝐜𝐢𝐚 𝐝𝐞 𝐌𝐨𝐝𝐞𝐥𝐨 𝐝𝐞 𝐋𝐞𝐧𝐠𝐮𝐚𝐣𝐞 𝐆𝐫𝐚𝐧𝐝𝐞 (𝐋𝐋𝐌) 𝐞𝐧 𝐞𝐥 𝐧𝐚𝐯𝐞𝐠𝐚𝐝𝐨𝐫 𝐝𝐞 𝐚𝐥𝐭𝐨 𝐫𝐞𝐧𝐝𝐢𝐦𝐢𝐞𝐧𝐭𝐨 de #mlc-ai en GitHub! Esta herramienta innovadora lleva 𝐜𝐚𝐩𝐚𝐜𝐢𝐝𝐚𝐝𝐞𝐬 𝐚𝐯𝐚𝐧𝐳𝐚𝐝𝐚𝐬 𝐝𝐞 𝐈𝐀 𝐝𝐢𝐫𝐞𝐜𝐭𝐚𝐦𝐞𝐧𝐭𝐞 𝐚 𝐭𝐮 𝐧𝐚𝐯𝐞𝐠𝐚𝐝𝐨𝐫, permitiendo una experiencia de usuario fluida y eficiente sin necesidad de recursos adicionales. El proyecto cuenta con un amplio soporte y una comunidad activa que contribuye a su mejora constante. 🔍 𝐂𝐚𝐫𝐚𝐜𝐭𝐞𝐫í𝐬𝐭𝐢𝐜𝐚𝐬 𝐝𝐞𝐬𝐭𝐚𝐜𝐚𝐝𝐚𝐬: - Capacidad para utilizar modelos de lenguaje grandes (𝐋𝐋𝐌𝐬) de manera eficiente en tu navegador. - 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐫𝐟𝐚𝐳 𝐚𝐦𝐢𝐠𝐚𝐛𝐥𝐞 que facilita la interacción y experimentación con diferentes modelos de IA. - 𝐀𝐥𝐭𝐨 𝐫𝐞𝐧𝐝𝐢𝐦𝐢𝐞𝐧𝐭𝐨 que asegura una experiencia fluida y receptiva. 📌 ¿𝐏𝐨𝐫 𝐪𝐮é 𝐞𝐬 𝐢𝐦𝐩𝐨𝐫𝐭𝐚𝐧𝐭𝐞? - 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐠𝐫𝐚𝐜𝐢ó𝐧 𝐝𝐢𝐫𝐞𝐜𝐭𝐚 𝐞𝐧 𝐞𝐥 𝐧𝐚𝐯𝐞𝐠𝐚𝐝𝐨𝐫: No requiere instalación de software adicional. - 𝐀𝐜𝐜𝐞𝐬𝐢𝐛𝐢𝐥𝐢𝐝𝐚𝐝: Facilita el acceso a tecnologías de IA avanzada para desarrolladores y usuarios en general. - 𝐂𝐨𝐦𝐮𝐧𝐢𝐝𝐚𝐝 𝐚𝐜𝐭𝐢𝐯𝐚: Contribuye a una mejora continua y adaptación a nuevas necesidades y desafíos. ¡No te pierdas la oportunidad de explorar esta herramienta y elevar tus capacidades con IA directamente desde tu navegador! 🌐🚀 #InteligenciaArtificial #Navegadores #Innovación #Tecnología #DesarrolloWeb #IA #LLM #MLCAI #AI Link original: https://lnkd.in/dySaR_X5

En esta sección profundice en la navegación en #JetpackCompose así como la incorporación a los argumentos en esta navegación

En esta clase os cuento cómo funciona Google NotebookLM, cómo gestionar las fuentes y las notas, y qué podemos hacer con esta herramienta tan chula. https://lnkd.in/d8e_ZjpX

Voy a comentar un anuncio de Google Input de 2012 que me ha gustado mucho. Sí, 2012, esa era en la que todavía no existían los #reels, y el #scrollinfinito aún no había tomado el control de nuestras pantallas. Esa época en la que nos entreteníamos mirando anuncios de minuto y medio, donde presentaban tecnologías sorprendentes (no una opción más de algo que ya existe). Como decía, se lanzó en 2012 y lo presentaron con éste spot: https://lnkd.in/detH4C95 Tiene varias cosas que me han gustado, aparte del estilo y la técnica usados. Para empezar, la sencillez con la que explica (sin explicarlo) algo bastante complicado y con un alcance tremendo. Y después, el rollo místico que provocan las tres palabras mágicas elegidas. Y digo mágicas porque existen así, con ese sentido y en una palabra, en UN solo idioma. ¿Te flipa o no te flipa? Ahí van: #Xiang (香) es una palabra china que significa que "huele bien" y se puede usar para describir el olor a flores, comida o cualquier cosa que tenga buen olor. Lo importante es que siempre implica algo positivo. Su traducción directa es "aromático", pero en realidad va mucho más allá de un simple olor. #Talanoa (तालानोआ), en hindi de Fiji, se refiere a esos momentos relajados en los que charlas con amigos de cualquier cosa, sin presión ni expectativas, solo por el placer de compartir. Y #Meraki (μεράκι), una palabra griega que significa hacer algo con el alma, poner lo mejor de ti en todo lo que haces... Pues me representa mucho ♥ soy la típica que se emociona más que el propio cliente con los nuevos proyectos... Sí, todo este rollo para llegar a ésto 🤭. Meraki es sumergirte en lo que haces, hacer que cada detalle cuente y que el resultado final lleve una parte de ti, esa huellita personal. Y tu, ¿eres de ponerte la camiseta? #MarketingDigital #Ilovemyjob #Motivados #Storytelling #TrabajoConAlma #publicidad #ponerselacamiseta

Aprendiendo más a fondo todas las herramientas que este fantástico framework tiene para ofrecer.

Experimentación de adquisición https://buff.ly/3JTIeuG Fundamentos de la experimentación en adquisición y por qué aplicar la experimentación. #datos #test #experimentos #herramientas