Creación de un Clasificador de Imágenes con Google Colab y PyTorch
Clase 2 de 19 • Curso de Transfer Learning con Pytorch y OpenAI
Resumen
La técnica de fine tuning en modelos de clasificación de imágenes representa una poderosa herramienta para desarrolladores y científicos de datos que buscan optimizar recursos computacionales mientras obtienen resultados precisos. A través del transfer learning, podemos aprovechar modelos pre-entrenados y adaptarlos a nuestras necesidades específicas, incluso con conjuntos de datos relativamente pequeños.
¿Cómo preparar el entorno para fine tuning en Google Colab?
Google Colab ofrece un entorno ideal para realizar proyectos de machine learning gracias a su acceso gratuito a GPUs. Antes de comenzar cualquier proyecto de clasificación de imágenes, es fundamental configurar correctamente nuestro entorno de trabajo:
- Conectarse a una GPU: Desde el menú "Editar" > "Configuración del cuaderno", seleccionar GPU como acelerador de hardware.
- Verificar la conexión: En este caso, se confirma el acceso a una GPU T4 gratuita.
- Guardar la configuración: Asegurarse de que los cambios queden aplicados antes de comenzar.
La disponibilidad de una GPU reduce significativamente los tiempos de entrenamiento, pasando de muchas horas a apenas unas cuantas, lo que optimiza recursos y reduce el costo computacional.
¿Qué herramientas utilizaremos para el clasificador de imágenes?
Para desarrollar nuestro clasificador de imágenes mediante fine tuning, trabajaremos con:
- PyTorch: Framework de deep learning que facilita la creación y entrenamiento de redes neuronales.
- TorchVision: Biblioteca complementaria de PyTorch especializada en visión por computadora.
Estas herramientas nos proporcionan funciones y modelos pre-entrenados que simplificarán enormemente nuestro trabajo de clasificación de imágenes.
¿Cómo obtener y explorar el dataset para nuestro clasificador?
El primer paso para crear nuestro clasificador es obtener un conjunto de datos adecuado. En este caso, trabajaremos con un dataset de imágenes de hormigas y abejas:
- Descargar el dataset mediante comandos de Linux en Google Colab:
# Comando para descargar y descomprimir el dataset
- Explorar la estructura del dataset:
- Categorías para entrenamiento y validación
- Etiquetas: "hormigas" y "abejas"
- Visualización de ejemplos de imágenes
¿Por qué este dataset es ideal para fine tuning?
Una característica destacable de este conjunto de datos es su tamaño relativamente pequeño:
- 124 imágenes de hormigas
- 121 imágenes de abejas
Este volumen limitado de datos es precisamente donde brilla el transfer learning, permitiéndonos entrenar modelos efectivos sin necesidad de miles o millones de imágenes. Esto representa una ventaja significativa para proyectos con recursos limitados o dominios específicos donde obtener grandes cantidades de datos etiquetados resulta complicado.
¿Cuál es el siguiente paso en nuestro proceso?
Una vez descargado el dataset, el siguiente paso crucial será procesarlo y acondicionarlo adecuadamente para introducirlo al modelo. Este procesamiento incluirá:
- Normalización de imágenes
- Transformaciones para aumentar la diversidad del dataset
- Organización en lotes (batches) para el entrenamiento
Estas tareas de preprocesamiento son fundamentales para garantizar que nuestro modelo pueda aprender eficientemente a distinguir entre hormigas y abejas, maximizando así el potencial del fine tuning con nuestro conjunto limitado de datos.
El fine tuning representa una técnica poderosa que democratiza el acceso a modelos de visión por computadora avanzados, permitiendo crear soluciones específicas incluso con recursos computacionales y de datos limitados. ¿Has experimentado con transfer learning en alguno de tus proyectos? Comparte tu experiencia en los comentarios.