BebeRed/Mesa10/LosChilangos

Red
Scrapper

Inspiration

Me inspira la capacidad de innovar para poder resolver problemas importantes para la humanidad y dejar mi marca en el universo, para también demostrarle todos que las cosas si se pueden cumplir y que los sueños si se hacen realidad. Por que se trata acerca de la confianza que tenemos en la gente que usa la tecnología no en la tecnología en si.

What it does

Identifica comida mexicana con un 92% de accuracy, así como más adelante podría indentificar muchísimas otras cosas.

How I built it

Aprendí Machine Learning hace un año con un amigo que venía del SAIL (Stanford AI Laboratory), con él aprendí Python y algunas redes. Llegué sin un equipo definido y con tan solo 3 semanas en la universidad pero hice mi mayor esfuerzo con los conocimientos que tenía y la documentación que existe en internet. Hice la arquitectura completa de la red basandome un poco en la LeNet5 de Yann LeCun, pero al final la diseñe completamente con algunos problemas que fui resolviendo con lo poco o mucho que entendía de la documentación de TensorFlow. Para alimentar mi red no parecían suficientes las imágenes que me dieron así que corrí un scraper inteligente que me diera fotos de comida mexicana entre ellas burritos, tacos, enchiladas, chilaquiles y tortas, de esta forma generé un data set de aproximadamente 5,500 imagenes que despues tuve que reshapear. Al final solo era yo y otro amigo que solo sabía C++ y no tuve tiempo de realizar una UI para mostrar un demo concreto. Me dío tiempo también de reentrenar otra red que tenía, así que tengo dos.