Para finalizar vamos a realizar una práctica con otra de las herramientas que hemos visto en este curso https://machinelearningforkids.co.uk/. En este caso entrenaremos a un modelo de aprendizaje automático para que sea capaz de diferenciar entre dos idiomas diferentes. Para ello seguiremos los siguientes pasos:

• Seleccionamos los datos de entrenamiento: Elegir los textos que utilizaremos para el entrenamiento en cada idioma. Los datos deben ser abundantes y variados.

• Separamos los datos de test: Vamos a reservar algunos de los textos para realizas la prueba y así determinar si nuestro modelo necesita un nuevo entrenamiento o no.

• Fase de entrenamiento: Introducimos los textos que hemos etiquetado previamente en cada uno de los idiomas.

• Fase de test: Por último realizamos la prueba de funcionamiento con los datos que teníamos reservados y comprobamos si el funcionamiento es válido o no.

Puedes probar con la actividad que te proponemos en el siguiente vídeo.

INTEF (2021). Machine Learning for Kids [vídeo] YouTube

Por últimos si quieres profundizar un poco más y utilizar este modelo de detección de idiomas para un proyecto en Scratch, aquí tienes un vídeo que te puede servir de ejemplo. Se incorpora un bloque exportado desde Machine Learning for Kids en el código de un proyecto creado con Scratch para reconocer el idioma de una frase escrita.

INTEF (2021). Incorporar el modelo a Scratch [vídeo] YouTube