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Asi detectas unas cheves con tensorflow – Datlas research

“Alexa, pasame una Heineken”. Una instrucción sencilla para una persona, una tarea compleja para una computadora. Esta tarea puede dividirse en subtareas, siendo una de ellas la detección de objetos. Esta es una tecnología relacionada con la visión artificial que busca identificar los objetos semánticos en una imagen. En esta columna compartiremos el proceso que pasamos al realizar un sistema de identificación de cervezas.

En nuestro proyecto de identificación de cervezas contamos con aproximadamente 2500 fotos de cervezas, pudiendo ser un refrigerador lleno o una sola cerveza en la foto. En estas fotos, tuvimos que seleccionar las zonas en las que había una cerveza y asignarle un nombre (el nombre de la cerveza y si era lata, botella o caguama) para poder clasificarlos. Esto se llevó a cabo con LabelImg, cuyo output era un XML con las posiciones y el nombre.

Posterior a esto, seleccionamos el modelo a implementar. Decidimos utlizar Tensorflow con el modelo desarrollado por Nick Bourdakos, Custom-Object-Detection. El primer paso para hacer funcionar este modelo fue generar el TFRecord, el archivo con el que se entrena el modelo. Para esto, los XML no nos servían, ya que requiere un archivo CSV. Usamos la librería de Python Pandas para hacer esta conversión. Luego definimos el label map para que cada nombre tuviera un número que lo identificara. Todo esto lo pasamos por el script para generar los TFRecords, y nuestros datos estaban listos para entrenar el modelo.

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Comenzamos a entrenar el modelo, y nos dimos cuenta que era muy lento, ya que lo estabamos entrenando con nuestras laptops. Para optimizar esto cambiamos a entrenar en Google Colab. Aquí puedes entrenar tu modelo utilizando tarjetas gráficas, aprovechando su capacidad de procesamiento al máximo. Pero encontramos un problema, los archivos eran muy pesados para estar descargandolos cada vez. La solución: subir los archivos a Google Drive, e instalar una biblioteca en Colab para poder traer los archivos de Drive.

Aquí comenzamos la etapa de pruebas con el modelo. Esperábamos un happy path, pero no fue el caso, Encontramos problemas como que la letra era muy pequeña y no se podía leer, o que detectaba un rollo de papel como una cerveza. Este último se debía a que redujimos la confianza para tomar una predicción al 30%. Ambos fueron obstáculos superados.

Para finalizar, se desarrolló el cliente con el cual el usuario podría emplear esto. Se creó una REST API en Django, una aplicación en React Native, y se hicieron llamadas para que la foto tomada por el celular regresara con la respuesta. En este punto sólo se llevó a cabo un cambio, el poner números en las clasificaciones para que no se amontonaran, y presentar el nombre y el porcentaje de confianza de la predicción.

Aqui cierra el blog de hoy. La presencia de esta tecnología puede crear un cambio en el cómo funcionan las cosas. Futuras implementaciones de este tipo de acciones en tiendas serán de utilidad para hacer conteos, inventarios, identificar repisas vacías y/o recibir notificaciones cuando se acabe un producto. Si te gustó la columna te pedimos la compartas y nos dejes tus comentarios

Saludos

(Esta columna fue desarrollada por Jose Luis alias “Ali,” participante en nuestro programa de interns de verano)

Equipo Datlas

-Keep it weird-

 

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¿Con cuántos votos gana un Presidente en México? – Datlas Research

Este 2018 se viene el año electoral para México en donde se eligirán la mayor cantidad de puestos de gobiernos en la historia del país (629). A los alrededores de este magnánimo evento comienza a tomar la relevancia las acusasiones que confunden entre candidatos, tendencias anti- fake news (bloqueando noticias falsas de elecciones en redes sociales), candidatos sin partido y, lo más importante, estrategias para el VOTO GANADOR.

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El INE, instituto nacional electoral, es el organismo responsable de llevar a cabo las votaciones en México. Desde hace un par de años ha hecho pública y transparente mucha de la información de los resultados electorales. En Datlas nos dimos la tarea de buscarle sacar provecho a toda esta información y hacer algunas averiguaciones para las votaciones del 2018 en el país.

En resumen, esta columna responde a 2 preguntas:

  • ¿Qué obtienes cuando escarbas en los datos del Instituto nacional electoral?
  • ¿Cuántos votos ocupa el candidato a presidente de México que quiera ser el ganador?

 

En ese sentido realizamos un trabajo de investigación y cálculos para la elección presidencial del 2018. Aqui te dejamos los 5 datos más relevantes.

1) Tenemos la lista nominal más grande de la historia

Considerando las últimas 4 elecciones del país.

DATLAS_INE_Resultados elec_1

La lista nominal de potenciales votantes rebasará los 80 millones este 2018. Esto quiere decir 67% de los mexicanos está en capacidades de votar de acuerdo al registro público. Al menos en México la única limitante para votar es ser ciudadano mexicano de nacimiento o naturalizado y mayor de 18 años.

2) 30M van a abstenerse de votar

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Aún así, en los últimos registros no todos los mexicanos en capacidades de votar lo hacen. En promedio el 34% de la lista nominal no vota. De seguir esta tendencia en el 2018 se estima (2018e) que casi 30 millones no salgan de votar.

Hay bastante oportunidad para los partidos políticos de que en lugar de entrar en una guerra de votos puedan llamar la atención de estos votantes.

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3) El entusiasmo por la elección cambia dependiendo las zonas del país.

El Estado con más participación es Yucatán (70.86% de la lista nominal) y el que menos, Tlaxcala (39.8%)

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Ve la lista completa aqui

4) 40 mil votos para presidencia provienen del extranjero

DATLAS_INE_Resultados elec_4.png

Los mexicanos residentes en el extranjero pueden exigir su voto si cumplen con el proceso indicado.  Alrededor de 40 mil votos se registraron la última elección. Principalmente de Estados Unidos y Canadá.

5) Finalmente, El presidente que quede ganador ocupa alrededor de 14M de votos

DATLAS_INE_Resultados elec_5

Nota: Los votos ganadores son estimados elaborados con información publica de votantes del registro de votación histórica +/-5% de error

El dato duro es que el candidato ganador tendrá que convocar a alrededor de 14 millones de votantes.  En perspectiva sería algo asi como

  • 160 partidos a lleno total en el Estadio Azteca; talvez este suena díficil.. pero
  • Si todos los 14.7 millones de seguidores del instagram de Juanpa Zurita fueran a votar quedaríamos sobrados
  • Convocando la misma gente que Luisito comunica a ver uno de sus videos como el de visitando el OXXO más caro del mundo con casi 12 millones de views en youtube
  • Si sumamos los seguidores de Yuya 10 millones de seguidores + Chumel Torres 1.5M en twitter estaríamos cerca de escoger un ganador

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Si te gustó el blog, te invitamos a leer otros donde ya hemos hablado de política sobre reflexiones de año electoral o cosas que emprender en tiempos de campañas. Y hemos hecho muchos experimentos e investigaciones de datos.

Comparte para que haya más gente informada y sigamos sumando a esta conversación. No olvides votar este 1ero de Julio

 

Keep it weird

Equipo Datlas

 

Fuente: