Crea tu propio modelo de Machine Learning SIN una línea de CÓDIGO

[@juanmanuelperalesgonzalez975]

Muchas gracias por tu labor Carlos. Un saludo.

[@ComputadorasySensores]

Hola Juan Manuel, muchas gracias por la visita y el apoyo que de verdad aprecio. Fuerte abrazo.

[@omar_l_p]

Excelente video! Sin dudas voy a hacer unos experimentos! Saludos!

[@ComputadorasySensores]

Hola Omar, muchas gracias por la visita. Esto de Edge Impulse es fabuloso, se puede utilizar hasta en la Raspberry Pi. El TinyML es el futuro. Fuerte abrazo.

[@Agustin_Lizasoain]

Genial Carlos, excelente video. Muchas gracias!

[@ComputadorasySensores]

Hola Agustín, muchas gracias por pasar y el amable comentario que mucho aprecio. Fuerte abrazo.

[@tensoescalar1]

Excelente video, muy útil, un detalle no es lo mismo centroide que centro de masa, y si lo que el programa detecta es el centroide, Gracias por el video y saludos

[@ComputadorasySensores]

Hola Adalberto, muchas gracias por la visita y por la corrección. Fuerte abrazo.

[@bernardomorales7511]

Como siempre un video muy interesante, muy bien editado y que te deja con ganas de más. Ya estoy saliendo a comprar la cámara🎥. Si me permites pedir algo, estaría bien ver como se hace en un ESP32

[@ComputadorasySensores]

Hola Bernardo, muchas gracias por la visita y el comentario. Si con todo gusto en un futuro haremos aplicaciones con el ESP32 o la Pi Pico. También con el acelerómetro, giroscopio se pueden hacer cosas muy interesantes. Fuerte abrazo.

[@molinaibanezcelso7555]

Me ha gustado mucho. Pero quería preguntar ¿Podría activa una salida de la Raspberry según qué objeto detecte?

[@ComputadorasySensores]

Hola Celso, gracias por pasar, si totalmente es la idea, reconocer el objeto y realizar una acción ya se por GPIO por bus serie, etc. Fuerte abrazo.

[@CeballosAvigail]

Hola Carlos, excelentes tus videos, sería interesante saber si esto que has hecho con la raspberry es posible llevarlo a una orange pi, llevan linux ambas pero no se si pueda ser compatible en estas ultimas placas que son mas accesibles al bolsillo 🙂. Tambien pregunto es posible llevar esto a un stm32f411? por ejemplo para detectar vibraciones o condiciones de luz?

[@ComputadorasySensores]

Hola muchas gracias por la visita no podria responder con seguridad creo que si se puede con dispositivos Linux en gral pero mis pruebas fueron con Raspberry.

[@danielo1619]

muy buen video gracias!, hay algun video donde se utilice el modelo .eim desde Rasbberry PI y que no sea necesaria la conexión a internet?

[@ComputadorasySensores]

Hola Daniel, gracias por la visita, entiendo que no pero no estoy 100% seguro. Saludos.

[@danielo1619]

@@ComputadorasySensores Gracias por responder. Tal vez mediante el deployment con librería de c++ u otro tipo de deployment sí se pueda. Voy a estar investigando eso de mi lado... Saludos 👋👍

[@ComputadorasySensores]

@@danielo1619 Abrazo.

[@alexisquintero9617]

Un saludo, esto lo podria conectar o poner una comunicacion, con un codigo de python para controlar un coche cuando me reconozca un objeto? Tengo una raspberry pi 5 un saludo!

[@ComputadorasySensores]

Hola Alexis, gracias por pasar, si totalmente se puede hacer. Como siempre hay que trabajar bastante en el código pero la parte de reconocimiento este modelo lo bien rápido y ligero. Fuerte abrazo.

[@AlojamientoCantabriaPuntoNet]

Podrías hacer más vídeos con la plataforma Saludos ❤❤❤❤

[@ComputadorasySensores]

Hola muchas gracias por la visita, si con todo gusto en un futuro se puede continuar, con mas proyectos. Que bonita zona es Cantabria estuve por Santander antes de la pandemia y me encantó esa zona de España. Fuerte abrazo.

[@juandi461]

Hola una pregunta, como puedo clasificar cuando no haya objeto a detectar, ejemplo: que no detecte ninguno de los carros entonces su centro de masa sea "ninguno"

[@ComputadorasySensores]

Hola Juan, gracias por pasar. El clasificar nada o desconocido es un tema controversial porque puede perjudicar el modelo, lo normal es detectar que se corresponde con lo aprendido y aquello que no lo es automáticamente es nada o desconocido que para el caso es lo mismo. Saludos.

[@hilarytaliamolina1451]

Buenas Carlos, espero se encuentre bien, es que al poner el deploying back to device me sale un error al ejecutarlo, el cual dice que no es compatible con “Aarch64”

[@ComputadorasySensores]

Hola Hilary, en el video lo hicimos primero desde los servidores de Edge Impulse minuto 14:46 esa es la forma mas simple, allí también te devuelve un error ?

[@hilarytaliamolina1451]

⁠@@ComputadorasySensoresde esa forma también me da error

[@ComputadorasySensores]

@@hilarytaliamolina1451 Es raro voy a averiguar por qué puede ser porque obviamente la Raspberry Pi 4 si está soportada.

[@hilarytaliamolina1451]

@@ComputadorasySensoresen el edge impulse Linux runner es v1.4.5 y el tuyo es v1.4.3 ese podría ser el problema?