ChatBot con clasificación de Imágenes — Parte 1 (Creando Clasificador de imágenes con IBM Watson)
Hoy en día los asistentes virtuales están tomando un papel muy importante en diversas compañías, por lo que la importancia del desarrollo de estos asistentes se está volviendo necesario día a día. En mi experiencia con la interacción y desarrollo de chatbots, he detectado un problema en los asistentes, especialmente en las compañías de ventas; el problema consiste en que los clientes desconocen del nombre de los productos, pero si poseen la imagen de los productos.
Frente a este problema, planteo lo siguiente, al no conocer el nombre se tendría que pedirle la foto del producto. Al cual se debe identificar de qué producto se trata y continuar el flujo.
La clasificación de imágenes te permite agrupar la imagen entrante en uno de los grupos que tú previamente tienes que tener preparados.
En este caso avanzaremos en este post realizando una clasificación entre los productos: “papas lays”, “Labiales” y “Granolas Union”. Utilizando el servicio de VISUAL RECOGNITION de IBM.
Importante:
- Este post se centrará en que entiendas cómo entrenar tu clasificador (Parte 1) y puedas implementarlo en código NodeJS(Parte 2).
- En este link https://github.com/DevSylar/Imagenes-WatsonVisualRecognition encontraran los paquetes de imágenes usadas (Entre más imágenes, tendrás mejores resultados).
Requisitos:
- NodeJS Básico
- Tener conceptos de cómo funciona un chatbot
- Muchas ganas de aprender 😊
Empecemos:
Creación de recurso VISUAL RECOGNITION
En primer lugar, crearemos el recurso en este link https://console.bluemix.net/catalog/services/visual-recognition y agregamos los datos de nuestro recurso.
Luego, crearemos nuestro modelo personalizado.
Si es la primera vez que entras aquí, verás ventanas de cargas. Espera hasta que te aparezca esta y empezamos.
A continuación, creamos un modelo de clasificación.
Terminado la carga, pasamos a llenar los datos de nuestro proyecto y se menciona que en paralelo se creara un storage en donde se almacenaran todas las imágenes que entrenarás.
Nos mostrará esta nueva vista y en el cual asignas un nombre a tu modelo y agregan los zip de imágenes que encontraran aquí https://github.com/DevSylar/Imagenes-WatsonVisualRecognition.
Los seleccionan y agregan al modelo.
Al terminar de cargar.
Renombramos los grupos quitándoles el “.zip” y le damos a entrenar modelo.
Esperamos a que termine de entrenar.
Finalmente, cuando termine de entrenar tu puedes probar la precisión de los resultados. Solo arrastra imágenes y podrás visualizar los resultados.
Los resultados son satisfactorios 😊 y solo queda integrarlo. Lo veremos en la parte 2.
Gracias.
