MagicaLCore vs Teachable Machine: ¿cuál encaja con tu proyecto?

Teachable Machine, de Google, es una de las formas más amables de conocer el machine learning: abres una página web, enseñas unos cuantos ejemplos a la webcam y en segundos un modelo empieza a adivinar. MagicaLCore busca esa misma sensación en el iPad, y luego va más allá, hasta llegar a un modelo dentro de una app real. Se solapan, pero están hechas para destinos distintos.

Frente a frente

	MagicaLCore	Teachable Machine
Dónde funciona	Una app en un iPad con M1 o posterior	Una web, en el navegador
Tipos de modelo	Imagen, sonido, datos tabulares, texto, pose de la mano, acción de la mano	Imagen, sonido, pose del cuerpo
Ejemplos a partir de	Carpetas de fotos, sonidos o vídeos, archivos CSV, texto, cámara y micrófono	Webcam, micrófono o archivos de imagen
Dónde se entrena	En el iPad	En el navegador, en tu ordenador
Ajustes de entrenamiento	Cada uno con una explicación, además de gráficas de precisión y pérdida	Opciones avanzadas de épocas, tamaño de lote y tasa de aprendizaje, con gráficas
Pausar y continuar	Sí, desde el Historial	No
Exportación	.mlmodel para Xcode y Swift Playgrounds	Formatos de TensorFlow, para la web y otras plataformas
Funciona sin conexión	Sí, es una app instalada	Se abre desde su web
Cuenta para guardar tu trabajo	Ninguna	Una cuenta de Google para guardar proyectos en Google Drive (o descargarlos como archivo)
Precio	Gratis para empezar, Pro cuando necesites más	Gratis

Lo que mejor hace Teachable Machine

• Nada que configurar. Funciona en casi cualquier ordenador con un navegador moderno y una webcam.
• Proyectos web. Sus modelos son modelos de TensorFlow.js, ideales para webs, sketches de p5.js y proyectos en JavaScript.
• Poses del cuerpo. Puede clasificar la pose de todo el cuerpo desde la webcam.
• Gratis. No hay nada que comprar.

Lo que mejor hace MagicaLCore

• Más tipos de preguntas. Además de imágenes y sonidos, entrena modelos a partir de datos tabulares en archivos CSV, de texto, de gestos fijos de la mano y de movimientos de la mano en vídeos cortos.
• Hecha para apps de Apple. Exporta un .mlmodel, el formato que usan Xcode y Swift Playgrounds. Lo añades a una app para iPhone o iPad y lo usas con unas pocas líneas de Swift. La guía Usa tu modelo explica cómo, para cada tipo de modelo. Un modelo de Teachable Machine necesita trabajo extra para funcionar dentro de una app en Swift.
• Aprende lo que estás haciendo. Cada ajuste tiene una explicación breve al lado, y hay tutoriales paso a paso para cada tipo de modelo, desde reunir los datos hasta usar el modelo.
• Entrenamientos largos que se adaptan a tu día. Pausa y continúa más tarde desde el Historial.
• De verdad sin conexión. Una vez instalada, entrenar, probar y exportar no necesitan conexión, algo importante en el aula y en las salidas de campo.
• Todo el camino en un solo dispositivo. Entrena en MagicaLCore, crea la app en Swift Playgrounds y envíala a App Store Connect, todo desde el iPad.

Privacidad

Teachable Machine es un producto gratuito de Google. Lo gratis está muy bien para una primera prueba, pero conviene preguntarse cómo se paga un servicio gratuito y adónde van tus ejemplos. Su web explica que el entrenamiento puede quedarse en tu ordenador. Eso sí, guardar un proyecto en la nube exige una cuenta de Google y Google Drive, y compartir un modelo en internet significa subirlo a los servidores de Google.

MagicaLCore deja tu trabajo en el iPad. No hay ninguna cuenta que crear, el entrenamiento, las pruebas y la exportación se hacen en el dispositivo, y tus fotos, sonidos y textos nunca se suben para entrenar un modelo. Si tienes iCloud activado, tus modelos solo se sincronizan con tu propia cuenta de iCloud. Para los centros, MagicaLCore EDU va más allá: sin anuncios, sin cuentas y sin seguimiento.

¿Cuál deberías elegir?

• Una demo rápida en un navegador, o un modelo para una web: Teachable Machine.
• Un modelo para una app de iPhone o iPad, más tipos de modelo, o una clase con iPad: MagicaLCore y MagicaLCore EDU.

Muchos docentes usan las dos: Teachable Machine para una primera toma de contacto de cinco minutos, y MagicaLCore cuando los alumnos están listos para entrenar un modelo propio y crear algo con él.