Motivados por http://avisingh599.github.io/deeplearning/visual-qa/ y http://tensorflow.org/tutorials se nos ocurre ¿cómo podemos integrar esto al jardín?

• Verificar estado de las plantas
• Pedir recomendaciones
• Clasificar tipos de plantas

Es posible hacerlo también por medio de crowdsourcing http://pybossa.com/

Scribe
https://github.com/zooniverse/Scribe
http://www.nypl.org/blog/2015/11/23/scribe-framework-community-transcription

• Se prueba clonando el repositorio https://github.com/avisingh599/visual-qa/
• Se piensa usar la imágenes de la cámara en la vitrina del Salón Nacional de Artistas como conjunto para el entrenamiento. Son 30Gb de imágenes. Para un día se tienen 14000 imágenes tomadas cada minuto
• Se escoge el día 131003 y se crea la carpeta en Documentos/sna_131003 en el computador de unloquer para hacer las pruebas de entrenamiento con QVA

http://www.r-bloggers.com/deep-learning-with-mxnetr/
https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/R-package

https://cloud.google.com/blog/big-data/2016/08/how-a-japanese-cucumber-farmer-is-using-deep-learning-and-tensorflow