La idea es que primero uses el canvas para recolectar datos de entrenamiento haciendo clic. Cada clic crea un punto con un color basado en su posición (izquierda para clase 0 y derecha para clase 1). Esa es la parte de “recolección de datos”.

Después, cuando presionas Entrenar Modelo, el sistema usa esos puntos para entrenar una red neuronal simple (usando TensorFlow.js). Durante el entrenamiento, se actualiza una gráfica que muestra cómo se reduce la «pérdida» (error del modelo). Además, al finalizar el entrenamiento se reproduce un sonido breve (un beep) y se muestra un mensaje.

Una vez entrenado el modelo, cuando haces clic en el canvas el sistema predice la clase del nuevo punto. En ese caso, el punto se dibuja con un color diferente (verde para clase 0 y amarillo para clase 1) para indicarte qué clase ha predicho el modelo.

Si solo ves puntos y la pantalla parpadea, puede ser que:

• No hayas presionado el botón de Entrenar Modelo para que el sistema aprenda de los datos.

• No se haya entrenado aún, y por ello todos los clics siguen agregando puntos sin predecir.

Para ver la predicción, sigue estos pasos:

1. Agrega suficientes puntos: Recolecta al menos 5 puntos (mezclando ambos lados) para que el modelo tenga datos.

2. Entrena el modelo: Haz clic en «Entrenar Modelo» y espera a que finalice el entrenamiento (deberías escuchar el beep y ver que se actualiza la gráfica).

3. Predicción: Luego de entrenado, al hacer clic en el canvas el sistema usará el modelo para predecir y te mostrará el punto con el color de la predicción (verde o amarillo).

El parpadeo es parte de la animación (usando GSAP) para dar retroalimentación visual, pero la diferencia principal es que antes de entrenar, los puntos se dibujan en azul o rosa, y después de entrenar, se dibujan en verde o amarillo según la predicción.