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¿Alguna vez se ha preguntado cómo ve una computadora una imagen en términos de lo que puede decirnos sobre lo que hay en ella? Y todo esto se debe a algo conocido como sistemas de visión por aprendizaje automático el aprendizaje automático es una forma de tecnología que permite a las computadoras aprender a hacer algo —al igual que nosotros podemos aprender mediante la experiencia y mejorar con el tiempo.
A sistema de visión por aprendizaje automático , en términos sencillos, es un programa informático que puede «ver» y comprender las imágenes que se le presentan. Lo hace buscando patrones y datos en las imágenes, y luego realizando predicciones sobre ellas basándose en lo que aprendió de ejemplos anteriores.
Los sistemas de visión de aprendizaje automático han avanzado mucho en los últimos años. Antes, las computadoras solo podían detectar formas y colores simples. Pero a medida que la tecnología ha mejorado, también lo ha hecho la capacidad de las máquinas para comprender e interpretar imágenes altamente complejas.
Un paso importante en la evolución del aprendizaje automático en el reconocimiento visual es la aplicación de redes neuronales redes neuronales. Se espera que estas redes funcionen como nuestros propios cerebros, con capas de neuronas artificiales que procesan información y establecen conexiones. Las máquinas han logrado avances notables en el reconocimiento de objetos, rostros e incluso emociones en imágenes mediante el uso de redes neuronales.
Cuando toma una foto con un teléfono inteligente, ¿alguna vez le ha identificado automáticamente a las personas en el encuadre? Todo eso es gracias a los sistemas de visión de aprendizaje automático. Estos incluyen algoritmos para reconocer y clasificar objetos dentro de las imágenes, lo cual ayuda, por ejemplo, cuando necesita ordenar fotos antiguas.
Piense en un mundo donde las máquinas puedan reconocer instantáneamente nuestros objetos y seguirlos. Esto ahora puede lograrse utilizando sistemas de visión por aprendizaje automático. Dichos sistemas se diseñan basándose en visión por computadora enfoques para detectar y reconocer objetos dentro de una imagen o video capturado.
Por ejemplo, se utiliza ampliamente en sistemas de visión por aprendizaje automático para la detección de objetos, como en el campo automotriz (vehículos autónomos, etc.). Estos sistemas ayudan a los coches a "ver" y responder a su entorno, como otros vehículos, peatones y semáforos. Y al aprovechar el aprendizaje automático, estos coches pueden conducir de forma segura y evitar colisiones en la calle.
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