En la última década, la inteligencia artificial y, en particular, las redes neuronales profundas han revolucionado numerosos campos. La capacidad de estos modelos para aprender representaciones complejas de los datos ha permitido avances significativos en tareas como la clasificación de imágenes, encontrando aplicaciones en múltiples industrias. De hecho, el reconocimiento de imágenes y objetos es vital en sectores como la medicina para el diagnóstico asistido, en los coches autónomos para la detección de peatones y señales de tráfico, y en la seguridad para la vigilancia y el reconocimiento facial. También se aplica en realidad aumentada, procesamiento de imágenes médicas y agricultura, donde los drones vigilan los cultivos y detectan plagas. Estas tecnologías permiten automatizar procesos, mejorar la precisión en tareas complejas y facilitar nuevas formas de interacción entre el ser humano y el ordenador. Sin embargo, el éxito de estos modelos depende a menudo de la disponibilidad de grandes conjuntos de datos y recursos informáticos intensivos, lo que puede suponer un obstáculo importante para muchos investigadores y desarrolladores. Los modelos preformados, entrenados en vastos conjuntos de datos como ImageNet, han surgido como una solución eficaz para superar estas limitaciones. Estos modelos pueden ajustarse a tareas específicas con un esfuerzo de formación relativamente bajo, aprovechando características aprendidas previamente. A pesar de su potencial, la selección del modelo preentrenado más adecuado para una tarea específica sigue siendo un reto, dado el creciente número de arquitecturas y variaciones disponibles.
ABSTRACT
In the last decade, artificial intelligence and, in particular, deep neural networks have revolutionized numerous fields. The ability of these models to learn complex representations of data has enabled significant advances in tasks such as image classification, finding applications in multiple industries. Indeed, image and object recognition is vital in sectors such as medicine for assisted diagnosis, in autonomous cars for pedestrian and traffic sign detection, and in security for monitoring and facial recognition. It is also applied in augmented reality, medical image processing and agriculture, where drones monitor crops and detect pests. These technologies enable the automation of processes, improve precision in complex tasks and facilitate new forms of human-computer interaction. However, the success of these models often depends on the availability of large data sets and intensive computational resources, which can be a significant hurdle for many researchers and developers. Pretrained models, trained on vast datasets such as ImageNet, have emerged as an effective solution to overcome these limitations. These models can be tuned for specific tasks with relatively low training effort, taking advantage of previously learned features. Despite their potential, selecting the most suitable pre-trained model for a specific task remains a challenge, given the growing number of available architectures and variations.
En la última década, la inteligencia artificial y, en particular, las redes neuronales profundas han revolucionado numerosos campos. La capacidad de estos modelos para aprender representaciones complejas de los datos ha permitido avances significativos en tareas como la clasificación de imágenes, encontrando aplicaciones en múltiples industrias. De hecho, el reconocimiento de imágenes y objetos es vital en sectores como la medicina para el diagnóstico asistido, en los coches autónomos para la detección de peatones y señales de tráfico, y en la seguridad para la vigilancia y el reconocimiento facial. También se aplica en realidad aumentada, procesamiento de imágenes médicas y agricultura, donde los drones vigilan los cultivos y detectan plagas. Estas tecnologías permiten automatizar procesos, mejorar la precisión en tareas complejas y facilitar nuevas formas de interacción entre el ser humano y el ordenador. Sin embargo, el éxito de estos modelos depende a menudo de la disponibilidad de grandes conjuntos de datos y recursos informáticos intensivos, lo que puede suponer un obstáculo importante para muchos investigadores y desarrolladores. Los modelos preformados, entrenados en vastos conjuntos de datos como ImageNet, han surgido como una solución eficaz para superar estas limitaciones. Estos modelos pueden ajustarse a tareas específicas con un esfuerzo de formación relativamente bajo, aprovechando características aprendidas previamente. A pesar de su potencial, la selección del modelo preentrenado más adecuado para una tarea específica sigue siendo un reto, dado el creciente número de arquitecturas y variaciones disponibles.
ABSTRACT
In the last decade, artificial intelligence and, in particular, deep neural networks have revolutionized numerous fields. The ability of these models to learn complex representations of data has enabled significant advances in tasks such as image classification, finding applications in multiple industries. Indeed, image and object recognition is vital in sectors such as medicine for assisted diagnosis, in autonomous cars for pedestrian and traffic sign detection, and in security for monitoring and facial recognition. It is also applied in augmented reality, medical image processing and agriculture, where drones monitor crops and detect pests. These technologies enable the automation of processes, improve precision in complex tasks and facilitate new forms of human-computer interaction. However, the success of these models often depends on the availability of large data sets and intensive computational resources, which can be a significant hurdle for many researchers and developers. Pretrained models, trained on vast datasets such as ImageNet, have emerged as an effective solution to overcome these limitations. These models can be tuned for specific tasks with relatively low training effort, taking advantage of previously learned features. Despite their potential, selecting the most suitable pre-trained model for a specific task remains a challenge, given the growing number of available architectures and variations. Read More
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