Imagenes de inteligencia artificial

Imagenes de inteligencia artificial

Inteligencia artificial ppt

Bernard MarrBernard Marr es un futurista de renombre mundial, influenciador y líder de pensamiento en los campos de los negocios y la tecnología, con una pasión por el uso de la tecnología para el bien de la humanidad. Es un autor de 20 libros de gran éxito, escribe una columna periódica para Forbes y asesora y entrena a muchas de las organizaciones más conocidas del mundo. Tiene más de 2 millones de seguidores en las redes sociales, 1 millón de suscriptores al boletín de noticias y ha sido clasificado por LinkedIn como uno de los 5 principales influenciadores empresariales del mundo y el número 1 en el Reino Unido.
Resulta que después de haber sido entrenados en enormes conjuntos de datos, los algoritmos no sólo pueden decir lo que es una imagen, como saber que un gato es un gato, sino que también pueden generar imágenes absolutamente originales. La inteligencia artificial que hace esto posible ha madurado mucho en los últimos años y en algunas aplicaciones es muy competente, pero en otras aún tiene mucho camino por recorrer.
Los informáticos han tardado dos décadas en entrenar y desarrollar máquinas que puedan «ver» el mundo que les rodea, otro ejemplo de una habilidad cotidiana que los humanos dan por sentada y que, sin embargo, es bastante difícil de entrenar.

Unsplash

DALL-E[1] es una versión de 12 mil millones de parámetros de GPT-3 entrenada para generar imágenes a partir de descripciones de texto, utilizando un conjunto de datos de pares texto-imagen. Hemos comprobado que tiene un conjunto diverso de capacidades, entre las que se incluyen la creación de versiones antropomorfizadas de animales y objetos, la combinación de conceptos no relacionados de forma plausible, la representación de texto y la aplicación de transformaciones a imágenes existentes.
GPT-3 demostró que el lenguaje puede utilizarse para instruir a una gran red neuronal para que realice diversas tareas de generación de texto. La GPT de la imagen demostró que el mismo tipo de red neuronal también puede utilizarse para generar imágenes con gran fidelidad. Ampliamos estos hallazgos para demostrar que la manipulación de conceptos visuales a través del lenguaje está ahora al alcance de la mano.
Al igual que GPT-3, DALL-E es un modelo de lenguaje transformador. Recibe tanto el texto como la imagen como un único flujo de datos que contiene hasta 1280 tokens, y se entrena utilizando la máxima verosimilitud para generar todos los tokens, uno tras otro[2]. Este procedimiento de entrenamiento permite a DALL-E no sólo generar una imagen desde cero, sino también regenerar cualquier región rectangular de una imagen existente que se extienda hasta la esquina inferior derecha, de forma coherente con la indicación del texto.

Imagenes de inteligencia artificial 2022

Un número cada vez mayor de fabricantes está recurriendo al aprendizaje profundo, un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), para ayudar en el procesamiento del análisis de imágenes, según los expertos: «Ha habido un aumento significativo del interés en torno a la IA y el análisis de imágenes», afirma Ed Goffin, director de marketing de Pleora Technologies.
Para la fabricación de bienes de consumo, la superposición de las capacidades de procesamiento de imágenes de la IA sobre las habilidades de visión por ordenador existentes puede reducir los falsos positivos, dice Goffin. «Incluso unos pocos puntos porcentuales de mejora reducen significativamente el desperdicio de productos, disminuyen los costes relacionados con el cribado secundario y aumentan el tiempo de producción», añade.Además, cada vez más organizaciones buscan herramientas de análisis de imágenes a nivel de operador en aplicaciones que dependen en gran medida de las habilidades visuales humanas, como la fabricación de metales. «Estos sistemas de análisis de imágenes fuera de línea pueden ayudar a automatizar la inspección o hacer que un error sea obvio para un operador humano», dice Goffin. «Muchas de estas capacidades están siendo habilitadas por plataformas de procesamiento de bordes más potentes, escalables y flexibles».

Imágenes ai de humanos

El aprendizaje automático (ML) se ha convertido en una de las técnicas de IA más utilizadas por varias empresas, instituciones y particulares que se dedican a la automatización. Esto se debe a las considerables mejoras en el acceso a los datos y al aumento de la potencia de cálculo, que permiten a los profesionales lograr resultados significativos en diversas áreas.Hoy en día, cuando se trata de datos de imágenes, los algoritmos de ML pueden interpretar las imágenes de la misma manera que lo hace nuestro cerebro. Se utilizan en casi todas partes, desde el reconocimiento de rostros al capturar imágenes en nuestros smartphones, pasando por la automatización de tediosos trabajos manuales, los coches autoconducidos y todo lo demás.En este blog, profundizaremos en los fundamentos del procesamiento de imágenes del aprendizaje automático y hablaremos de varias tecnologías que podríamos aprovechar para construir algoritmos de última generación sobre datos de imágenes.Tabla de contenidos

Usamos cookies para asegurar que le damos la mejor experiencia en nuestra web. Si continúa usando este sitio, asumiremos que está de acuerdo con ello. Nuestros socios (incluye a Google) podrán compartir, almacenar y gestionar sus datos para ofrecerle anuncios personalizados    Más información
Privacidad