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Riesgos de usar transfer learning en visión por computador Introducción El transfer learning (aprendizaje transferente) es una técnica poderosa para mejorar la eficacia y la capacidad de aprendizaje de las redes convolucionales (CNN). Sin e…
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IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Coste computacional
Coste computacional: Cuándo usar transfer learning en visión por computador Introducción La transferencia de aprendizaje (transfer learning) es una técnica potente que permite a los modelos preentrenados adaptarse a nuevas tareas sin necesi…
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Pocos datos: Cuándo usar transfer learning en visión por computador Introducción La escasez de datos es un desafío constante para los ingenieros y científicos de Deep Learning, especialmente cuando se trabaja con problemas complejos como la…
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Fine-tuning: Uso de modelos preentrenados para visión por computador Introducción En el campo de la visión por computador, los modelos preentrenados han revolucionado las posibilidades que tenemos al trabajar con datos limitados. El finetun…
Congelar capas
Congelar capas: Uso eficiente de modelos preentrenados en visión por computador Introducción En la era de los datos limitados y el alto costo computacional, el uso eficiente de modelos preentrenados se ha convertido en una práctica estándar…
Qué es transfer learning
Qué es transfer learning Introducción Transfer learning, o aprendizaje por transferencia, es una técnica revolucionaria que permite a los modelos de inteligencia artificial y visión por computadora aprovechar el conocimiento adquirido en ta…
EfficientNet
EfficientNet: Arquitecturas profundas para la visión por computador Introducción Las arquitecturas de redes convolucionales (CNN) modernas como EfficientNet han revolucionado la forma en que abordamos problemas de visión por computador. Est…
Inception
Inception: Arquitecturas profundas para visión por computador Introducción Las redes convolucionales (CNN) han transformado la forma en que procesamos imágenes y videos. Sin embargo, a medida que las demandas de precisión y rendimiento aume…