IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Limitaciones prácticas del procesamiento en vídeo para reconocimiento facial Introducción El procesamiento en vídeo en tiempo real es una parte crucial del reconocimiento facial, permitiendo aplicar tecnologías de IA a la detección y anális…
Optimización de inferencia para reconocimiento facial en tiempo real Introducción El procesamiento en vídeo y la optimización de inferencia son esenciales para implementar sistemas de reconocimiento facial que funcionen en tiempo real. Esto…
Latencia y FPS: Mejorando la experiencia de reconocimiento facial en tiempo real Introducción En la era digital, donde la velocidad es una prioridad crucial para muchas aplicaciones de visión por computador (VPC), la latencia y los fotogram…
Impacto real de los errores en sistemas de reconocimiento facial Introducción El reconocimiento facial, un conjunto complejo y poderoso de tecnologías de visión por computadora, es cada vez más utilizado en una variedad de aplicaciones, des…
Falsos negativos: Una amenaza potencial en los sistemas de reconocimiento facial Introducción El reconocimiento facial es una tecnología vital que ha ganado popularidad en diversos campos, desde la seguridad y control de acceso hasta la ide…
Falsos positivos: Errores críticos en sistemas de reconocimiento facial Introducción En los sistemas de reconocimiento facial, un falso positivo ocurre cuando una persona no identificada como conocida es clasificada como tal. Es decir, se d…
Umbrales operativos: Mejorando la precisión de los sistemas de reconocimiento facial Introducción En el ámbito del reconocimiento facial, los umbrales operativos son esenciales para garantizar que el sistema funcione correctamente en difere…
ROC y AUC: Evaluando el rendimiento de sistemas de reconocimiento facial Introducción El _Area Under the Curve_ (AUC) de la Curva de Recibos de Operadores (ROC, por sus siglas en inglés) es una métrica crítica para evaluar el desempeño de l…