IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Suposiciones incorrectas: Trampas comunes en visión por computador Introducción En la visión por computador, las suposiciones incorrectas pueden llevar a resultados insatisfactorios y frustrantes. Antes de saltar al desarrollo de modelos co…
Overfitting visual Introducción En la visión por computador, el overfitting visual es un fenómeno común que puede llevar a modelos que se ajustan demasiado a los datos de entrenamiento, resultando en una pobre generalización a datos nuevos.…
Ajustes frágiles: Errores comunes en Visión por Computador Introducción En la visión por computador, los ajustes frágiles pueden llevar a resultados erróneos y desalentar cualquier proyecto. Estos errores son especialmente problemáticos por…
Consistencia: La clave para una visión por computador eficaz Introducción En la visión por computador, la consistencia es fundamental. Una buena gestión de los datos y procesos puede marcar la diferencia entre un sistema que funciona bien y…
Reducción de ruido Introducción En la visión por computador, las imágenes a menudo contienen ruido que puede interferir con los resultados del análisis. El ruido puede provenir de diversos factores como la calidad de la cámara, condiciones …
Normalización: Una práctica esencial para mejorar la calidad de las imágenes en visión por computador Introducción La normalización es una técnica fundamental que transforma los valores de píxeles en imágenes, convirtiéndolos a un rango esp…
Cambio de paradigma hacia Deep Learning Introducción La visión por computador ha evolucionado significativamente desde sus orígenes basados en reglas manuales y heurísticas hasta la actualidad, donde los modelos de aprendizaje profundo está…
Visión clásica vs Deep Learning: Puente hacia Deep Learning Introducción La visión por computador (Vc) ha evolucionado significativamente a lo largo de los años, avanzando desde técnicas tradicionales basadas en reglas manuales hasta modelo…