Del curso: Microsoft Azure IA esencial: Introducción a Workloads y Machine Learning en Azure

Introducción a Azure AI Custom Vision

Del curso: Microsoft Azure IA esencial: Introducción a Workloads y Machine Learning en Azure

Introducción a Azure AI Custom Vision

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El modelo preconstruido de Microsoft está entrenado con cientos de millones de imágenes. Sin embargo, hay escenarios en los que todavía es necesario crear un modelo personalizado porque tal vez tu caso de uso específico puede no estar cubierto. Con Azure AI Custom Vision puedes entrenar un modelo de análisis de imágenes especializado y adaptado a tus necesidades. Veamos algunos ejemplos. En la industria de retail, las empresas pueden necesitar automatizar la gestión de inventarios identificando y categorizando sus productos en los estantes. En la industria manufacturera, las empresas pueden necesitar detectar defectos en sus productos que están en las líneas de ensamblaje. En agricultura, pueden necesitar monitorear la salud de los cultivos e identificar la presencia de plagas. Por otro lado, en el sector de la salud, la inteligencia artificial puede ayudar en el diagnóstico de enfermedades mediante imágenes médicas. Finalmente, los ambientalistas pueden necesitar que la inteligencia artificial detecte cambios ambientales, como, por ejemplo, la presencia de vapor en los ríos, o la detección de animales en áreas específicas. Los modelos personalizados pueden realizar dos tareas: clasificación de imágenes o detección de objetos. Por ejemplo, con la clasificación de imágenes podemos predecir la categoría a la que pertenece una imagen de una fruta. La detección de objetos va un paso más allá, identificando objetos y proporcionando sus ubicaciones dentro de una imagen. En los próximos videos, veremos lo fácil que es etiquetar y entrenar tus propios modelos utilizando Azure AI Custom Vision.

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