Innovación y tecnología se nutren mutuamente y adoptarlas ya no es una opción.
Por ello, te ayudamos a capturar toda la data interna y externa, institucionalizar la toma de decisiones a través de Business Analytics, tener procesos inteligentes y automáticos y finalmente una estrategia de inteligencia artificial para optimizar la operación y predecir lo que se viene.
Solución de IA que permite pronosticar los sucesos de negocio con el fin de planificar mejoras y acciones que optimicen resultados y cumplan con los objetivos propuestos.
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Esto significa que las cargas de trabajo migran de manera fluida y transparente entre un entorno y el otro de acuerdo a las necesidades que tenga la empresa en cada momento.
Un recorrido sobre las principales oportunidades que surgen de una correcta y oportuna migración de las cargas de trabajo a la nube y sobre las tendencias que se están visualizando en el universo cloud.
¿Cómo asegurar ambientes de APIs? ¿Cómo utilizar las tecnologías más avanzadas sin quedar expuesto? Esto y otros temas relacionados, han sido expuestos en el presente webinar.
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Además capturamos datos de comportamiento de sistemas y aplicaciones a lo largo del tiempo, para la toma de decisiones proactivas y lograr anticipar disrupciones en los servicios de tu negocio.
Solución personalizada evaluando la infraestructura y diseño de una arquitectura de alto rendimiento que proporciona una visión en tiempo real y la detección temprana de problemas.
Workshop orientativo para profundizar en el valor que puede aportar la herramienta y tunning sobre la plataforma instalada, aplicando mejores prácticas.
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La observabilidad de las aplicaciones es estratégica para potenciar el comercio electrónico, ya que mejora la experiencia del cliente y el rendimiento del sitio.
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La estrategia de creación de datos sintéticos, conocida como data augmentation en imágenes, es clave para obtener el máximo valor agregado de computer vision.
Siempre se espera de los modelos de visión por computadora los resultados más precisos y adecuados. Para eso, es necesario entrenarlos previamente con el set de datos más amplio posible.
Sin embargo, en muchos casos, la cantidad de datos disponibles no resulta suficiente. El concepto de data augmentation en imágenes apunta precisamente a crear datos sintéticos para completar cuando haga falta.
Supongamos una aplicación que necesita identificar deterioro en el techo. Difícilmente haya en esa organización un banco de imágenes que muestre todos los niveles y tipos de deterioro posibles. La solución: crear los eventuales faltantes. Este es apenas un ejemplo. Existe una enorme cantidad de situaciones en la que se aplica este mismo concepto.
Un repaso al concepto de computer vision
Vale la pena recordar quecomputer vision o “visión por computadora” es una tecnología que permite a las máquinas analizar fotos y videos digitales. ¿El objetivo? Extraer sentido de ellos.
Para alcanzar ese resultado, combina exitosamente el procesamiento de imágenes con machine learning y analítica avanzada.
Así, es capaz de reconocer objetos o rostros, identificar patrones o anomalías o entender imágenes médicas, entre muchas otras aplicaciones. Incluidas muchas de las que diseñamos en nuestra área deData & Innovation.
Su uso está cada vez más difundido en industrias como salud, entretenimiento y medios digitales, manufactura, agronegocios y, especialmente, seguridad y videovigilancia.
En todos los casos, el propósito es el mismo: aprovechar las imágenes para convertirlas en información accionable para el negocio.
Usos de data augmentation en imágenes
Entre las razones que llevan a generar datos sintéticos para entrenar modelos de computer vision aparecen el aumento tanto del tamaño del conjunto de datos como su diversidad.
En el ejemplo: podría haber disponible un centenar de fotos sobre el techo deteriorado, pero todas con un nivel similar o idéntico. Con data augmentation se amplía también esa base.
En la misma línea, la creación de datos sintéticos permite garantizar que se cubren todas las condiciones y los escenarios posibles, sin margen de error ni omisiones.
Otro uso consiste en acelerar el etiquetado, ya que se puede realizar de manera automática sobre los datos generados. Esto no siempre es posible o sencillo sobre un conjunto de datos reales.
Por último, existe un motivo ligado a la seguridad y la privacidad de los datos. Con los datos sintéticos se garantiza que los reales están protegidos. Esto aplica particularmente a los casos en que hay involucrada información confidencial.
Técnicas de data augmentation en imágenes
Existen diversas técnicas de data augmentation en imágenes. Algunas de las más probadas son:
Volteo
Consiste en girar imágenes tanto de manera horizontal como vertical. Se estima que con esta técnica es posible duplicar a cuadruplicar la cantidad original de datos.
Rotación
Consiste en rotar la imagen en diferentes ángulos, cuidando en todo momento que las dimensiones originales se conserven al final de la operación. De nuevo, se estima que el factor de aumento en la cantidad de datos es del doble al cuádruple, aunque podría ser aún mayor.
Escalado
Consiste en cambiar la escala de la imagen. Se puede hacer hacia afuera (la imagen resultante será mayor que la original). También hacia adentro (menor). El factor de aumento depende de la cantidad de escalados que se realicen sobre una misma imagen.
Recorte aleatorio
Consiste en tomar una muestra aleatoria de una sección de la imagen original. Tal como ocurre con el escalado, el factor de aumento es arbitrario.
Traslación
Implica el movimiento de la imagen a través del eje X o del eje Y, o de ambos, respecto de su posición original. Una vez más, el factor de aumento es arbitrario y dependerá del número de traslaciones que se realice por cada imagen.
Conclusiones
Computer vision es una rama de la inteligencia artificial (IA) que aporta un gran valor al negocio. Para eso, extrae información accionable de imágenes y videos.
Las estrategias de data augmentation permite a las organizaciones generar set de datos sintéticos para optimizar el entrenamiento de los modelos de computer vision y obtener los mejores resultados posibles.
Resuelve tanto la necesidad de cantidad de datos, como de diversidad o de etiquetado.
El éxito, paradójicamente, quedará a la vista.
¿Tu organización necesita una ayuda experta para impulsar iniciativas basadas en computer vision? EnNubiral, tenemos la experiencia, los expertos y el conocimiento de la tecnología y de la industria para acompañarte en este camino. Esperamos tu contacto: ¡Agenda tu reunión!
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