Comprender la visión computarizada

1

¿Por qué aprender computer vision?

2

¿Qué es la visión computarizada?

3

Tipos de visión computarizada

4

Introducción a object detection: clasificación + localización

5

Aprende a identificar problemas

Dimensionamiento de proyecto de visión computarizada

6

Cómo definir los tiempos de tu proyecto

7

Cómo costear tu proyecto

8

Cómo identificar los roles necesarios en el proyecto

9

Producto mínimo viable en computer vision

Obtención y procesamiento de los datos

10

Obtención de datos para tu proyecto

11

Limpieza de la base de datos

12

Distribución de datos en entrenamiento y testeo

13

Etiquetado de los datos de test

14

Etiquetado de los datos de train

15

Transforma tu base de datos a TFRecord

16

Transformar CSV a TFRecord

Entrena, testea y optimiza tus modelos

17

Librerías a importar durante fase de entrenamiento

18

Fase de entrenamiento del modelo

19

Balanceo de imágenes y data augmentation

20

Entrena, evalua y optimiza con TensorBoard

21

Validación de modelo en un entorno de ejecución

22

Re-entrenamiento del modelo para obtener mejores resultados

23

Seguimiento de centroides con OpenCV

24

Configuración de los centroides con OpenCV

25

Algoritmo de dirección y conteo con OpenCV

26

Crea un ciclo de entrenamiento de tu modelo: MLOps

Producto con visión computarizada en producción

27

Prepara tu entorno en Google Cloud Platform

28

Carga y preprocesamiento de modelos

29

Postprocesamiento de modelos

30

Despliega y consume tu modelo en producción

31

Bonus: aprende a apagar las máquinas de GCP para evitar sobrecostos

Siguientes pasos en inteligencia artificial

32

Siguientes pasos en inteligencia artificial

33

Comparte tu proyecto de detección de vehículos en carretera y certifícate

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Limpieza de la base de datos

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Recursos

Aportes 3

Preguntas 1

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Limpieza de las bases de datos

  • Los datos son lo más importante al momento de llevar a cabo la creación de un modelo.
  • Porque si se tienen malos los datos, malas etiquetas, entonces, el modelo va a arrojar malos resultados.
  • Es importante tomarse un tiempo prudente para poder navegar a través de nuestra base de datos.
  • Encontrar posibles datos duplicados
  • Encontrar posibles imágenes corruptas.
  • Imágenes que no generan valor para el modelo de negocio.
  • En el proceso de selección y limpieza de la base de datos, se recomienda hacerlo en conjunto a un experto; que tenga claro para que se van a aplicar estos datos, porque se van a clasificar y cuál es el resultado final que se está esperando.

Es importante analizar la base de datos por

  • Cada base de datos buscar solucionar un problema diferente. Es muy diferente si se crea un algoritmo que detecte vehículos, motos desde cámaras de seguridad a que lo que haga desde la entrada de un parqueadero (estacionamiento).

  • Lo que se busca con la base de datos es que generalice en un modelo la detección que se piensa hacer y que a su vez este alineada al entorno en el que va a funcionar.

Me emocioné!!!1