Ceres Uva - Los ojos en tu uva

Con la inteligencia artificial, podrás optimizar el rendimiento de tu producción de vino de manera más eficiente y precisa que nunca antes.

Qué soy

La visión por computadora es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la creación de sistemas que pueden “ver” y comprender el mundo que los rodea de manera similar a como lo hacen los seres humanos. Esto se logra mediante el uso de cámaras y sensores que capturan imágenes del entorno, que luego son procesadas por una computadora y analizadas mediante el uso de algoritmos y software especializado. La visión por computadora se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo la detección de obstáculos en vehículos autónomos, la identificación de objetos en imágenes y videos, el análisis de patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos visuales, entre muchas otras.

Qué doy

Una red neuronal es un tipo de programa de computadora que se inspira en cómo funciona el cerebro humano. Las redes neuronales se dividen en pequeñas partes llamadas “neuronas”, que se conectan entre sí y trabajan juntas para hacer cosas muy complejas, como reconocer imágenes o traducir texto de un idioma a otro. La segmentación es una técnica que utilizamos para dividir una imagen en diferentes partes y ponerle una etiqueta a cada una de ellas. Por ejemplo, si tenemos una imagen de un perro y un gato, podríamos usar la segmentación para decirle a la red neuronal que parte de la imagen es el perro y que parte es el gato.

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Una red neuronal es un tipo de programa de computadora que se inspira en cómo funciona el cerebro humano. Las redes neuronales se dividen en pequeñas partes llamadas “neuronas”, que se conectan entre sí y trabajan juntas para hacer cosas muy complejas, como reconocer imágenes o traducir texto de un idioma a otro. La segmentación es una técnica que utilizamos para dividir una imagen en diferentes partes y ponerle una etiqueta a cada una de ellas. Por ejemplo, si tenemos una imagen de un perro y un gato, podríamos usar la segmentación para decirle a la red neuronal que parte de la imagen es el perro y que parte es el gato.

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Una red neuronal es un tipo de programa de computadora que se inspira en cómo funciona el cerebro humano. Las redes neuronales se dividen en pequeñas partes llamadas “neuronas”, que se conectan entre sí y trabajan juntas para hacer cosas muy complejas, como reconocer imágenes o traducir texto de un idioma a otro. La segmentación es una técnica que utilizamos para dividir una imagen en diferentes partes y ponerle una etiqueta a cada una de ellas. Por ejemplo, si tenemos una imagen de un perro y un gato, podríamos usar la segmentación para decirle a la red neuronal que parte de la imagen es el perro y que parte es el gato.

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Una red neuronal es un tipo de programa de computadora que se inspira en cómo funciona el cerebro humano. Las redes neuronales se dividen en pequeñas partes llamadas “neuronas”, que se conectan entre sí y trabajan juntas para hacer cosas muy complejas, como reconocer imágenes o traducir texto de un idioma a otro. La segmentación es una técnica que utilizamos para dividir una imagen en diferentes partes y ponerle una etiqueta a cada una de ellas. Por ejemplo, si tenemos una imagen de un perro y un gato, podríamos usar la segmentación para decirle a la red neuronal que parte de la imagen es el perro y que parte es el gato.

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Una red neuronal es un tipo de programa de computadora que se inspira en cómo funciona el cerebro humano. Las redes neuronales se dividen en pequeñas partes llamadas “neuronas”, que se conectan entre sí y trabajan juntas para hacer cosas muy complejas, como reconocer imágenes o traducir texto de un idioma a otro. La segmentación es una técnica que utilizamos para dividir una imagen en diferentes partes y ponerle una etiqueta a cada una de ellas. Por ejemplo, si tenemos una imagen de un perro y un gato, podríamos usar la segmentación para decirle a la red neuronal que parte de la imagen es el perro y que parte es el gato.

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Cómo soy

Para que una red neuronal de segmentación aprenda a detectar uvas y hojas en las fotografías, primero se le proporciona un conjunto de imágenes etiquetadas que muestran uvas y hojas. Estas imágenes se conocen como “datos de entrenamiento”. Para cada imagen de entrenamiento, se le dice a la red neuronal qué partes de la imagen son uvas y qué partes son hojas. A partir de estas etiquetas, la red neuronal comienza a “aprender” qué características visuales son comunes en las imágenes de uvas y hojas.

Una vez que la red neuronal ha aprendido a reconocer estas características, se le presentan nuevas imágenes que no han sido etiquetadas previamente. La red neuronal utiliza lo que ha aprendido de las imágenes de entrenamiento para intentar etiquetar correctamente las nuevas imágenes. Si la red neuronal comete errores al etiquetar las imágenes, se le proporciona retroalimentación para que pueda ajustar sus predicciones y mejorar su precisión. Este proceso de aprendizaje y ajuste continúa hasta que la red neuronal alcanza un nivel de precisión satisfactorio.

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A ver que pasa aqui