TekCrispyTekCrispy
  • Ciencia
    • Historia
    • Perfiles
  • Tecnología
    • Software
    • Móviles
    • Herramientas Web
    • Redes Sociales
  • Cultura Digital
    • Cine y TV
    • Videojuegos
  • Análisis
Selección del Editor

Elizabeth Helen Blackburn: del descubrimiento de la enzima telomerasa al premio Nobel de Medicina

Ago 14, 2022

¿Por qué agosto es el mes más negro para la aviación?

Ago 13, 2022

¿Qué tan accesible es la tecnología para los zurdos?

Ago 13, 2022

Nuevos genes hallados en cepas de bacterias de tuberculosis podrían revelar el porqué de su resistencia a los antibióticos

Ago 12, 2022
Facebook Twitter Instagram TikTok Telegrama
TekCrispyTekCrispy
  • Ciencia

    Elizabeth Helen Blackburn: del descubrimiento de la enzima telomerasa al premio Nobel de Medicina

    Ago 14, 2022

    ¿Por qué agosto es el mes más negro para la aviación?

    Ago 13, 2022

    Nuevos genes hallados en cepas de bacterias de tuberculosis podrían revelar el porqué de su resistencia a los antibióticos

    Ago 12, 2022

    Oxígeno generado con magnetismo, el novedoso método que podría usarse en futuras misiones espaciales

    Ago 12, 2022

    ¿El precio de tu compra en línea cambió en el último minuto? Culpa al algoritmo de los precios dinámicos

    Ago 12, 2022
  • Tecnología

    ¿Qué tan accesible es la tecnología para los zurdos?

    Ago 13, 2022

    ¿El aumento de precio del iPhone 14 afectará las ventas?

    Ago 12, 2022

    ¿Has sido hackeado en Instagram? Esto es lo que debes hacer

    Ago 12, 2022

    Primo del creador de Wordle descubre que su código fue robado para uso en apps comerciales

    Ago 12, 2022

    Facebook ayuda a policías a procesar a joven de 17 años por aborto

    Ago 12, 2022
  • Cultura Digital

    ¿Por qué ‘Bodies Bodies Bodies’ tiene una gran influencia de TikTok y la cultura de internet?

    Ago 9, 2022

    La debacle de CD Projekt Red no se detiene: las acciones han caído un 85%

    Ago 8, 2022

    Teléfonos para jugar Free Fire: ¿Qué requisitos necesita?

    Ago 8, 2022

    ¿Los servicios de streaming utilizan a Latinoamérica como “conejillo de indias” para sus pruebas?

    Jul 30, 2022

    Descubre cómo cambiará los videojuegos la nueva CPU Apple M3

    Jul 5, 2022
Facebook Twitter Instagram TikTok
TekCrispyTekCrispy
Nuevas Tecnologías

Facebook aplica SSL a un sistema de visión por computadora

Por Milagros MartínezMar 4, 20212 minutos de lectura
Computadora con la pantalla de inicio de sesión de Facebook
Vía: Pixabay
Compartir
Facebook Twitter Email Telegrama WhatsApp

Facebook ha aplicado aprendizaje auto supervisado (SSL) a un sistema inteligente de visión por computadora para dotarlo de sentido común. Lo que significa que la IA podrá autoevaluarse y controlar su proceso de aprendizaje.

Este proyecto se gestiona por la división de investigación de inteligencia artificial de Facebook (FAIR). Además, tiene como propósito desarrollar sistemas que no solo traduzcan el habla en tiempo real, sino que sean capaces de diferenciar entre una imagen y otra, es decir, un objeto en diferentes contextos. Al respecto, el equipo de Facebook indicó:

 “Hemos desarrollado SEER (SElf-supERvised), un nuevo modelo de visión por computadora auto-supervisado de mil millones de parámetros que puede aprender de cualquier grupo aleatorio de imágenes en Internet. Esto sin la necesidad de una cuidadosa selección y etiquetado que se aplica a la mayoría de la visión por computadora entrenando hoy”.

Pero, ¿cómo funciona este método?

Facebook indica que los sistemas inteligentes para reconocer el habla y figuras en la web dependen de un etiquetado de palabras pronunciadas e imágenes. Ahora, con la implementación de SSL la situación cambiaría.

El aprendizaje auto supervisado consiste en utilizar una red neuronal con imágenes prácticamente idénticas. Este involucra una imagen original y “una copia ligeramente modificada y distorsionada”. Todo ello, para que el algoritmo tenga la capacidad de diferenciar un archivo de otro.

Símbolo de paz con los dedeos

“Se entrena el sistema para que los vectores producidos por esos dos elementos estén lo más cerca posible entre sí. Entonces, el problema es asegurarse de que cuando al sistema se le muestran dos imágenes que son diferentes, produzca distintos vectores, diferentes ‘incrustaciones’ como los llamamos. La forma más natural de hacer esto es elegir al azar millones de pares de imágenes que sabes que son diferentes, ejecutarlas en la red y esperar lo mejor”, explicó Yann LeCunn, jefe de inteligencia artificial de Facebook.

El propósito de implementar SSL en un sistema de visión por computadora es que estos sean capaces de comprender el concepto de las imágenes que circulan en la red. Como ya comentamos, que tengan sentido común y que no requiera un etiquetado de fotos para expresar un juicio sobre ella.

Lea también:

Facebook desarrolla IA que anticipa resultados de COVID-19 usando rayos X

Facebook IA SSL

Artículos Relacionados

Facebook ayuda a policías a procesar a joven de 17 años por aborto

Facebook aplica un rediseño que lo asemeja a TikTok: ¿es el fin de la red social?

Te hablamos sobre BlenderBot 3: el chatbot IA de Meta

Añadir un comentario

Dejar una respuesta Cancelar respuesta

Selección del Editor

Estas 277 enfermedades podrían volverse mortales si el clima sigue cambiando

Ago 8, 2022

¿Qué son los espacios azules y cómo pueden mejorar nuestra salud mental?

Ago 8, 2022

¿El cambio climático está causando más erupciones volcánicas?

Ago 8, 2022
Síguenos en las redes
  • Facebook
  • Twitter
  • Instagram
  • TikTok
Facebook Twitter Instagram LinkedIn TikTok
  • Publicidad
  • Contacto
  • Política de Privacidad
  • Acerca de TekCrispy
© 2022 CRISPYMEDIA LLC. DERECHOS RESERVADOS.

Escriba arriba y pulse Enter para buscar. Pulse Esc para cancelar.