{"id":2848,"date":"2021-09-15T18:18:44","date_gmt":"2021-09-15T12:48:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/?p=2848"},"modified":"2023-11-03T11:49:35","modified_gmt":"2023-11-03T06:19:35","slug":"three-ways-image-annotation-can-improve","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/la-anotacion-de-imagen-de-tres-formas-puede-mejorar\/","title":{"rendered":"Tres maneras en que la anotaci\u00f3n de im\u00e1genes puede mejorar nuestro mundo"},"content":{"rendered":"<h5><span data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;4. Three Ways Image Annotation Can Improve Our World&quot;}\" data-sheets-userformat=\"{&quot;2&quot;:515,&quot;3&quot;:{&quot;1&quot;:0},&quot;4&quot;:{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:65280},&quot;12&quot;:0}\">Tres maneras en que la anotaci\u00f3n de im\u00e1genes puede mejorar nuestro mundo<\/span><\/h5>\n<p>La visi\u00f3n artificial es una de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) de m\u00e1s r\u00e1pido crecimiento. Cada a\u00f1o, las inversiones en tecnolog\u00eda de visi\u00f3n artificial aumentan. Tambi\u00e9n es una gran oportunidad para industrias centenarias, como la atenci\u00f3n m\u00e9dica, la agricultura o el transporte, que dependen en gran medida de los datos visuales.<\/p>\n<p>La anotaci\u00f3n de im\u00e1genes es posible. Anotar o etiquetar datos visuales es una tarea importante para los modelos de visi\u00f3n artificial. Se est\u00e1n volviendo m\u00e1s sofisticados y requieren mucho trabajo manual. Estos datos se utilizan para entrenar a la m\u00e1quina para que reconozca caracter\u00edsticas objetivo, como p\u00f3lipos benignos en im\u00e1genes m\u00e9dicas.<\/p>\n<p>Labelify ha estado brindando equipos profesionales administrados para anotar im\u00e1genes en visi\u00f3n artificial durante aproximadamente cuatro a\u00f1os. Estos son solo algunos ejemplos de las posibilidades que vemos para la anotaci\u00f3n de im\u00e1genes con el fin de potenciar los programas de inteligencia artificial que cambian el juego y que utilizan la visi\u00f3n por computadora.<\/p>\n<h3><\/h3>\n<h3>1. Salud mejorada con IA m\u00e9dica<\/h3>\n<p>Las solicitudes de patentes de IA para el cuidado de la salud est\u00e1n aumentando, lo que indica altos niveles de inversi\u00f3n en tecnolog\u00eda. La salud es un campo complejo. Los datos son escasos y caros. Un diagn\u00f3stico puede salvar vidas. La IA puede analizar grandes cantidades de datos de pacientes. Esto puede ayudar a los profesionales m\u00e9dicos a identificar condiciones antes o comprender mejor los riesgos del paciente. La IA tambi\u00e9n puede ayudar a los m\u00e9dicos a diagnosticar y tratar condiciones m\u00e1s graves con mayor rapidez, as\u00ed como facilitar la colaboraci\u00f3n con otros profesionales de la salud.<\/p>\n<p>Los datos presentan tanto un desaf\u00edo como una oportunidad para las organizaciones de atenci\u00f3n m\u00e9dica. Su gran volumen significa que hay una gran cantidad de datos para analizar. Los datos son multidimensionales y se puede acceder a ellos desde muchas ubicaciones diferentes, incluidos los pacientes, las opciones de tratamiento, las instalaciones, el tiempo e incluso el tiempo. Tambi\u00e9n es de alta velocidad, con muchos pacientes que ingresan a los centros de atenci\u00f3n m\u00e9dica todos los d\u00edas.<\/p>\n<p>La mayor\u00eda de estos datos son generados por tecnolog\u00eda de im\u00e1genes como CT (tomograf\u00eda computarizada), MRI (im\u00e1genes de respuesta magn\u00e9tica) y otros sistemas de exploraci\u00f3n. Una persona con experiencia m\u00e9dica generalmente analiza datos visuales. Es imposible para los humanos analizar todos los datos y convertirlos en informaci\u00f3n \u00fatil. La anotaci\u00f3n de im\u00e1genes es una excelente herramienta para crear sistemas de visi\u00f3n por computadora que reconozcan patrones en los datos y lo hagan m\u00e1s r\u00e1pido y f\u00e1cil para los profesionales de la salud.<\/p>\n<p>Una empresa m\u00e9dica basada en IA ofrece bases de datos de im\u00e1genes basadas en IA que mejoran la comprensi\u00f3n de los profesionales m\u00e9dicos y mejoran la atenci\u00f3n preventiva. Estas im\u00e1genes se utilizan para entrenar modelos de visi\u00f3n por computadora que pueden analizar las im\u00e1genes m\u00e9dicas de cada paciente para ayudar a los m\u00e9dicos a brindar diagn\u00f3sticos m\u00e1s r\u00e1pidos y precisos.<\/p>\n<h3>2. Para una agricultura m\u00e1s sostenible, la agricultura de precisi\u00f3n es una mejor opci\u00f3n<\/h3>\n<p>La agricultura es una de las industrias m\u00e1s antiguas del mundo. Ha visto muchos cambios tecnol\u00f3gicos a lo largo de los a\u00f1os. A veces llamada AgTech, o tecnolog\u00eda agr\u00edcola, la agricultura de precisi\u00f3n es la aplicaci\u00f3n de tecnolog\u00eda para mejorar la rentabilidad, la eficiencia y la sostenibilidad de las granjas.<\/p>\n<p>La agricultura de precisi\u00f3n es un m\u00e9todo para hacer que la agricultura sea m\u00e1s precisa, controlada y predecible. Permite el cultivo de cultivos y la crianza de ganado. Esto incluye GPS (sistemas de posicionamiento global), sensores y rob\u00f3tica, as\u00ed como veh\u00edculos aut\u00f3nomos. Muchos de los datos visuales que analizan estos sistemas se pueden anotar para entrenar e implementar sistemas de visi\u00f3n por computadora.<\/p>\n<p>Los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico pueden usar im\u00e1genes anotadas para predecir el rendimiento de los cultivos, automatizar el recuento de rodales, analizar la salud de las plantas y determinar las mejores \u00e1reas para aplicar fertilizantes, herbicidas y siembra. La aplicaci\u00f3n de tasa variable es lo que es. Esto se llama aplicaci\u00f3n de tasa variable. Las im\u00e1genes tambi\u00e9n se est\u00e1n utilizando para resolver la escasez de trabajadores agr\u00edcolas pronosticando el mejor momento de cosecha y utilizando la tecnolog\u00eda de cosecha rob\u00f3tica impulsada por computadora.<\/p>\n<p>Hummingbird Technologies ofrece an\u00e1lisis de cultivos a trav\u00e9s de drones, im\u00e1genes satelitales y visi\u00f3n artificial. Ayudan a los agricultores a aumentar sus rendimientos y a utilizar los insumos m\u00e1s eficientes para crecer de manera m\u00e1s sostenible.<\/p>\n<h3>3. Transporte de mercanc\u00edas en veh\u00edculos aut\u00f3nomos<\/h3>\n<p>Bloomberg informa que, incluso antes de que la pandemia de COVID-19 provocara el distanciamiento social, los ingenieros estaban &quot;recalibrando silenciosamente las expectativas&quot; y retrasando los plazos prometidos. Sin embargo, el desarrollo de software y tecnolog\u00eda requerido para hacer que los veh\u00edculos aut\u00f3nomos sean seguros y confiables est\u00e1 tomando mucho m\u00e1s tiempo de lo esperado. Una anotaci\u00f3n de imagen es un paso importante en la preparaci\u00f3n de la gran cantidad de datos de entrenamiento con caracter\u00edsticas cada vez m\u00e1s complicadas que se requerir\u00e1n para entrenar algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico AV.<\/p>\n<p>La demanda de tecnolog\u00eda AV ha aumentado debido a la pandemia. Los conductores de robots pueden entregar comestibles y medicamentos. Muchos de los laboratorios de desarrollo de tecnolog\u00eda han sido cerrados por los bloqueos que resultaron en ciudades de todo el mundo. Las empresas que desarrollen tecnolog\u00eda AV resistente a los efectos econ\u00f3micos de la COVID-19 probablemente ser\u00e1n los l\u00edderes de una industria que seguir\u00e1 siendo muy solicitada despu\u00e9s de la pandemia.<\/p>\n<p>Starship Technologies es una de las empresas AV que deber\u00eda seguir en los pr\u00f3ximos meses. Esta empresa de entrega aut\u00f3noma sol\u00eda entregar comida caliente a estudiantes universitarios. Recientemente lanz\u00f3 un servicio de entrega de alimentos robotizado en Tempe.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.datalabelify.com\/es\/\">Etiquetar<\/a>: una herramienta de anotaci\u00f3n de im\u00e1genes (pr\u00f3ximamente)<br \/>\nLa visi\u00f3n artificial promete un futuro brillante. Solo el tiempo dir\u00e1 qui\u00e9n ser\u00e1 el ganador en el desarrollo de soluciones de IA que cambiar\u00e1n el mundo.<\/p>\n<p>Labelify ha estado anotando im\u00e1genes, videos, Lidar, texto y audio durante varios a\u00f1os. Nuestros equipos administrados profesionalmente procesan datos con alta precisi\u00f3n y potencian algunos de los productos m\u00e1s innovadores. Nuestros equipos anotan las im\u00e1genes utilizadas para el aprendizaje autom\u00e1tico, la agricultura de precisi\u00f3n, los veh\u00edculos aut\u00f3nomos y la medicina. <a href=\"https:\/\/www.tesladigitalhq.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI<\/a>.<\/p>\n<p>Comun\u00edquese con Labelify hoy para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo los servicios de anotaci\u00f3n de im\u00e1genes, videos, Lidar, texto y audio de Labelify pueden ayudar a su empresa.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Three Ways Image Annotation Can Improve Our World Computer vision is one of the fastest-growing applications of artificial intelligence (AI). Each year, investments in computer vision technology are increasing. 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Each year, investments in computer vision technology are increasing. It is also a great opportunity for centuries-old industries, such as healthcare, agriculture, or transportation, that rely heavily upon visual data. Image annotation is possible. Annotating or labeling visual data is a major task for computer vision models. They are getting more sophisticated, and it takes a lot of manual labor. This data is used to train the machine to recognize target features, such as benign polyps in medical images. 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