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Computer Vision: ¿Cómo las Máquinas Aprendieron a Ver?

¿Te has preguntado alguna vez cómo las máquinas pueden identificar objetos, personas y hasta emociones?

Te presentamos la visión artificial o Computer Vision, una disciplina tecnológica que está revolucionando todo, desde la medicina hasta la conducción autónoma. Si te interesa la ciencia de datos o el análisis de datos, sigue leyendo. ¡Este tema te va a encantar!

Si prefieres consumir este contenido en formato de vídeo, ¡dale un vistazo a continuación!

¿Qué es computer vision y por qué debería importarte?

Primero lo primero: ¿qué es exactamente computer vision o la visión artificial?

En términos sencillos, es la tecnología que permite a las máquinas «ver» y entender el mundo que les rodea, de manera similar a cómo lo hacemos los humanos. ¿Cómo? A través de técnicas como la detección, clasificación y segmentación, que permiten analizar y procesar imágenes y vídeos para la identificación de elementos específicos.

Computer vision te permite detectar y etiquetar objetos en las imágenes y videos.

Por ejemplo, si te has preguntado cómo Facebook te etiqueta automáticamente en fotos, la respuesta es: Computer Vision.

Pero, ¿por qué es tan relevante? Pues bien, la visión artificial está transformando una amplia variedad de industrias:

  • Monitorea y gestiona la producción agrícola.
  • Detecta anomalías en imágenes médicas en el sector de la salud.
  • Facilita la logística en almacenes y fábricas.
  • Garantiza la seguridad y navegación de vehículos autónomos.

Un poco de historia: ¿Cómo empezó la visión artificial?

Para entender mejor este fascinante campo, es crucial echar un vistazo a su historia. La visión artificial tuvo sus inicios en las investigaciones de los años 50 y 60. Científicos como David Hubel y Torsten Wiesel sentaron las bases con experimentos que exploraban cómo nuestras neuronas responden a estímulos visuales.

El experimento monitoreaba las neuronas corticales visuales de un gato

En esa época también se creó el primer escáner de imágenes digitales por Russell Kirsch, y sí, una de las primeras imágenes digitalizadas fue la de su propio hijo.

La primera imagen digital

En la década de 1980, las cosas se pusieron realmente interesantes con la aparición de las redes neuronales artificiales. Un ejemplo notable es el Neocognitron, una red neuronal desarrollada por Kunihiko Fukushima. Esta red se inspiró en los descubrimientos de Hubel y Wiesel y sirvió como base para futuras innovaciones, como la aplicación de algoritmos de aprendizaje por retropropagación.

De los inicios hasta la actualidad

Yann LeCun, un pionero en el campo, logró importantes avances con la introducción de LeNet-5, la primera red neuronal convolucional moderna.

Un diagrama de una red neuronal convolucional

Esta tecnología no sólo revolucionó la visión artificial, sino que también dio lugar a uno de los conjuntos de datos más famosos en el campo del aprendizaje automático: el dataset de MNIST.

MNIST dataset

Avanzando hacia la actualidad, el desafío ImageNet ha sido crucial para impulsar el desarrollo en el campo.

En 2012, la red neuronal AlexNet logró un avance significativo, marcando un antes y un después en el uso de redes neuronales en la visión por computadora.

AlexNet superó por creces los resultados de los contrincantes de la competición ImageNet

¿Qué nos depara el futuro?

A pesar del tremendo progreso, aún queda mucho por descubrir y desarrollar en la visión artificial. La buena noticia es que tanto las empresas privadas como las instituciones públicas están invirtiendo tiempo y recursos para llevar esta tecnología al siguiente nivel.

¿Quieres formar parte de esta revolución?

Si todo esto te ha dejado con ganas de más y te interesa convertirte en un experto en visión artificial, tenemos buenas noticias para ti. En Datademia ofrecemos un Curso de Computer Vision, donde podrás adentrarte en este apasionante mundo. Pero si tu interés va más allá y estás buscando una formación más avanzada y completa, te recomendamos nuestro MDA – Máster en Datos y Analítica.

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Nos vemos en clase.

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