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Radzivon Aljovik
Entusiasta de la automatización de bajo código
30 de julio de 2024
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Red 50 es un modelo de IA para el reconocimiento de imágenes, la clasificación y la detección de objetos. Presentado en 2015 por Kaiming He y sus colegas de Microsoft Research, ha cambiado el aprendizaje profundo con su innovador marco de aprendizaje residual. Este modelo abordó el problema del gradiente evanescente, lo que permitió el entrenamiento de redes neuronales mucho más profundas.
La siguiente guía cubre la funcionalidad y la arquitectura del modelo ResNet 50. Obtendrá una descripción general completa de cómo funciona, para qué se necesita y dónde se puede utilizar. Además, el artículo muestra un escenario simple de Latenode que muestra sus beneficios, por lo que tendrá un conocimiento completo sobre cómo usar la integración con él en la práctica.
Puntos clave: ResNet-50 ha revolucionado el aprendizaje profundo al abordar de manera eficaz el problema del gradiente evanescente, lo que permite el entrenamiento de redes neuronales mucho más profundas. Esta guía proporciona una descripción general completa de ResNet50, explicando su arquitectura y aplicaciones prácticas. El artículo también detalla cómo se integra este modelo en varios servicios de IA, incluidas las API de visión artificial, las imágenes médicas, los vehículos autónomos y los sistemas de reconocimiento facial. Además, explora cómo las empresas pueden aprovechar Latenode para automatizar los flujos de trabajo utilizando ResNet 50.
Resnet es un modelo de aprendizaje profundo que utilizan las redes neuronales para reconocer imágenes y objetos en ellas. Muchos desarrolladores descubren que sus sistemas tienen dificultades para interpretar con precisión la información de las imágenes porque sus capas (los conjuntos de neuronas que procesan los datos) están mal entrenadas o no están entrenadas en absoluto debido a la falta de potencia de procesamiento, una arquitectura inexacta, etc.
Por ejemplo, si le proporcionas a una red neuronal una imagen de la billetera, es posible que la identifique incorrectamente como un bolso o una mochila. Este problema, conocido como gradientes evanescentes, ocurre cuando los gradientes utilizados para entrenar la red se vuelven demasiado pequeños, lo que dificulta el aprendizaje efectivo y el reconocimiento preciso. Resnet-50 está diseñado para resolver este problema.
Los gradientes son valores que indican en qué medida los parámetros de la red neuronal (pesos) deben ajustarse para minimizar el error de predicción. Cuando desaparecen o se vuelven demasiado pequeños, dificultan la actualización de los pesos, lo que impide el aprendizaje. Los gradientes se calculan durante el algoritmo de retropropagación, que identifica un error, lo pasa a través de la red y los ajusta.
La arquitectura Resnet 50 integra sus dos componentes, bloques residuales y omitir conexionesTrabajan juntos para incorporar 50 capas convolucionales que aplican filtros a la imagen y crean mapas de características. Destacan aspectos específicos de la imagen, como bordes, tonos y patrones. Después del análisis multicapa, construye una representación jerárquica de los datos, capturando características cada vez más complejas en cada capa sucesiva.
Este proceso ayuda a gestionar las tareas de reconocimiento de imágenes en los casos más complejos. En lugar de aprender de toda la imagen de una sola vez, el modelo Resnet50 analiza los datos pieza por pieza, pasándolos a través de las capas para su análisis. Bloques residuales permitir que los gradientes fluyan más suavemente a través de la red, lo que hace posible entrenar una red neuronal profunda y superar las limitaciones tradicionales.
ResNet ha tenido un impacto en varias industrias que involucran imágenes, fotografías y objetos. Este modelo de IA suele entrenarse previamente en grandes conjuntos de datos como ImageNet y luego los desarrolladores lo perfeccionan. Su precisión y eficiencia lo hacen popular para muchas aplicaciones de visión artificial.
Este modelo se ha convertido en un conducto para un mejor rendimiento de los sistemas de IA en muchas industrias donde se necesitan estas tecnologías para reconocer con precisión objetos, patrones o textos dispares en una imagen. El modelo Resnet 50 puede manejar tareas de reconocimiento para empresas, herramientas de visión artificial, sistemas de identificación facial, etc. Por lo tanto, consulte aquí para saber cómo se puede utilizar este modelo:
ResNet-50 mejora las recomendaciones de productos y las capacidades de búsqueda visual. Al analizar los atributos visuales de los productos, ofrece recomendaciones personalizadas, mejora la satisfacción del cliente y, en última instancia, aumenta las ventas. Además, la búsqueda visual permite a los clientes encontrar productos mediante imágenes, lo que agiliza la experiencia de compra y aumenta la participación.
El modelo ResNet50 ayuda a gestionar el inventario y prevenir pérdidas. Por ejemplo, sus capacidades de reconocimiento de imágenes permiten supervisar en tiempo real los niveles de existencias y generar alertas de reposición automáticas. Esto reduce las ineficiencias operativas y garantiza niveles de inventario óptimos. En particular, el escenario de Latenode que se muestra a continuación simplifica la gestión del inventario al clasificar y describir las categorías de productos a partir de la imagen que proporciona.
Las empresas del sector sanitario también pueden beneficiarse de la arquitectura ResNet50. Su capacidad para detectar y clasificar anomalías en exploraciones médicas, como resonancias magnéticas y tomografías computarizadas, ayuda a realizar un diagnóstico temprano y planificar el tratamiento. Esto mejora los resultados de los pacientes y aumenta la eficiencia de los médicos, lo que reduce el tiempo de diagnóstico y los costos asociados.
El modelo ResNet 50 respalda los servicios financieros mejorando la detección de fraudes y los procesos de verificación de clientes. Sus avanzadas capacidades de reconocimiento de imágenes identifican con precisión documentos falsificados y actividades fraudulentas. Esto mejora la seguridad de las transacciones financieras, infundiendo confianza en los clientes y reduciendo las pérdidas financieras debido al fraude, fortaleciendo en última instancia la posición de mercado de la empresa.
Con ResNet-50, las empresas y organizaciones pueden integrar sus servicios con funciones de detección visual, lo que mejora la comodidad del cliente. Además, este modelo de IA se puede utilizar para automatizar procesos comerciales, como el control de calidad en la fabricación o el etiquetado automatizado en la gestión de activos digitales. Latenode proporciona una integración directa con este modelo. Consulta las siguientes secciones para obtener más información sobre esta plataforma y cómo crear un escenario simple con Resnet50.
Latenode es una plataforma innovadora que te permite crear flujos de trabajo automatizados para simplificar varios aspectos de tu negocio. Puedes configurar escenarios complejos para gestionar tareas rutinarias como actualizar las bases de datos de tu CRM, enviar correos electrónicos a tus clientes o incluso gestionar las comunicaciones entre tus clientes y el servicio de asistencia. El límite de sus capacidades está determinado únicamente por su imaginación.
La ventaja de Latenode es su capacidad de cooperar con servicios web a través de API or integraciones directas, como el que se utiliza con ResNet50. Este enfoque facilita el trabajo de su equipo, lo que le permite transferir dinero y tiempo de la rutina a tareas más urgentes, como la generación de ideas, la planificación estratégica o el desarrollo de productos.
Crear escenarios es como construir piezas de Lego. Agregas varios nodos, especificas sus propiedades y luego haces clic en Ejecutar para ver cómo sucede la magia. Si necesitas más funciones o ayuda para crear un flujo de trabajo automatizado, Latenode tiene una solución. Asistente de inteligencia artificial basado en JavaScript Puede escribir código para impulsar aún más la automatización de su negocio.
También puede depurar código existente, explicar términos específicos en diferentes áreas o comandos de su código o incluso sugerir escenarios personalizados mientras describe cada paso de sus acciones. A continuación, se muestra un ejemplo de un flujo de trabajo con integración de ResNet-50 realizado con asistencia de IA.
Este flujo de trabajo permite que el nodo ResNet-50 procese las imágenes de productos para su categorización. También aprovecha otro modelo de IA, LLama 3, para generar descripciones de las categorías a las que pertenecen estos productos, lo que le ayuda a crear rápidamente bases de datos extensas de productos. La siguiente guía explica cómo funciona todo.
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Puedes escribir tu propio código si estás familiarizado con la programación, o puedes usar el exclusivo código de Latenode. Asistente de inteligencia para generar el código por ti. También puede corregir y modificar el código según sea necesario. La captura de pantalla a continuación muestra tanto la solicitud al asistente de IA como el mensaje a Llama, ya que están en un solo mensaje.
Una vez que agregue el código, debe realizar una ejecución de prueba haciendo clic en el botón Corre una vez en la configuración del nodo. Se creará la variable que contiene los datos del siguiente nodo. Así es como se ve el código generado por IA:
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Así es como funciona. Antes de ejecutar el script, proporcione a ResNet50 el enlace a la imagen que desea clasificar. Antes de agregar su imagen, es importante tener en cuenta que debe representar productos fuera de contexto. En Latenode, la integración del modelo Resnet50 se ha entrenado hasta ahora para clasificar imágenes abstractas de animales solos, productos sin fondo o sujetos aislados similares. Las pruebas han demostrado que este nodo puede producir clasificaciones inexactas con imágenes más complejas.
En este caso se trata de una imagen de carteras, monederos y bolsos:
El modelo lo analiza e identifica cinco posibles categorías de elementos: Cartera, carpeta, monedero, bolsa de correo y hebillaCuanto mayor sea la puntuación, más probable es que los objetos nombrados estén presentes en la imagen. Todos los resultados se procesan a través del nodo JavaScript, se convierten a texto sin formato y luego se pasan al siguiente nodo, LLama 3, junto con un mensaje.
Este nodo describe cada categoría y le permite copiar todo el texto o partes de él para crear categorías de productos básicas para su mercado u organizar su inventario. El alcance de las aplicaciones para este flujo de trabajo es enorme. A continuación, se muestra un ejemplo del texto generado por Instrucción de Llama 3 8B (vista previa):
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Si su tarea es clasificar artículos utilizando imágenes de archivo de mercados como Amazon y eBay, y proporcionar descripciones, entonces este modelo y script le serán de gran utilidad.
El modelo ResNet50 se puede utilizar en una amplia variedad de casos de trabajo. Además de este escenario, puede desarrollar un algoritmo para mejorar la atención al cliente mediante el análisis de capturas de pantalla y fotografías de problemas, automatizar la clasificación de imágenes en archivos o adaptar scripts para sus proyectos médicos o de belleza. ¡No dude en utilizar esta integración en un flujo de trabajo personalizado de Latenode!
Con la versión gratuita de Latenode, puedes crear escenarios con una cantidad ilimitada de nodos dentro de ellos. Cada activación de script toma un crédito de un total de 300. Cabe destacar que puedes comprar acceso a una de las tres versiones de suscripción, por ejemplo, $17, $47, y $247 al mes.
Cada versión ofrece más y más funciones, como aumentar la cantidad de créditos, scripts activos en paralelo, agregar cuentas de Latenode, etc. Ver los tres tipos de suscripción básicos En esta páginaAllí podrá encontrar opciones de negocio, comparaciones de precios con competidores y preguntas frecuentes.
Si tienes alguna duda sobre cómo automatizar tu negocio con este servicio o te preguntas cómo funciona, consulta el resto del blog de Latenode. Además, puedes visitar su servidor de la comunidad discord que alberga a más de 600 entusiastas del low-code en todo el mundo, incluidos los desarrolladores de Latenode.
ResNet-50 es un modelo de aprendizaje profundo que se utiliza para el reconocimiento de imágenes. Utiliza un marco de aprendizaje residual para abordar el problema del gradiente de desaparición, lo que permite un entrenamiento más eficaz de las redes neuronales profundas.
La arquitectura de ResNet-50 incluye bloques residuales y conexiones de salto que permiten un flujo de gradiente más suave, mejorando la capacidad de la red para aprender de los datos y reconocer patrones complejos en las imágenes.
ResNet-50 se utiliza en diversas aplicaciones, incluidas las API de visión artificial (por ejemplo, Google Cloud Vision), imágenes médicas (por ejemplo, Aidoc), vehículos autónomos (por ejemplo, Tesla) y sistemas de reconocimiento facial (por ejemplo, Microsoft Face API).
Las empresas pueden integrar ResNet-50 en Latenode para automatizar tareas como la atención al cliente, la clasificación de imágenes y el control de calidad. Latenode permite la creación de flujos de trabajo automatizados que simplifican y mejoran los procesos empresariales.
Latenode ofrece una versión gratuita con funciones básicas y tres planes de suscripción ($17, $47 y $247 mensuales), cada uno de los cuales proporciona funciones adicionales y créditos para la activación del script.
Puede encontrar más información y soporte en el blog de Latenode y servidor de la comunidad discord, donde más de 600 entusiastas del low-code, incluidos desarrolladores de Latenode, comparten conocimientos y asistencia.
Aplicación uno + Aplicación dos
