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Radzivon Aljovik
Entusiasta de la automatización de bajo código
30 de julio de 2024
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ResNet 50 es un modelo de IA para el reconocimiento de imágenes, la clasificación y la detección de objetos. Introducido 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, permitiendo el entrenamiento de redes neuronales mucho más profundas.
La siguiente guía cubre la funcionalidad y arquitectura del modelo ResNet 50. Obtendrás una visión completa de cómo funciona, para qué se necesita y dónde puede utilizarse. Además, el artículo muestra un escenario sencillo de Latenode en el que se muestran sus ventajas, para que tengas un conocimiento completo sobre cómo utilizar la integración con él en la práctica.
Puntos clave: ResNet-50 ha revolucionado el aprendizaje profundo al abordar eficazmente el problema del gradiente de fuga, permitiendo el entrenamiento de redes neuronales mucho más profundas. Esta guía proporciona una visión global de ResNet50, explicando su arquitectura y aplicaciones prácticas. El artículo también detalla cómo se integra este modelo en diversos servicios de IA, como API de visión por ordenador, imágenes médicas, vehículos autónomos y sistemas de reconocimiento facial. Además, explora cómo las empresas pueden aprovechar Latenode para automatizar flujos de trabajo utilizando ResNet 50.
Resnet es un modelo de aprendizaje profundo que las redes neuronales utilizan 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, a una arquitectura imprecisa, etc.
Por ejemplo, si proporcionas a una red neuronal una imagen de la cartera, podría identificarla incorrectamente como un bolso o una mochila. Este problema, conocido como gradientes evanescentes, se produce cuando los gradientes utilizados para entrenar la red se hacen demasiado pequeños, lo que dificulta un aprendizaje eficaz y un reconocimiento preciso. Resnet-50 está diseñado para resolver este problema.
Los gradientes son valores que indican cuánto deben ajustarse los parámetros de la red neuronal(pesos) para minimizar el error de predicción. Cuando desaparecen o se hacen 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 hace pasar por la red y los ajusta.
La arquitectura Resnet 50 integra sus dos componentes, los bloques residuales y las conexiones de salto. Trabajan 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, matices y patrones. Tras el análisis multicapa, construye una representación jerárquica de los datos, captando características cada vez más complejas en cada capa sucesiva.
Este proceso ayuda a manejar las tareas de reconocimiento de imágenes en los casos más complejos. En lugar de aprender de toda la imagen a la vez, el modelo Resnet50 analiza los datos pieza a pieza, pasándolos por las capas para su análisis. Los bloques residuales permiten que los gradientes fluyan más suavemente por la red, lo que hace posible entrenar una red neuronal profunda y superar las limitaciones tradicionales.
ResNet ha influido en varias industrias relacionadas con fotografías, imágenes y objetos. Este modelo de IA suele preentrenarse en grandes conjuntos de datos como ImageNet y luego los desarrolladores lo afinan. Su precisión y eficacia lo hacen popular para muchas aplicaciones de visión por ordenador.
Este modelo se ha convertido en un conducto para mejorar el rendimiento de los sistemas de IA en muchas industrias en las que se necesitan estas tecnologías para reconocer con precisión objetos dispares, patrones o texto en una imagen. El modelo Resnet 50 puede encargarse de tareas de reconocimiento para empresas, herramientas de visión por ordenador, sistemas de identificación facial, etc. Por tanto, consulta aquí para saber cómo se puede utilizar este modelo:
ResNet-50 mejora las recomendaciones de productos y las capacidades de búsqueda visual. Analizando los atributos visuales de los productos, proporciona recomendaciones personalizadas, mejora la satisfacción del cliente y, finalmente, aumenta las ventas. Además, la búsqueda visual permite a los clientes encontrar productos utilizando imágenes, lo que agiliza la experiencia de compra y aumenta el compromiso.
El modelo ResNet50 ayuda en la gestión de inventarios y la prevención de pérdidas. Por ejemplo, su capacidad de reconocimiento de imágenes permite supervisar en tiempo real los niveles de existencias y emitir alertas automáticas de reposición. Esto reduce las ineficiencias operativas y garantiza unos niveles óptimos de inventario. En particular, el escenario Latenode que se muestra a continuación simplifica la gestión del inventario clasificando y describiendo las categorías de productos a partir de la imagen que proporciones.
Las empresas sanitarias también pueden beneficiarse de la arquitectura ResNet50. Su capacidad para detectar y clasificar anomalías en exploraciones médicas, como resonancias magnéticas y tomografías computarizadas, ayuda al diagnóstico precoz y a la planificación del tratamiento. Esto mejora los resultados de los pacientes y aumenta la eficacia de los médicos, reduciendo el tiempo de diagnóstico y los costes asociados.
El modelo ResNet 50 ayuda a los servicios financieros mejorando los procesos de detección de fraudes y verificación de clientes. Sus capacidades avanzadas de reconocimiento de imágenes identifican con precisión los documentos falsificados y las actividades fraudulentas. Esto mejora la seguridad de las transacciones financieras, infundiendo confianza a los clientes y reduciendo las pérdidas financieras debidas al fraude, lo que en última instancia refuerza la posición de la empresa en el mercado.
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 puede utilizarse para automatizar procesos empresariales, como el control de calidad en la fabricación o el etiquetado automatizado en la gestión de activos digitales. Latenode proporciona integración directa con este modelo. Consulta las siguientes secciones para saber más sobre esta plataforma y cómo crear un escenario sencillo con Resnet50.
Latenode es una plataforma innovadora que te permite crear flujos de trabajo automatizados para simplificar diversos aspectos de tu negocio. Puedes configurar complicados escenarios para gestionar tareas rutinarias como la actualización de tus bases de datos CRM, la difusión de correos electrónicos a tus clientes o incluso la gestión de las comunicaciones entre tus clientes y el servicio de asistencia. El límite de sus capacidades sólo lo determina tu imaginación.
Latenodees su capacidad para cooperar con servicios web a través de API o integraciones directas, como la de ResNet50. Este enfoque facilita el trabajo a tu equipo, permitiéndote desplazar dinero y tiempo de las tareas rutinarias a otras más urgentes, como la lluvia de ideas, la planificación estratégica o el desarrollo de productos.
Crear escenarios es como construir Lego. Añades varios nodos, especificas sus propiedades y luego haces clic en Ejecutar para ver cómo se produce la magia. Si necesitas más funciones o ayuda para crear un flujo de trabajo automatizado, Latenode tiene una solución. Su asistente de IA basado en JavaScript puede escribir código para impulsar aún más la automatización de tu negocio.
También puede depurar código existente, explicar términos específicos en distintas áreas o comandos de tu código, o incluso sugerir escenarios personalizados mientras describe cada paso de tus acciones. A continuación se muestra un ejemplo de un flujo de trabajo con integración ResNet-50 realizado con ayuda de la IA.
Este flujo de trabajo permite que las imágenes de los productos sean procesadas por el nodo ResNet-50 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 te ayuda a construir rápidamente extensas bases de datos de productos. La guía siguiente explica cómo funciona todo.
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Puedes escribir tu propio código si estás familiarizado con la programación, o puedes utilizar el exclusivo asistente de IA de Latenode para que genere el código por ti. También puede corregir y modificar el código según sea necesario. La siguiente captura de pantalla muestra tanto la petición al asistente de IA como la solicitud a LLama, ya que están en un solo mensaje.
Una vez añadido el código, tienes que hacer una ejecución de prueba pulsando el botón Ejecutar una vez en la configuración del nodo. Se creará la variable que contiene los datos para el siguiente nodo. Éste es el aspecto del código generado por la IA:
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Funciona así Antes de ejecutar el script, proporciona a ResNet50 el enlace a la imagen que quieres clasificar. Antes de añadir la 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, es una imagen de carteras, monederos y bolsos:
El modelo la analiza e identifica cinco posibles categorías de objetos: cartera, carpeta, monedero, bolsa de correo y hebilla. Cuanto 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 en texto sin formato y se pasan al siguiente nodo, LLama 3, junto con una indicación.
Este nodo describe cada categoría, permitiéndote copiar todo o parte del texto para crear categorías básicas de productos para tu mercado u organizar tu inventario. El ámbito de aplicación de este flujo de trabajo es enorme. He aquí un ejemplo del texto generado por Llama 3 8B Instruct Prompt (Vista previa):
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Si tu tarea es clasificar artículos utilizando imágenes de stock de mercados como Amazon y eBay, y proporcionar descripciones, entonces este modelo y script te servirán bien.
El modelo ResNet50 puede utilizarse en una amplia gama de casos de trabajo. Además de este escenario, puedes desarrollar un algoritmo para mejorar la atención al cliente mediante el análisis de capturas de pantalla y fotos de incidencias, automatizar la clasificación de imágenes en archivos o adaptar scripts para tus proyectos de belleza o medicina. Así que, ¡no dudes en utilizar esta integración en un flujo de trabajo personalizado de Latenode !
Con la versión gratuita de Latenode, puedes crear escenarios con un número ilimitado de nodos en su interior. Cada activación de script requiere un crédito de un total de 300. Además, puedes comprar acceso a una de las tres versiones de suscripción, por 17, 47 y 247 dólares al mes.
Cada versión proporciona más y más funciones, como aumentar el número de tus créditos, scripts activos en paralelo, cuentas Latenode añadidas, etc. Ver los tres tipos de suscripción básica en esta página. Allí encontrarás opciones comerciales, comparaciones de precios con la competencia 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 Latenode . Además, puedes visitar su servidor comunitario Discord que alberga a más de 600 entusiastas del low-code de todo el mundo, incluidos los desarrolladores de Latenode .
ResNet-50 es un modelo de aprendizaje profundo utilizado para el reconocimiento de imágenes. Utiliza un marco de aprendizaje residual para abordar el problema del gradiente evanescente, 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, como API de visión por ordenador (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 crear 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 de scripts.
Puedes encontrar más información y ayuda en el blog Latenode y en el servidor comunitario Discorddonde más de 600 entusiastas del low-code, incluidos los desarrolladores de Latenode , comparten ideas y asistencia.
