Por fin llegas a mi terreno... :-) Muy currado el post. Efectivamente, hay muchas aplicaciones fascinantes de CV en el mundo de la cultura y el entretenimiento (y la comunicación) pero las aplicaciones reales en problemas serios no son tantas aún. Bien por falta de precisión y robustez, y por falta de generalidad. ¿Tiene más sentido intentar crear un algoritmo entrenado con millones de imágenes que funcione en todos los escenarios, o deberíamos ir a sistemas reentrenables y adaptables que se puedan optimizar para cada caso concreto? La segunda opción funcionaría mejor pero es más cara y conlleva mucho trabajo tecnológico fuera de la propia IA...
Y como curiosidad, el ejemplo con el que empiezas el artículo, el Just Walk Out de Amazon es el clásico ejemplo de 'over-engineering'. Aparte de a Amazon, para tener acceso - también - a tus preferencias de compra físicas, ¿Realmente es un problema tan grande pasar por caja? La solución es demasiado complicada (muy cool, eso sí) para una necesidad no sentida. Un abrazo.
Gracias por el punto de la precisión en aplicaciones “serias” (que imagino que te refieres a las médicas que es tu principal área de investigación). Yo creo que la conducción autónoma está en ese ámbito tb, y la precisión no va mal. Otras aplicaciones menos “críticas” pero importantes como el control de acceso a zonas (centros de ciudad) o seguridad en instalaciones o automatización de operaciones o robótica van mejor también en terreno de precisión (suficiente). Imagino que el escaneado es más sencillo (más fácil reconocer una matrícula que un tumor en un pulmón).
Respecto al Just Walk Out, es cierto que las cajas de auto escaneo en supermercados han ganado terreno, y eliminado mucha espera. Pero sería mejor no tener que escanear, sin duda. Y me huele a que el futuro (próximo) es de no tener que sumar 5/10’ en pico de uso. Al tiempo, claro, que el eCommerce de groceries sigue ganando peso. Otra cosa es que la tecnología empleada vaya por otros terrenos como el rfid que ya se usa en tiendas de ropa.
Por fin llegas a mi terreno... :-) Muy currado el post. Efectivamente, hay muchas aplicaciones fascinantes de CV en el mundo de la cultura y el entretenimiento (y la comunicación) pero las aplicaciones reales en problemas serios no son tantas aún. Bien por falta de precisión y robustez, y por falta de generalidad. ¿Tiene más sentido intentar crear un algoritmo entrenado con millones de imágenes que funcione en todos los escenarios, o deberíamos ir a sistemas reentrenables y adaptables que se puedan optimizar para cada caso concreto? La segunda opción funcionaría mejor pero es más cara y conlleva mucho trabajo tecnológico fuera de la propia IA...
Y como curiosidad, el ejemplo con el que empiezas el artículo, el Just Walk Out de Amazon es el clásico ejemplo de 'over-engineering'. Aparte de a Amazon, para tener acceso - también - a tus preferencias de compra físicas, ¿Realmente es un problema tan grande pasar por caja? La solución es demasiado complicada (muy cool, eso sí) para una necesidad no sentida. Un abrazo.
Gracias por el punto de la precisión en aplicaciones “serias” (que imagino que te refieres a las médicas que es tu principal área de investigación). Yo creo que la conducción autónoma está en ese ámbito tb, y la precisión no va mal. Otras aplicaciones menos “críticas” pero importantes como el control de acceso a zonas (centros de ciudad) o seguridad en instalaciones o automatización de operaciones o robótica van mejor también en terreno de precisión (suficiente). Imagino que el escaneado es más sencillo (más fácil reconocer una matrícula que un tumor en un pulmón).
Respecto al Just Walk Out, es cierto que las cajas de auto escaneo en supermercados han ganado terreno, y eliminado mucha espera. Pero sería mejor no tener que escanear, sin duda. Y me huele a que el futuro (próximo) es de no tener que sumar 5/10’ en pico de uso. Al tiempo, claro, que el eCommerce de groceries sigue ganando peso. Otra cosa es que la tecnología empleada vaya por otros terrenos como el rfid que ya se usa en tiendas de ropa.