Canalización de datos de visión por computadora: adquisición, anotación, entrenamiento

Los modelos de visión por computadora eficaces dependen de datos de alta calidad y bien preparados.Este curso aborda el desafío crítico de la gestión de datos, guiándolo a través del ciclo de vida completo de los datos de visió por computadora, desde su forma bruta hasta un conjunto de datos refinado listo para el entrenamiento de modelos. Obtendrá habilidades prácticas para recopilar, limpiar, anotar y administrar conjuntos de datos con confianza para sus propios proyectos de aprendizaje automático. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos fundamentales y la importancia de los datos en los flujos de trabajo de visión por computadora * Adquirir diversos datos de imagen y vídeo adecuados para diversas tareas de visión por ordenador * Aplicar técnicas esenciales de preprocesamiento y aumento de datos para mejorar la calidad del conjunto de datos * Anota imágenes y vídeos de forma eficiente con herramientas estándar del sector como Label Studio * Implementar estrategias para el control de versiones de datos y la gestión sistemática de conjuntos de * Preparar conjuntos de datos estructurados y de alta calidad listos para entrenar modelos de aprendizaje automático * Evaluar la integridad de los conjuntos de datos e identificar oportunidades para la mejora continua de los datos Este curso comienza estableciendo la terminología básica y los principios fundamentales de los datos de visión por computadora, y luego avanza a través de una guía práctica y paso a paso sobre adquisición de datos, preprocesamiento, anotación y administración. Aplicará estas habilidades aprendidas para construir y refinar conjuntos de datos y prepararlos para el desarrollo exitoso de modelos. Este curso está diseñado para principiantes absolutos interesados en la visión por computadora y el aprendizaje automático, sin experiencia previa en la preparación de datos o anotación requerida.Desbloquee el potencial de sus proyectos de visión computarizada dominando el arte de la preparacion de datos.