La imagen muestra una planta de tomate a las que se le tomaron tres tipos de fotos distintas (RGB, NIR y NDVI), con el objetivo de captar imágenes en distintos espectros de la onda. ¿Qué es la Visión Artificial? Es una rama de la inteligencia artificial. Así como los humanos usan los ojos y cerebros […]

Segundo lanzamiento. Febrero 2020. Tal como habíamos planificado decidimos incorporar un segundo dataset para poner así en jaque al modelo que con 11.000 imágenes funcionaba casi perfecto (un 98% de accuracy es casi perfecto para ser la primera versión). Entonces tomamos un dataset público, repleto de imágenes de internet. Pensamos: si logramos meter en el

Inteligencia Artificial aplicada a determinar la salubridad de plantas de tomates IIRead More »

Primer lanzamiento. Enero 2020 Les compartimos un nuevo trabajo que estamos desarrollando en nuestro laboratorio de I+D. ¿Qué buscamos al compartirlo? Contarte lo que estamos haciendo y si está a tu alcance, que colabores en la construcción del dataset. En castellano, que nos envíes fotos de hojas de tomates, tanto sanos como enfermos. ¿Para qué

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Model Capacity and Learning Curves In our first entry we talked about some important techniques to evaluate and improve performance on machine learning models, and today we want to dive right into two major concepts that directly correlate with this performance: model capacity and learning curves.  The first concept directly influences the overfitting and underfitting

Evaluating model performance: Generalization, Bias- Variance tradeoff and overfitting vs. underfitting |Part 2Read More »

El principal objetivo de los modelos de machine learning es alcanzar un buen rendimiento cuando se analizan nuevas entradas, no vistas previamente. Esto se conoce como generalización. Es decir, que es fundamental que el modelo no sólo sea capaz de funcionar correctamente para aquellos ejemplos con los que fue entrenado. Para analizar la performance de

Evaluate model performance: Generalización, BIAS-VARIANCE, overfitting-underfittingRead More »

La importancia de los datos en los modelos de aprendizaje automático. Existe un número mágico que determina la cantidad de datos de entrenamiento necesarios? (cantidad en capacidad de aprendizaje) Esta es quizás una de las preguntas más difíciles de responder cuando se comienza a desarrollar un proyecto de machine learning: cuántos datos o ejemplos se

La importancia de los datos | Aprendizaje AutomáticoRead More »