ARRASTRAR Y SOLTAR 4

Pregunta

ARRASTRAR Y SOLTAR -

Haga coincidir los tipos de aprendizaje automático con los escenarios apropiados.

Para responder, arrastre el tipo de aprendizaje automático adecuado desde la columna de la izquierda hasta su escenario de la derecha. Cada tipo de aprendizaje automático puede usarse una vez, más de una vez o no usarse en absoluto.

NOTA: Cada selección correcta vale un punto.

Seleccionar y colocar:

Respuestas

Respuesta Correcta

Recuadro 1: Clasificación de imágenes -

La clasificación de imágenes es un problema de aprendizaje supervisado: defina un conjunto de clases objetivo (objetos para identificar en las imágenes) y entrene a un modelo para que los reconozca usando fotos de ejemplo etiquetadas.

Cuadro 2: Detección de objetos -

La detección de objetos es un problema de visión por computadora. Si bien está estrechamente relacionada con la clasificación de imágenes, la detección de objetos realiza la clasificación de imágenes a una escala más granular. La detección de objetos localiza y clasifica entidades dentro de las imágenes.

Recuadro 3: Segmentación Semántica -

La segmentación semántica logra una inferencia detallada al hacer predicciones densas que infieren etiquetas para cada píxel, de modo que cada píxel se etiqueta con la clase de la región mineral del objeto que lo contiene.

https://developers.google.com/machine-learning/practica/image-classification

https://docs.microsoft.com/es-es/dotnet/machine-learning/tutorials/object-detection-model-builder

https://nanonets.com/blog/how-to-do-semantic-segmentation-using-deep-learning/