En nuestra era digital, el reconocimiento de imágenes es crucial en muchos campos. Sirve desde la identificación de objetos en fábricas hasta el uso de caras para seguridad.1 Para aumentar la precisión en este trabajo, hemos recurrido a la inteligencia artificial (IA). Esta técnica se apoya en el machine learning (aprendizaje automático).

Gracias al machine learning, un programa puede aprender a reconocer fotos sin ayuda directa. Un componente claves es la red neuronal artificial, que ‘entrena’ al programa. En este tutorial, descubrirás cómo usar el machine learning en Python. Aprenderás a crear soluciones avanzadas para distintas necesidades.

Aspectos Clave a Tener en Cuenta:

  • El reconocimiento de imágenes con inteligencia artificial en Python ha revolucionado la capacidad de identificar objetos de forma automatizada.1
  • Es vital tener conocimientos previos en machine learning y deep learning para emplear herramientas como Keras en Python.1
  • Factores como la calidad de los datos, la elección de red neuronal, y el tamaño de las imágenes son críticos para la precisión.1
  • El proceso de entrenar modelos de machine learning es muy importante. Así la IA puede detectar rasgos esenciales.1
  • Keras, dedicada al Deep Learning, destaca como una de las mejores opciones en el ámbito del reconocimiento de imágenes con IA.1

¿Qué es el Machine Learning?

El machine learning forma parte de la inteligencia artificial. Se concentra en crear sistemas que aprenden de los datos por sí mismos.2 Estos sistemas identifican patrones, realizan predicciones y toman decisiones sin necesidad de ser programados para ello.

Por ejemplo, en el análisis de imágenes, permite que una computadora «aprenda» a reconocer qué objetos, texturas, colores y formas hay en las fotos.

Definición de Machine Learning

El machine learning les enseña a las computadoras tareas específicas usando datos. Así, mejoran sin necesidad de ser programadas directamente.2 Los algoritmos identifican patrones y toman decisiones solos, sin detalles de los programadores.

Tipos de aprendizaje máquina

Hay varios tipos de aprendizaje máquina:2

  • Aprendizaje supervisado: da al sistema datos ya etiquetados. Así, puede hacer predicciones o clasificaciones sobre nuevos datos.2
  • Aprendizaje no supervisado: el sistema encuentra patrones y estructuras en los datos. No necesita datos etiquetados.2
  • Aprendizaje por refuerzo: aprende gracias a la prueba y error. Recibe feedback positivo o negativo del entorno.2
  • Aprendizaje semisupervisado: usa pocos datos etiquetados y muchos sin etiquetar. Así, no necesita tantos datos ya marcados.2

El rol de los algoritmos en el Machine Learning

Los algoritmos son la base del machine learning. Son los métodos que permiten a las máquinas procesar datos. Identifican patrones y hacen predicciones.3 Algunos algoritmos usados en el análisis de imágenes son las redes neuronales convolucionales, las máquinas de vectores de soporte y los árboles de decisión. Estos algoritmos analizan imágenes, reconociendo objetos con mucha exactitud.3

Preparación de datos para análisis de imágenes

La preparación de datos es clave para que los modelos de machine learning funcionen bien al analizar imágenes.4 Hace falta elegir y procesar un grupo diverso de imágenes. Para esto, se ajusta su tamaño y formato, se cambia el color si es necesario (a RGB o gris), y se añaden más imágenes si es útil.

Recolección y procesamiento de imágenes

Reunir y procesar las imágenes es esencial.4 Hay que asegurarse de tener fotos de todo tipo para que el modelo pueda aprender de forma completa.

Estandarización y normalización de datos

Además, hay que poner los datos en una forma que los modelos entiendan bien.4 Esto incluye hacer que todos los datos se muestren de igual manera, sin desviaciones. Así, los modelos dan resultados más acertados.

Machine Learning para el Análisis de Imágenes con Python

Python es muy usado en machine learning para imágenes5. Ofrece herramientas como Keras y TensorFlow para el análisis. Esto permite hacer tareas como el reconocimiento de objetos5. Ayuda a los desarrolladores a enfocarse en crear sin preocuparse por detalles técnicos5.

Hay una materia sobre este tema en algunas carreras5. Es clave para el avance en ciencia y tecnología. Prepara a futuros profesionales para trabajar con datos digitales como imágenes5.

El curso enseña a analizar datos y a procesar imágenes5. Dura 72 horas y se trabaja tanto en clases como en ejercicios prácticos. Hace énfasis en el trabajo en equipo y el debate5.

En este curso participan expertos en análisis de imágenes5. Su aporte enriquece el aprendizaje de los alumnos. Hay un proyecto final donde se usan las habilidades aprendidas en una aplicación real5.

Para practicar la clasificación de imágenes, se eligieron 10 deportes6. Entre 5000 y 9000 imágenes de cada uno fueron recolectadas6. Las imágenes fueron divididas en grupos de entrenamiento y prueba6.

Se asignaron etiquetas a las imágenes según el deporte que mostraban6. Hubo un proceso para dejar todas las imágenes listas. Así, la red neuronal creada pudo alcanzar buenas precisiones en la clasificación6.

After 6 iteraciones, la red neuronal acertaba el 83% en la validación6. Y en el test, pudo clasificar bien el 84% de las imágenes deportivas6.

machine learning imagen

Introducción a las redes neuronales convolucionales

Las redes neuronales convolucionales (CNN) son redes especiales. Están hechas para manejar información como imágenes con cuadrículas.7 Aprenden a ver patrones importantes, como bordes e imágenes.7

Qué son las redes neuronales convolucionales

Las CNN son un tipo de red muy usada en visión por computadora.7 Pueden entender imágenes digitales.7

Cómo funcionan las redes neuronales convolucionales

Las CNN usan muchas capas para procesar imágenes.7 Primero, buscan patrones básicos.7 Luego, en capas más profundas, encuentran patrones más complejos.7 Al final, deciden a qué clase pertenecen las imágenes.7

Aplicaciones del Machine Learning en el análisis de imágenes

El machine learning ayuda mucho en el reconocimiento de objetos en imágenes. Gracias a métodos como las redes neuronales convolucionales, las máquinas pueden entender qué hay en una foto. Esto sirve para tareas de seguridad, logística y también en robótica.1

Otro uso importante es detectar defectos en imágenes. Las computadoras pueden encontrar problemas o patrones extraños en fotos. Esto es clave en la calidad de productos, en revisar estructuras grandes y en la medicina al ver rayos X, por ejemplo.1

Además, el machine learning es bueno para ordenar imágenes. Al enseñarles, las máquinas logran separar fotos por lo que muestran, sea paisajes, animales o cualquier cosa. Así se simplifica el trabajo de buscar y entender grandes bases de datos de fotos.1

Bibliotecas y herramientas para el análisis de imágenes con Python

El análisis de imágenes con machine learning usa bibliotecas de código abierto. Estas bibliotecas hacen más fácil crear aplicaciones avanzadas. Keras, TensorFlow y OpenCV son de las más conocidas.

Keras

Keras es perfecta para el aprendizaje profundo. Está hecha en Python y funciona con TensorFlow.8 Con su ayuda, es sencillo hacer modelos de redes neuronales. Esto hace posible construir, entrenar y evaluar modelos para el análisis de imágenes.

TensorFlow

TensorFlow viene de Google y es para el machine learning.9 Tiene muchas funciones para analizar y procesar datos. También apoya el uso de redes neuronales convolucionales para trabajar con imágenes.

OpenCV

OpenCV es una biblioteca para ver y procesar imágenes, con soporte para Python.8 Es muy útil para tareas como reconocer objetos y detectar movimientos. Por su variedad de funciones, es muy popular en análisis de imágenes.

Bibliotecas de Python para análisis de imágenes

Pasos para crear un modelo de Machine Learning para análisis de imágenes

Para empezar a crear un modelo de machine learning, necesitamos datos.4 Buscamos un montón de imágenes que cubran muchas categorías. Es necesario que estas imágenes estén bien etiquetadas. Además, deben estar en un formato que se pueda usar con herramientas de machine learning. No olvides mejorar las imágenes antes de usarlas, con cosas como redimensionado y normalización. Esto ayudará a que el entrenamiento del modelo sea más efectivo.

Recopilar y preparar los datos

Ya con el montón de datos listo, es hora de crear el modelo y ponerlo a entrenar.10 Elige una estructura de red neuronal, por ejemplo una con convoluciones, que sea buena para analizar imágenes. También configura cómo el modelo aprenderá, ajustando parámetros como el tamaño de los datos que procesará cada vez, la velocidad de aprendizaje, etc. Durante este paso, el modelo entenderá cómo distinguir las características importantes de las imágenes.

Construir y entrenar el modelo

Después de entrenar, toca poner a prueba el modelo.10 Lo hacemos con un conjunto de datos que no ha visto antes. Así podemos saber qué tan bien está funcionando. Si encontramos que no va del todo bien, es momento de refinarlo. Aquí entran en juego estrategias de mejora como la validación cruzada y la selección cuidadosa de características. El objetivo es hacer que el modelo sea bueno en general, no solo memorizando los datos de entrenamiento.

Evaluar y optimizar el modelo

Desafíos y consideraciones en el análisis de imágenes con Machine Learning

Analizar imágenes con machine learning presenta varios desafíos. Un gran problema es tener datos de entrenamiento de buena calidad y en cantidad suficiente.11 Para que los modelos funcionen bien, necesitamos muchos datos que reflejen todas las condiciones posibles en las imágenes reales. La falta de estos datos o si los datos tienen errores, puede hacer que los modelos no funcionen bien.

Calidad y cantidad de datos

El análisis de imágenes con machine learning exige datos de alta calidad y en gran cantidad.11 Los modelos necesitan muchos datos diversos para aprender a detectar patrones en las imágenes. La falta de estos datos o su mala calidad puede perjudicar el modelo.

Recursos computacionales

También es crítico tener suficientes recursos computacionales para el análisis de imágenes.12 Los modelos complejos requieren mucha potencia de procesamiento y espacio de almacenamiento. Esto puede ser un desafío si no se tiene acceso a equipos potentes.

Casos de uso y ejemplos prácticos

El machine learning es muy útil para analizar imágenes en muchos campos. Hay varios ejemplos de esto.

En seguridad, la IA identifica personas y ve si hay cosas extrañas.1 Usan redes neuronales convolucionales. Así, son buenos en cosas como el reconocimiento facial y ver imágenes de cámaras.

En medicina, sirve para diagnosticar enfermedades pronto.1 Analizan imágenes de radiografías, tomografías y resonancias magnéticas. A veces, los sistemas con IA aciertan más que los médicos.1

En la industria, ayuda a ver fallas en los productos.1 Esto mejora el control de calidad y ahorra dinero.1 Usan redes neuronales convolucionales. Las entrenan con fotos de buen estado y con fallas.113

Enlaces de origen

  1. https://neuroflash.com/es/blog/descubre-la-magia-del-reconocimiento-de-imagenes-con-inteligencia-artificial-en-python/
  2. https://aws.amazon.com/es/what-is/machine-learning/
  3. https://www.godaddy.com/resources/latam/digitalizacion/machine-learning-que-es
  4. https://datos.gob.es/es/blog/como-preparar-un-conjunto-de-datos-para-machine-learning-y-analisis
  5. https://fcefyn.unc.edu.ar/documents/4282/Programa_Machine_learning_e_imágenes_en_Python.pdf
  6. https://aprendemachinelearning.com/clasificacion-de-imagenes-en-python/
  7. https://prompt.uno/redes-neuronales-profundas/redes-neuronales-convolucionales/
  8. https://www.unite.ai/es/10-best-image-processing-libraries-in-python/
  9. https://verneacademy.com/blog/articulos-ia/10-librerias-python-data-science-machine-learning/
  10. https://www.aprendemachinelearning.com/7-pasos-machine-learning-construir-maquina/
  11. https://data-universe.org/introduccion-al-machine-learning-conceptos-fundamentales
  12. https://openwebinars.net/blog/python-en-ia-aplicaciones-practicas-y-bibliotecas-clave
  13. https://www.aprendemachinelearning.com/clasificacion-de-imagenes-en-python/

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