Reconocimiento de imágenes: Cómo los sistemas de IA aprenden a "ver" el mundo que los rodea.
La visión artificial es una rama de la inteligencia artificial que se encarga de analizar imágenes y videos para obtener información, en donde, el reconocimiento de imágenes es una subárea de la visión artificial que se encarga de identificar objetos o personas en una imagen.
En otras palabras, la visión artificial es un campo más general que el reconocimiento de imágenes. Esta puede utilizarse para realizar una variedad de tareas, como detectar objetos, clasificar imágenes, seguir objetos en movimiento o incluso generar imágenes realistas. El reconocimiento de imágenes, por su parte, se centra en la identificación de objetos, elementos o personas en una imagen.
En resumen, la visión artificial y el reconocimiento de imágenes son dos conceptos relacionados, pero no iguales. La visión artificial es un campo más general que se encarga de analizar imágenes y videos para obtener información.
Viendo el material brindado en el curso, creo que la inteligencia artificial es buena herramienta para el análisis de imágenes por todo lo que dicha inteligencia es capaz de hacer. Con esto se puede facilitar el trabajo, en el caso de imágenes de facturas se puede crear un algoritmo que se encarga de por ejemplo detectar ciertos patrones, valores, entre otras cosas.
El desafío lo abordaría aplicando todo los conceptos brindados en el curso, analizando y estudiando las posibilidades existentes de una manera cautelosa para lograr buenos resultados.
Buenas,
No voy a llegar a enviar la solucion pero si voy a continuar trabajando en el mismo.
Si hay alguna reunion me gustaria participar para compartir experiencias.
Saludos
La IA tiene potencial como para cambiar la forma en la que vivimos.
Al desafío asignado lo abordaría: bajando los dataset y limpiando datos. Luego entrenarlo, modelar, probar y generar el csv.
P.D. No llego a entregar 100% el colab
Buenas!
Ando en busqueda de equipo, vengo avanzando, pero estaria bueno contar con un equipo.
Dejo mi WA +543415701085 , correo mariogarcia.ar@gmail.com
Saludos
El desafío abordado implica el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial para identificar el importe total de una factura a partir de imágenes.
- En primer lugar, se cargan y concatenan los datos de las facturas desde archivos CSV, luego se dividen en conjuntos de entrenamiento y prueba. Se utilizan generadores de imágenes para procesar los datos y se construye un modelo de red neuronal convolucional (CNN) utilizando TensorFlow y Keras. Posteriormente, se entrena el modelo y se guarda para su posterior uso.
- En la segunda parte del desafío, se implementa un proceso para procesar archivos de facturas en formato PDF o imágenes individuales. Se utilizan bibliotecas como PyPDF2, OpenCV, y Tesseract OCR para extraer texto de las imágenes. Además, se carga el modelo entrenado previamente para predecir el importe total de la factura. Finalmente, los resultados se almacenan en un DataFrame y se exportan a un archivo CSV para su análisis posterior.
El desafio me resultó muy interesante ya que nunca había trabajando con este herramienta (google colab) previamente, me fascinó poder contar con esos recursos para hacer uso de esta tarea. Sin dudas fue una gran primera experiencia y espero poder seguir investigando todo lo que tenga que ver con entramiento de modelos
