¿Te sientes inspirado para escribir tu primer artículo de TDS? Siempre estamos abiertos a contribuciones de nuevos autores..
Antes de pasar a la selección de artículos estelares de esta semana, nos gustaría tomarnos un momento para agradecer a todos nuestros lectores, autores y miembros de nuestra comunidad en general por ayudarnos a alcanzar un hito, del que dependen nuestros suscriptores. PROMEDIO acaba de alcanzar…
No podríamos estar más emocionados y agradecidos con todos los que nos han ayudado a hacer de TDS la publicación próspera y centrada en el aprendizaje que es hoy. ¡Esperamos que el futuro traiga aún más crecimiento y exploración!
Volviendo a la normalidad, hemos elegido tres artículos recientes como los aspectos más destacados de esta semana, centrándonos en herramientas y enfoques de vanguardia en las áreas siempre interesantes de la visión por computadora y la detección de objetos. A medida que los modelos multimodales amplían su huella y los casos de uso como la conducción autónoma, la atención médica y la agricultura se generalizan, nunca ha sido más crucial para los profesionales de datos y ML mantenerse actualizados con los últimos desarrollos. (Si está más interesado en otros temas en este momento, ¡lo tenemos cubierto! Desplácese hacia abajo para ver algunas recomendaciones cuidadosamente seleccionadas sobre neurociencia, música e inteligencia artificial, flujos de trabajo de aprendizaje automático ecológico y mucho más).
- Domina el conteo de objetos en videos.
La detección precisa de objetos en vídeos presenta una serie de nuevos desafíos en comparación con el mismo proceso en imágenes estáticas. Lihi Gur Arie, Ph.D. presenta un tutorial claro y conciso que muestra cómo se puede lograr esto y utiliza el divertido ejemplo de contar hormigas en movimiento en un árbol para respaldar su argumento. - Dale sabor al hockey sobre hielo con IA: seguimiento de jugadores mediante visión por computadora
Para cualquiera que busque una presentación completa y atractiva del proyecto, recomendamos encarecidamente Raúl Vizcarra Chirinos» un relato de su reciente intento de construir una herramienta de seguimiento de jugadores de hockey desde (más o menos) cero. Utilizando PyTorch, técnicas de visión por computadora y una red neuronal convolucional (CNN), Raúl desarrolló un prototipo capaz de rastrear jugadores y recopilar rendimiento básico. Estadísticas. - Curso de planificación de accidentes para ingenieros de percepción de conducción autónoma
Aunque todavía estamos muy lejos de que los coches autónomos dominen nuestras carreteras, los investigadores y actores de la industria han logrado avances significativos en los últimos años. Los profesionales que quieran profundizar sus conocimientos sobre planificación y toma de decisiones en el contexto de la conducción autónoma no deberían perderse este artículo. Patrick Langechuan LiuCompletar un “curso intensivo” sobre el tema.
