Introducción
Los modelos de inteligencia artificial (IA) que combinan lenguaje y visión representan una de las áreas más interesantes y de rápido crecimiento en el campo de la IA. Estos modelos, a menudo llamados «modelos de lenguaje visual», son capaces de entender y generar descripciones de imágenes y videos utilizando el lenguaje natural.
En particular, nos centraremos en el último modelo de visión de IA en Azure Cognitive Services. Este modelo utiliza el lenguaje natural para obtener contenido visual sin necesidad de metadatos, incluyendo la ubicación.
Además o genera descripciones automáticas detalladas de imágenes utilizando su conocimiento del mundo. Incluso extiende este conocimiento al contenido de video, permitiéndonos obtener resultados basados en descripciones verbales de lo que queremos buscar.
El modelo de visión AI de Cognitive Services
El modelo de visión AI de Cognitive Services es un modelo de IA que combina tanto el lenguaje natural como la visión por computadora. Es parte de la suite de capacidades de IA pre-entrenadas de Azure Cognitive Services y puede llevar a cabo una variedad de tareas relacionadas con la visión y el lenguaje.
Algunas de las tareas que puede realizar este modelo incluyen:
- Clasificación automática de imágenes.
- Detección de objetos en imágenes.
- Segmentación de imágenes.
Estas capacidades multimodales pueden ser utilizadas en nuestras aplicaciones, lo que nos brinda un amplio abanico de posibilidades para nuestros proyectos
Procesamiento visual similar al humano
Una de las características más destacadas de este modelo es su capacidad para procesar visualmente información en una amplia gama de situaciones, escenas y contextos, de manera similar a como lo hacemos los seres humanos.
Una de las capacidades más impresionantes de este modelo es su habilidad para generar descripciones detalladas de imágenes. Esto es posible gracias a su «reconocimiento de mundo abierto» que está basado en grandes cantidades de datos de entrenamiento que el modelo ha procesado. Estas descripciones no sólo identifican los elementos principales de la imagen, sino que también pueden proporcionar contexto y detalles adicionales.
Gracias al concepto de «reconocimiento de mundo abierto» (open-world recognition), el modelo ha sido entrenado en miles de millones de imágenes que abarcan millones de categorías de objetos. Esto le permite reconocer con precisión objetos y escenas en una amplia variedad de situaciones y contextos, sin estar limitado únicamente a los objetos y escenas específicos en los que fue entrenado.
Búsqueda de imágenes y videos utilizando lenguaje natural
Una de las funcionalidades más interesantes de este modelo es su capacidad para realizar búsquedas de imágenes y videos utilizando lenguaje natural. Podemos proporcionar una descripción verbal de lo que queremos buscar, y el modelo será capaz de encontrar imágenes y videos relevantes sin necesidad de metadatos adicionales.
Incluso sin metadatos ni información GPS asociada a las imágenes, el modelo puede reconocer lugares emblemáticos y objetos gracias a su conocimiento del mundo. Esto es posible gracias a la combinación del modelo de visión AI con modelos de lenguaje naturales como GPT de OpenAI.
Descripciones detalladas de imágenes
Además de buscar imágenes, el modelo puede generar descripciones automáticas detalladas de las mismas. Utilizando la técnica de «densa descripción» (dense captioning), el modelo es capaz de crear descripciones de múltiples áreas de interés dentro de una imagen.
Por ejemplo, en una imagen de una barbacoa familiar, el modelo puede proporcionar descripciones específicas de la persona que está haciendo la barbacoa, la niña en segundo plano y otros elementos presentes en la imagen. Esto nos brinda un nivel de detalle y comprensión mucho más alto que una simple descripción general.
Análisis de imágenes y videos
Estas capacidades de reconocimiento de imágenes y videos pueden ser utilizadas para mejorar la accesibilidad y generar automáticamente texto alternativo en aplicaciones y servicios.
Incluso sin personalización adicional, el modelo funciona de manera excelente. Sin embargo, también tenemos la posibilidad de personalizar los modelos utilizando el aprendizaje con pocos ejemplos (few-shot learning). Esto nos permite proporcionar al modelo datos y contextos adicionales para guiar su entrenamiento y adaptarlo a nuestras necesidades específicas.
Personalización del modelo con Azure Vision Studio
Azure Vision Studio nos brinda una manera sencilla de personalizar los modelos de visión AI. Podemos entrenar modelos personalizados utilizando nuestros propios conjuntos de datos y etiquetas.
Por ejemplo (como vemos en la documentación en el canal de Youtube ), si queremos entrenar un modelo para detectar drones de estilo quadcopter, podemos cargar un conjunto de imágenes etiquetadas con la etiqueta «drone». Mediante la interacción con la interfaz de Azure Vision Studio, podemos importar los datos etiquetados, configurar los parámetros de entrenamiento y comenzar el proceso de entrenamiento.
Una vez entrenado el modelo, obtendremos un informe con métricas que nos ayudarán a entender su precisión. Podemos probar el modelo personalizado utilizando imágenes que no estuvieron presentes en el conjunto de entrenamiento, y comprobar su capacidad para reconocer los objetos de interés.
Integración en aplicaciones personalizadas
Estas capacidades de visión y lenguaje pueden ser integradas en nuestras propias aplicaciones personalizadas. Podemos utilizar la Azure Vision service para procesar imágenes y videos y obtener resultados relevantes.
Conclusión
La combinación de visión y lenguaje en modelos de IA ofrece un potencial inmenso para una amplia gama de aplicaciones. El modelo de visión AI de Azure Cognitive Services nos permite realizar búsquedas de imágenes y videos utilizando lenguaje natural, generar descripciones detalladas de imágenes y personalizar los modelos para adaptarlos a nuestras necesidades específicas.
Estas capacidades pueden mejorar la accesibilidad, automatizar la generación de texto alternativo y permitir a las aplicaciones procesar información visual en una variedad de situaciones y contextos.
Las habilidades comentadas representan un avance emocionante en la IA, ya que permiten una interacción mucho más natural y rica con el contenido visual. Sin embargo, también plantean desafíos y preguntas importantes en términos de privacidad y ética, ya que estos modelos a menudo requieren acceso a grandes cantidades de datos visuales para su entrenamiento y funcionamiento.
Referencias:
Para componer este post he obtenido la información : aka.ms/CognitiveVision(aka.ms/CognitiveVision).
Esta estupendo todo la documentación que tenemos disponible y os animo a consultarla.
Espero que os resulte de interés y :
✅ Suscríbete al canal ( anima y da ese empujón a todo esto).
✅ Pulsa «like» si te ha gustado.
✅ Si no quieres perderte nada, ya sabes, pulsa la campana.
✅ En los comentarios déjame cualquier idea, duda, corrección o aportación. Todo será bien bienvenido.
Tech Sphere Dynamics 
Pingback: 💫El poder de combinar visión, lenguaje natural y modelos de OpenAI | 365 Community
Pingback: Valhalla Awaits : Pre Vacation Recap | Tech Sphere Dynamics