{"id":18358,"date":"2022-11-03T03:00:48","date_gmt":"2022-11-03T03:00:48","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=18358"},"modified":"2022-11-03T03:00:48","modified_gmt":"2022-11-03T03:00:48","slug":"la-universidad-de-tokio-crea-un-modelo-de-ensenanza-por-gestos-para-el-aprendizaje-automatico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=18358","title":{"rendered":"La Universidad de Tokio crea un modelo de ense\u00f1anza por gestos para el aprendizaje autom\u00e1tico"},"content":{"rendered":"
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Muchos sistemas inform\u00e1ticos con los que las personas interact\u00faan a diario requieren conocimientos sobre ciertos aspectos del mundo real o modelos para funcionar. Estos sistemas deben ser entrenados para aprender a reconocer objetos a partir de datos de v\u00eddeo o imagen. Los investigadores de la Universidad de Tokio<\/a> (Jap\u00f3n) han encontrado una manera de incorporar los gestos naturales con las manos en el proceso de ense\u00f1anza.<\/p>\n

\"Ense\u00f1anza
El modelo incorpora los gestos de las manos de los usuarios para enfatizar la importancia de los objetos respecto de otros elementos de la escena.<\/figcaption><\/figure>\n

Con este nuevo modelo, los usuarios pueden ense\u00f1ar a las m\u00e1quinas los objetos m\u00e1s f\u00e1cilmente y las m\u00e1quinas tambi\u00e9n pueden aprender de manera m\u00e1s efectiva, mejorando as\u00ed la ense\u00f1anza autom\u00e1tica, al tiempo que se obtiene un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico m\u00e1s preciso.<\/p>\n

Los investigadores han abordado dos problemas fundamentales en la ense\u00f1anza autom\u00e1tica: la eficiencia de la ense\u00f1anza, con el objetivo de minimizar el tiempo de los usuarios y el conocimiento t\u00e9cnico requerido; y la eficiencia del aprendizaje, garantizar mejores datos de aprendizaje para que las m\u00e1quinas desarrollen modelos.<\/p>\n

Incorporaci\u00f3n de los gestos de las manos en la ense\u00f1anza autom\u00e1tica<\/h2>\n

Para la eficiencia del aprendizaje, los investigadores incorporaron los gestos de las manos de los usuarios en la forma en que se procesa una imagen antes de que la m\u00e1quina la incorpore a su modelo, conocido como HuTics. Por ejemplo, un usuario puede se\u00f1alar o presentar un objeto a la c\u00e1mara de una manera que enfatice su importancia en comparaci\u00f3n con los otros elementos de la escena.<\/p>\n

A pesar de que la idea era bastante sencilla, su implementaci\u00f3n fue complicada, ya que las personas son diferentes y no hay un conjunto est\u00e1ndar de gestos con las manos. Para que el modelo fuera efectivo, se recopilaron 2.040 v\u00eddeos de ejemplo de 170 personas presentando objetos a la c\u00e1mara en HuTics.<\/p>\n

Estos activos se anotaron para marcar qu\u00e9 era parte del objeto y qu\u00e9 partes de la imagen eran solo las manos de la persona. Otro sistema, denominado LookHere, encargado de ense\u00f1ar a las m\u00e1quinas sobre objetos f\u00edsicos mediante datos visuales, se entren\u00f3 con HuTics. Como resultado, en comparaci\u00f3n con otros enfoques de reconocimiento de objetos, LookHere es capaz de determinar mejor qu\u00e9 partes de una imagen entrante se deben usar para construir sus modelos.<\/p>\n

Para garantizar la accesibilidad del sistema, los usuarios pueden usar sus tel\u00e9fonos inteligentes para trabajar con LookHere, mientras que el procesamiento real se realiza en servidores remotos. Los investigadores descubrieron que LookHere puede crear modelos hasta 14 veces m\u00e1s r\u00e1pidos que algunos sistemas existentes.<\/p>\n

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