Optimización de modelos de computer vision mediante contenido sintético y LLMs (2024)

Optimización de modelos de computer vision mediante contenido sintético y LLMs (2024)

Description

Debido al auge exponencial de las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) en el mercado, que derivan en múltiples productos y servicios que nos hacen la vida más sencilla, mercados como el de “Contenidos de Visión Artificial” comienzan a erigirse como una necesidad exponencial, a una amplia gama de sectores, desde la banca y la atención médica hasta el transporte y el comercio minorista. La demanda de tecnología basada en visión artificial está creciendo rápidamente. Según ABI Research, se espera que los ingresos totales de la tecnología de visión artificial alcancen los 36 billones de dólares americanos para 2027, frente a los 21,4 billones de dólares en 2022.

Publication Date

6-2024

Publisher

UDIT

City

Madrid

Keywords

Computer Vision, Contenido Sintético, Large Language Models, Large Multimodal Models, Optimización de Modelos, Retail, Gemelos Digitales, NVIDIA Omniverse, Unreal Engine, Deep Learning, Inteligencia Artificial, Data Annotation, Synthetic Data, Digital Twin, Generative Adversarial Network, Graphics Processing Unit, YOLO, Single Shot MultiBox Detector, JavaScript Object Notation, Hewlett Packard Enterprise, Recurrent Neural Network, Convolutional Neural Network, Natural Language Processing, Common Objects in Context, Application Programming Interface, Key Performance Indicator, Retrieval-Augmented Generation

Optimización de modelos de computer vision mediante contenido sintético y LLMs (2024)

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