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Un brazo robótico ensambla una pieza de maquinaria mientras una persona monitorea los datos en una tableta en una moderna instalación industrial.

Mirá por qué las principales empresas de IA están recurriendo a la validación de Humanos en el medio (human-in-the-loop, HITL) para garantizar que sus modelos se comporten de forma fiable en entornos no estructurados.

Software de edición de audio con múltiples pistas y formas de onda mostradas en la pantalla de una computadora portátil.

Esta guía explorará la importancia del etiquetado de datos en la IA generativa, los tipos de datos que deben etiquetarse y cómo un etiquetado preciso puede mejorar las capacidades creativas de tus modelos de IA.

Una persona analiza una escena de tráfico con un coche y un peatón detectados por inteligencia artificial en el monitor de un ordenador en un entorno de oficina moderno.

A medida que la IA física se vuelve más compleja, también lo hace su procesamiento de datos. Los sistemas robóticos y autónomos deben interpretar la información proveniente de cámaras, detección de luz y radar (Light detection and radar, LiDAR), radares, unidades de medición inercial (Inertial Measurement Unit, IMU) y sensores GPS, a menudo en tiempo real. Aquí es donde el etiquetado mediante fusión de sensores 3D se vuelve fundamental.

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