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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.
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.
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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