Introducción ¿Qué es la segmentación de imágenes? La segmentación de imágenes es uno de los problemas generales en el campo de la visión computacional, el cual consiste en dividir a la imagen en sus partes constituyentes hasta un nivel de …
Las redes neuronales vanilla o shallow son algoritmos que llevan bastante tiempo en la agenda de investigadores de aprendizaje automático debido a su capacidad de funcionar como aproximadores universales de funciones. Resultan ser excelentes clasificadores discriminativos y tienen una enorme …
En el artículo Reconocimiento de entidades nombradas: Una breve introducción se abarcó la definición de NER, su trascendencia y evolución. De igual forma se mencionaron algunos casos de uso, aplicaciones y problemas al momento de implementarlo. Se listaron los enfoques …
En los últimos meses, la comunidad del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) en internet ha tenido como principal tema de interés la publicación de GPT-3, un modelo neural de lenguaje desarrollado por OpenAI y recientemente licenciado de manera “exclusiva” a …
1. Introducción Los Algoritmos Genéticos (AG) son algoritmos de búsqueda estocástica inspirados en los principios de evolución biológica y emulan el proceso por medio de operadores genéticos de recombinación, mutación y selección en una población [1]. Este tipo de algoritmos …
Este post es una versión resumida del artículo: “Modelo hı́brido fonético-neural para corrección en sistemas de reconocimiento del habla”, el cual se presentó en el Congreso Mexicano de Inteligencia Artificial 2020. 1. Introducción Los Sistemas de Reconocimiento del Habla (ASR …
Por tercer año consecutivo SoldAI Research participará en el Congreso Mexicano de Inteligencia Artificial (COMIA), un foro científico anual gestionado por la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA) que cuenta con una presencia importante en América Latina, con investigación en …
Nuestros ojos toman la información de los colores que percibimos y se manda a nuestra corteza visual, donde la información percibida se transforma en características primitivas como líneas, curvas o formas que nos permiten identificar los diferentes objetos que vemos …
En machine learning, un método sencillo de clasificación y regresión es el de los K vecinos más cercanos (en inglés K-nearest neighbors, k-NN). Es un método no paramétrico. Se usará la notación NN(K, xq) para denotar el conjunto de los …
Introducción El reconocimiento de entidades nombradas (NER por sus siglas en inglés) o también conocido como extracción de entidades, consiste en localizar y clasificar partes del texto estudiado en categorías preestablecidas como lugares, personas, organizaciones, expresiones de tiempo y cantidades. …