{"id":655,"date":"2022-05-10T10:53:20","date_gmt":"2022-05-10T10:53:20","guid":{"rendered":"https:\/\/komorebi.ai\/?p=655"},"modified":"2024-04-02T09:08:21","modified_gmt":"2024-04-02T09:08:21","slug":"conoce-nuestras-demos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/komorebi.ai\/es\/conoce-nuestras-demos\/","title":{"rendered":"Conoce nuestras demos"},"content":{"rendered":"\t\t
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Aunque sea un t\u00e9rmino cada vez m\u00e1s popular, la inteligencia artificial aplicada muchas veces puede parecer un concepto abstracto y lejano en nuestro d\u00eda a d\u00eda; sin embargo cada vez podemos encontrar nuevas formas de implementar esta tecnolog\u00eda en nuestra vida cotidiana.<\/p>
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Para todos los problemas que existen en el mundo, ya existe una soluci\u00f3n y si no; se puede construir, la inteligencia artificial, se encarga precisamente de buscar soluciones a trav\u00e9s del desarrollo de tecnolog\u00eda que imita y potencia capacidades propias de los humanos, tales c\u00f3mo calcular, memorizar o aprender.<\/p>
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De manera com\u00fan, el sistema que m\u00e1s asociamos a este tipo de tecnolog\u00edas es el aprendizaje autom\u00e1tico o\u00a0Machine learning, que consiste en entrenar un algoritmo no basado en reglas definidas por nosotros, sino que estas reglas o patrones se \u201caprenden\u201d autom\u00e1ticamente a partir de datos.<\/p>
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Pronto os explicaremos con m\u00e1s detalle c\u00f3mo funciona el Machine Learning y otros temas de inter\u00e9s en el\u00a0blog<\/a>.\u00a0\u00a1Estad atentos a nuestras publicaciones para saber m\u00e1s!<\/strong><\/p>
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\u00a1Conoce nuestras demos!<\/h3>\n

Para hacer m\u00e1s cercanos estos conceptos; en\u00a0Komorebi<\/a>\u00a0queremos ayudarte a que experimentes aplicaciones pr\u00e1cticas de la inteligencia artificial a trav\u00e9s de peque\u00f1as demos, que muestran de forma r\u00e1pida algunas habilidades que pueden desarrollar los algoritmos que construimos.<\/p>
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La primera que os queremos mostrar es\u00a0Art-explorer<\/a>; esta aplicaci\u00f3n contiene una colecci\u00f3n de cerca de 86.000 obras de arte, en las cuales se puede hacer una b\u00fasqueda r\u00e1pida a trav\u00e9s de texto, entendiendo el lenguaje natural.<\/p>
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Art-explorer<\/a>\u00a0traducir\u00e1 el concepto o descripci\u00f3n que hemos dado y nos devolver\u00e1 las obras de arte de la colecci\u00f3n que m\u00e1s se ajusten. Tendremos en segundos entre 1 y 5 ejemplos cercanos a nuestra descripci\u00f3n.<\/p>
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Haz\u00a0click<\/a>\u00a0aqu\u00ed para probar la demo.<\/strong><\/p>
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Podemos encontrar desde\u00a0conceptos concretos<\/strong>, por ejemplo:\u00a0\u201cUna pintura de una mujer de vestido rojo \/ A painting of a woman in a red dress\u201d<\/strong>, la aplicaci\u00f3n nos dejar\u00e1 visualizar los siguientes ejemplos:<\/p>
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Adem\u00e1s la aplicaci\u00f3n nos permitir\u00e1 realizar la b\u00fasqueda en m\u00faltiples idiomas (espa\u00f1ol, ingl\u00e9s, franc\u00e9s, portugu\u00e9s), generando algunas variaciones de estilo en los resultados, volviendo al ejemplo de\u00a0\u201cuna mujer en vestido rojo\u201d<\/strong>, estos ser\u00edan los primeros ejemplos para cada idioma:<\/p>
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Tambi\u00e9n nos permite buscar algunos conceptos m\u00e1s subjetivos, por ejemplo: \u201cVolando en amor rosa \/ Flying in pink love\u201d, d\u00f3nde art-explorer nos dar\u00e1 resultados aproximados al concepto descrito:<\/p>
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En esta demo, puedes experimentar una tecnolog\u00eda basada en la b\u00fasqueda sem\u00e1ntica de\u00a0zero-shot<\/strong>, que permite el reconocimiento y clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes asociadas a un concepto.<\/p>
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Por lo general los algoritmos necesitan una gran cantidad de datos de entrenamiento, y esto no siempre est\u00e1 disponible en escenarios pr\u00e1cticos. En esta demo, os presentamos un modelo que nunca ha visto la pregunta espec\u00edfica durante el entrenamiento; sin embargo usa algoritmos que generan resultados basados en similaridad al concepto buscado.<\/p>
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\u00bfC\u00f3mo se compara con la b\u00fasqueda de im\u00e1genes de Google?<\/strong><\/h3>\n

A pesar de nuestra peque\u00f1a base de datos, las principales diferencias comienzan a aparecer cuando se proporcionan consultas complejas pero vagas, donde gracias al desarrollo de machine learning\u00a0Art-explorer<\/a>\u00a0obtendr\u00e1 resultados m\u00e1s cercanos. Por ejemplo si usamos la descripci\u00f3n\u00a0\u00abun cuadro cubista con algo de madera en \u00e9l\u00bb.<\/strong><\/p>
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Estos son los cuatro primeros resultados que obtendremos en Google: (s\u00f3lo uno satisface la consulta)<\/p>\n

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Y esto ser\u00e1 lo que muestre art-explorer:<\/p>\n

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Los modelos desarrollados con usos espec\u00edficos son aplicables a m\u00faltiples campos, si tienes m\u00e1s ideas de aplicaciones de\u00a0#ia<\/strong>\u00a0que puedan ser \u00fatiles para tu negocio; no dudes en consultarnos en\u00a0consulta@komorebi.ai<\/strong><\/a>, estaremos encantados de escucharos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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