Azure Custom Vision utiliza un enfoque basado en aprendizaje supervisado. Los usuarios proporcionan un conjunto de imágenes etiquetadas que representan las diferentes categorías u objetos que desean que el modelo identifique. A partir de estas imágenes, el modelo aprende a reconocer patrones y características visuales relevantes para realizar predicciones sobre nuevas imágenes.

Características clave de Azure Custom Vision:

• Interfaz gráfica amigable: Custom Vision cuenta con una interfaz web intuitiva que facilita la carga, etiquetado y gestión de imágenes sin necesidad de conocimientos profundos de programación.
• Entrenamiento rápido: Permite entrenar modelos rápidamente y ajustar sus parámetros, proporcionando retroalimentación casi inmediata sobre el rendimiento.
• Soporte para múltiples tareas: Puedes personalizar el modelo para tareas como clasificación de imágenes (etiquetar imágenes en categorías) y detección de objetos (identificar y localizar múltiples objetos dentro de una imagen).
• Mejora continua: Los modelos pueden ser actualizados de manera iterativa. A medida que se recopilan nuevas imágenes, se pueden añadir al conjunto de datos y volver a entrenar el modelo para mejorar su precisión.
• Despliegue sencillo: Una vez que el modelo ha sido entrenado y ajustado, se puede implementar como un servicio API en la nube o exportar para su uso en dispositivos locales.

Proceso de creación de un modelo con Azure Custom Vision

1. Carga de imágenes: Los usuarios cargan un conjunto de imágenes que representen las categorías u objetos que desean identificar. Cuantas más imágenes se proporcionen, más preciso será el modelo.
2. Etiquetado: Las imágenes deben ser etiquetadas para que el modelo aprenda a distinguir entre las diferentes clases u objetos. Por ejemplo, en un proyecto para clasificar tipos de frutas, las imágenes se etiquetarían como "manzana", "naranja", "plátano", etc.
3. Entrenamiento: Una vez que las imágenes están etiquetadas, el modelo se entrena para reconocer las características visuales asociadas con cada etiqueta.
4. Evaluación: Custom Vision evalúa el rendimiento del modelo, proporcionando métricas como precisión y recall, que ayudan a determinar qué tan bien identifica las imágenes correctamente.
5. Ajuste: Si el rendimiento inicial del modelo no es satisfactorio, los usuarios pueden agregar más imágenes, ajustar las etiquetas y volver a entrenar el modelo para mejorar su precisión.
6. Despliegue: Finalmente, el modelo puede ser implementado en la nube, localmente o exportado para su integración en aplicaciones móviles, web o de escritorio.

Casos de uso de Azure Custom Vision

• Industria minorista: Clasificación de productos en imágenes para mejorar la gestión de inventarios o crear experiencias de compra más personalizadas.
• Agricultura: Detección de plagas o enfermedades en plantas mediante el análisis de imágenes tomadas en el campo.
• Salud: Identificación de patrones en imágenes médicas, como radiografías o tomografías, para ayudar en diagnósticos clínicos.
• Seguridad: Detección de objetos específicos en cámaras de vigilancia para identificar situaciones anómalas o peligrosas.

Ventajas de usar Azure Custom Vision

• Flexibilidad: Permite ajustar el modelo a tareas específicas, utilizando imágenes propias y categorías definidas por el usuario.
• Facilidad de uso: No requiere conocimientos avanzados de programación ni de aprendizaje profundo. La interfaz gráfica hace que el proceso sea accesible para una amplia gama de usuarios.
• Integración con otros servicios de Azure: Custom Vision puede integrarse con otras herramientas de Azure, como almacenamiento en la nube, aplicaciones web y aplicaciones móviles, lo que facilita la implementación de soluciones completas.
• Escalabilidad: Los modelos creados pueden escalarse para manejar grandes volúmenes de datos y solicitudes, gracias a la infraestructura en la nube de Azure.

Conclusiones