Google acaba de presentar Imagen, un nuevo modelo de síntesis de imágenes fotorrealistas a partir de texto. Veamos como compara con DALL-E2 de OpenAI.
Hay un gran debate sobre la capacidad de los grandes modelos de lenguaje para aprender cómo funciona nuestro mundo. Este marco de trabajo nos lo explica.
Analizamos DALL-E2, el modelo que permite generar imágenes a partir de texto. Es un paso más para saber cómo las máquinas “ven” y “entienden” nuestro mundo.
Los modelos de difusión son un tipo de modelo generativo que está logrando resultados asombrosos en aplicaciones de síntesis de imágenes como DALL-E2 o Palette.
CLIP (Contrastive language-image pre-training) es una técnica de aprendizaje profundo supervisado que aprende las relaciones entre una imagen y su texto.
Los emprendedores tenemos recursos limitados, como el tiempo. Las herramientas basadas en IA y datos simplifican tareas y agilizan la toma de decisiones.
La analítica avanzada está dando forma al marketing digital y se encuentra en muchas de las herramientas que usamos. Aquí tienes 27 aplicaciones para probar.
Como “casi todo” en estos días, podemos predecir un ataque de ciberseguridad a través de un modelo de analítica avanzada. DBSCAN es uno de los más utilizados.
Hoy en día existen muchos soluciones para construir tus modelos de aprendizaje automático. ¿Cuáles son y cuál es la mejor para ti?
Entender el resultado de un modelo de analítica avanzada no es fácil. Estas 15 preguntas te ayudarán a evitar errores de principiante durante su entrenamiento.
Cuando mides y analizas resultados puedes hablar con conocimiento. En esto consiste tomar decisiones basadas en datos, en saber lo que estas haciendo.
La guía definitiva para conocer uno de los avances más apasionantes del siglo y actualmente en plena ebullición: el procesamiento del lenguaje natural.
El aprendizaje profundo y las redes neuronales son un tema de rabiosa actualidad, aunque lo lleva siendo, inviernos mediante, desde hace más de 50 años.
En la entrada de hoy las matemáticas nos enseñan a recomendar lo que "realmente queremos" y cómo "lo que queremos" depende de nuestras relaciones.
En el centro del desarrollo de la inteligencia artificial, las optimizaciones nos proporcionan las mejores opciones para una toma de decisiones objetiva.
