La cámara basada en AI de Clips de Google fue entrenada con la ayuda de fotógrafos profesionales

La cámara basada en AI de Clips de Google fue entrenada con la ayuda de fotógrafos profesionales
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En octubre pasado, Google present√≥ una c√°mara autom√°tica llamada Google Clips. La c√°mara Clips se dise√Ī√≥ para evitar tomar una foto hasta que vea las caras o los marcos que reconoce como una buena imagen. La c√°mara inteligente ha sido dise√Īada para capturar momentos espont√°neos de personas conocidas y mascotas utilizando la inteligencia de la m√°quina en el dispositivo. Google durante el fin de semana comenz√≥ a vender la c√°mara a un precio de $ 249 (aproximadamente Rs. 16,200), y ya est√° "agotada" en la tienda de productos de Google.

¬ŅC√≥mo entiende la c√°mara de Google Clips lo que hace que sea una fotograf√≠a hermosa y memorable? En una publicaci√≥n del blog, Josh Lovejoy, Dise√Īador de UX para Google, explic√≥ el proceso que su equipo utiliz√≥ para integrar el "enfoque centrado en el ser humano" y un "producto impulsado por la inteligencia artificial". Google quiere que la c√°mara evite tomar varias tomas de los mismos temas y encuentre uno o dos buenos. Con el aprendizaje autom√°tico centrado en el ser humano, la c√°mara puede aprender y seleccionar fotos que sean significativas para los usuarios.

Con el fin de introducir ejemplos en los algoritmos de la c√°mara, para identificar las mejores im√°genes, Google llam√≥ a los fot√≥grafos profesionales. Google contrat√≥ a un documentalista, a un fotoperiodista ya un fot√≥grafo de bellas artes para recopilar datos visuales para entrenar la red neuronal que alimenta la c√°mara Clips. Josh Lovejoy escribi√≥: "Juntos, comenzamos a recopilar las im√°genes de las personas del equipo y tratamos de responder a la pregunta: '¬ŅQu√© hace un momento memorable?'"

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En particular, Google admite que entrenar una c√°mara como Clips nunca puede estar libre de errores, independientemente de la cantidad de datos que se proporcionen al dispositivo. Puede reconocer un disparo bien encuadrado y bien enfocado, pero podr√≠a perderse alg√ļn evento importante. Sin embargo, en el blog, Lovejoy dice: "¬°Pero es precisamente esta falta de definici√≥n lo que hace que el ML sea tan √ļtil! Es lo que nos ayuda a elaborar declaraciones" si "dram√°ticamente m√°s robustas y din√°micas, donde podemos dise√Īar algo para el efecto de" cuando algo se ve bien ". de como x, haz y ".

El blog describe esencialmente c√≥mo los ingenieros de UX de la compa√Ī√≠a han podido aplicar una nueva herramienta para integrar el dise√Īo centrado en el ser humano en proyectos como la c√°mara Clips. En otra publicaci√≥n del blog en Medium, Josh Lovejoy hab√≠a explicado los siete principios b√°sicos del aprendizaje autom√°tico centrado en el ser humano.

Tambi√©n es interesante observar que el director ejecutivo de Tesla, SpaceX y SolarCity, Elon Musk, en octubre se hab√≠a puesto en la c√ļpula de la c√°mara de clips de Google diciendo: "Esto ni siquiera parece inocente".

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