El Aprendizaje Automático (AA), es la base de la Inteligencia Artificial, tan mencionada por todos los medios en la actualidad.
Enseñar a una máquina a reconocer las acciones del ser humano, tiene muchas aplicaciones potenciales. Por ejemplo, la detección automática de trabajadores que se caen en un sitio en construcción o permitir que un robot doméstico inteligente interprete los gestos de un usuario.
Enseñar a la Máquina
Se están entrenando modelos de aprendizaje automático utilizando grandes conjuntos de datos de videoclips que muestran a humanos realizando acciones. Sin embargo, enseñar a la máquina, no solo es costoso y laborioso recopilar y etiquetar millones o miles de millones de videos, sino que a menudo, contienen información confidencial.
Pongamos por caso, el rostro de personas o los números de matrícula. Así que, el uso de estos videos podría violar las leyes de protección de datos o de derechos de autor. Además hay que tener en cuenta también, que muchos de esos conjuntos de datos son propiedad de empresas y no son de uso gratuito.
Datos Sintéticos
Los datos sintéticos están hechos por una computadora que usa modelos 3D de escenas, objetos y humanos, para producir rápidamente muchos clips variados de acciones específicas, sin los problemas de derechos de autor o preocupaciones éticas que vienen con los datos reales.
Crear una acción en datos sintéticos tiene su coste, pero una vez que se hace, puedes generar una cantidad ilimitada de imágenes o videos cambiando la postura, la iluminación, etc.
Una vez que el conjunto de datos está preparado, el modelo de aprendizaje está preparado para reconocer las acciones. El pre-entrenamiento implica entrenar a un modelo para una tarea, a fin de darle una ventaja para aprender otras tareas. Está inspirado en la forma en que aprenden las personas (reutilizamos el conocimiento antiguo cuando aprendemos algo nuevo).
