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Entrenar a las máquinas para que vean requiere enormes cantidades de imágenes etiquetadas, y hacer todas las anotaciones manualmente es lento y caro. Para resolverlo, los investigadores combinaron personas y modelos en un flujo de trabajo iterativo donde la máquina y el humano colaboran, logrando crear la biblioteca LSUN con cerca de un millón de imágenes etiquetadas.
El método es sencillo y eficaz: se selecciona un subconjunto de imágenes, un grupo de personas etiqueta solo una parte representativa, se entrena un modelo con esas anotaciones y ese modelo genera predicciones para el resto. Las imágenes sobre las que el modelo tiene baja confianza se reservan para otra ronda de revisión humana. Cada ciclo mejora el modelo gracias a las correcciones humanas y reduce el trabajo manual al concentrar a las personas en los casos más difíciles.
El resultado fue un conjunto de datos a gran escala que permitió a los modelos aprender patrones que antes pasaban desapercibidos, aceleró el entrenamiento y mejoró la precisión en tareas de reconocimiento de imágenes. La clave no fue reemplazar a las personas, sino integrarlas en el circuito para guiar al sistema y detectar errores mediante comprobaciones repetidas.
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