UpDate (15/09/11):
Collage que demuestra que si es ella,... Tattoo, móvil, papel de la pared,...
Pulsa en la imagen para ampliarla
Y aquí una foto de Scarlett Johansson estudiando el guión de una película (yo quiero creer que si es ella, y que las actrices estudian así sus papeles, algunas incluso tocándose una vez se les nubla la vista de tanto leer) Confirmado que no es ella la de esta foto. La foto pertenece a una galería amateur.
Clic aquí para verla toda.
Berto Romero y Daniela Blume se solidarizan con Scarlett Johannson
Las cuentas de twitter de @DanielaBlume y la de @Berto_Romero
Update (16/09/11)
Se suman Venus y Laura Manzanedo, que al igual que la Daniela Blume trabajan en el programa ‘Ponte a Prueba’ de Europa FM
Y Corbacho!!!
Los twitters de @LauraManzanedo, @VenusEuropaFM y @josecorbacho
ME SUENA TU CARACualquier parecido con la realidad es fruto de la casualidad y de un proceso llamado "aprendizaje supervisado", donde se utilizan conjuntos de datos de imágenes etiquetadas que pueden provenir de diversas fuentes, como bases de datos públicas, imágenes en línea, o incluso creadas manualmente mediante la etiquetación por parte de humanos.
Estas imágenes etiquetadas se utilizan para entrenar un modelo de IA, como una red neuronal convolucional (CNN, por sus siglas en inglés). Durante el entrenamiento, el modelo aprende a reconocer patrones y características en las imágenes que están asociadas con las etiquetas correspondientes. Esto se hace ajustando los pesos y parámetros internos del modelo para minimizar la diferencia entre las predicciones del modelo y las etiquetas reales de las imágenes en el conjunto de datos de entrenamiento.
Una vez que el modelo ha sido entrenado con éxito, se puede utilizar para realizar diversas tareas relacionadas con imágenes, como clasificación, detección de objetos, segmentación, generación de imágenes, entre otras. Cuando se alimenta una nueva imagen al modelo, éste realiza predicciones sobre qué contiene la imagen basándose en lo que ha aprendido durante el entrenamiento con el conjunto de datos etiquetado.
Si la IA comete errores, estos pueden ser corregidos con retroalimentación adicional y reentrenamiento del modelo.
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Parapente extremo.