PISANDO FUERTE
esejuny (II),...
El ciclo de la vida que reproduce a si mismo una y otra vez,… y en el Foro de la web sucede lo mismo,... Unos se van, otros llegan,.... (Salvo los ancianos del lugar. Esos siempre permanecen, sabios, imperturbables).
Hoy se nos ha incorporado a filas esejuny, y con la fuerza e ímpetu que caracteriza a los jóvenes, ha creado dos hilos dignos de mención. El que hay debajo de este sobre Lara, de MHYV, y el que verás ahora, sobre la ex de Cristiano Ronaldo; Nereida Gallardo.
Te damos la bienvenida compañero, y espero que no hayas quemado todos tus cartuchos porque de momento prometes ;)
Ver fotos,...
Si quieres disfrutar de un espacio sin malos rollos (hace poco hemos ventilado) y pasar un rato entretenido y ante todo divertido, no lo dudes y forma parte de nuestra comunidad forera.
Ojo, la entrada no está permitida a puntillosos, tiquismiquis y soplagaitas que se tomen la vida tan en serio como para no saber diferenciar la vida real y los problemas reales con lo que suceda dentro del lugar.
Puedes entrar con calcetines blancos pero no sin sentido del humor.
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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.