El sistema de software de aprendizaje automático observó a los funcionarios gubernamentales y mostró cuáles están prestando atención

Un sistema de software de aprendizaje automático observó a los funcionarios del gobierno y mostró cuáles de ellos estaban realmente prestando atención. Para colmo, el software mostraba el porcentaje de distracciones de los políticos.

Dries Depoorter utilizó el aprendizaje automático para observar a los funcionarios gubernamentales

A menudo es fácil saber en persona si una persona está distraída o no. Sin embargo, cuando se trata de vídeos de varias personas, puede resultar bastante difícil prestar atención a cada persona en el vídeo. Sin embargo, esto es algo que un sistema de software recién creado realmente pudo hacer.

Según el relato de La-Tecnologia, Dries Depoorter es conocido por tener una habilidad especial para proyectos altamente técnicos con un sólido toque artístico. La pieza más nueva no es una excepción, ya que utiliza el aprendizaje automático y lo lleva al siguiente nivel.

El sistema de software observó sesiones de transmisión en vivo a través de Python y Machine Learning

Deportador seco creó Flemish Scrollers, que es un sistema de software que ve sesiones de transmisión en vivo del gobierno flamenco. Mediante el uso de Python y el aprendizaje automático, el software es capaz de identificar y destacar a los políticos que sacan sus teléfonos y se desplazan.

Los resultados se compartieron en vivo en Instagram y Twitter para que todo el mundo los viera.

De hecho, el proyecto comenzó inicialmente en julio de 2021 y ha estado funcionando diligentemente desde entonces.

Otros aportes importantes de la tecnología

El proyecto también tiene otra contribución además de mostrar el porcentaje de distracción de los sujetos del video. Según el artículo de La-Tecnologia, el proyecto también puede considerarse un buen ejemplo de cómo manejar adecuadamente la confianza en los resultados dependiendo de la aplicación particular.

En este caso particular, los falsos negativos, como casos como el de un político que usa un teléfono pero el software no pudo captarlo correctamente, son en realidad mucho más aceptables en comparación con los falsos positivos. Los falsos positivos incluyen casos en los que un miembro es identificado incorrectamente o incluso llamado incorrectamente por usar un dispositivo móvil, incluso si no está usando ningún dispositivo.

Reconocimiento facial y detección de objetos con Keras

Para aquellos interesados ​​no solo en el proyecto sino también en el concepto detrás del proyecto, ya existen recursos de reconocimiento facial de código abierto disponibles en línea. Uno de los cuales es Kerasque se conoce como una biblioteca de software de código abierto que se utiliza para la detección de objetos y el reconocimiento facial.

Las personas interesadas pueden obtener más información sobre Keras a través de su GitHub repositorio. Además, el artículo de La-Tecnologia señala que lo han visto utilizado en varias cosas diferentes, como la detección de murciélagos y la recolección automática de basura.

El artículo de La-Tecnologia señala que, para aquellos interesados ​​en aplicaciones de aprendizaje automático, Keras podría ser un buen lugar para comenzar.

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