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Musai te desea Feliz Navidad y prospero Año Nuevo!
12/24/2024

Musai te desea Feliz Navidad y prospero Año Nuevo!

¿Cómo funciona el branding en campañas pop-up como esta de ?Un análisis de memoria a largo plazo con la herramienta d...
11/09/2024

¿Cómo funciona el branding en campañas pop-up como esta de ?

Un análisis de memoria a largo plazo con la herramienta de musai.io revela algo fascinante: la marca siempre parece funcionar mejor cuando forma parte del concepto completo (banner derecho de la imagen) que cuando está sola en la parte inferior de la furgoneta.

¿Qué opinas?

Por favor, si estás comprometido con promover la en , un método muy simple es simplemente DEJAR de compartir resultad...
11/08/2024

Por favor, si estás comprometido con promover la en , un método muy simple es simplemente DEJAR de compartir resultados de sistemas o modelos poco éticos.

Algunos ejemplos que debemos dejar de aumentar el tráfico en son:

⭕️ no consentidos

⭕️ " psicológico" no consentido como la codificación facial emocional

⭕️ Modificaciones de imágenes de personas vivas o muertas

⭕️ realistas sin etiquetar de realidades alternativas de temas

⭕️ Cualquier tipo de modelo generativo alimentado con discurso de

⭕️ Cualquier tipo de modelo cuyo propósito sea la de menores de edad ya sea con intenciones inocuas o maliciosas

⭕️ Cualquier tipo de modelo que viole los derechos humanos

Si detectas una de estas publicaciones en esta red, coloca una imagen como la que aquí comparto, para expresar que la comunidad profesional de IA no avala estas prácticas.

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¿Estás familiarizado con las redes de coocurrencia?Estos son resultados simples, pero muy poderosos, de los modelos de l...
11/08/2024

¿Estás familiarizado con las redes de coocurrencia?

Estos son resultados simples, pero muy poderosos, de los modelos de lenguaje natural como musai.io , donde un archivo de texto completo se puede resumir en función de la relación entre las palabras clave identificadas automáticamente por el modelo . 💬

Aquí, detectó la palabra "amor" como la palabra clave principal de la letra de la canción que probamos (¿puedes adivinar cuál es?) 🎶

Después de un análisis completo del texto, el modelo de lenguaje determinó que la canción trata sobre el amor y su relación con la venganza contra un amante, un amigo o alguien a quien se puede llamar (¡hey!). Las otras dos palabras clave son más obvias, así que les dejaremos que las vean ustedes mismos. 😉

Entonces, ¿qué acciones hacen que una IA sea ética?Uno de los aspectos más discutidos sobre este tema es la fuente del ...
11/07/2024

Entonces, ¿qué acciones hacen que una IA sea ética?

Uno de los aspectos más discutidos sobre este tema es la fuente del .

Un sistema de IA puede describirse como un algoritmo computacional que replica una tarea humana y, para realizarla con precisión, necesita aprender de humanos reales. La fuente de este aprendizaje son las acciones humanas conocidas como "datos de entrenamiento".

Este entrenamiento puede ser realizado por una empresa especializada en esto, contratando empleados o voluntarios bajo un marco regulado para enseñar a un sistema, digamos, a identificar personas en una foto. Pero también, algunas prácticas dudosas conocidas en la industria son minar los datos de , o , donde los usuarios etiquetan, digamos, sus fotos familiares con la identidad de todos sus parientes, y ¡vualá!, una empresa poco ética puede extraer estos datos para entrenar a un sistema a no solo identificar personas, sino su identidad real. 😡

Además, no debemos olvidar que muchos sistemas de primera generación fueron entrenados por poblaciones WEIRD (blancas, educadas, industrializadas, ricas y democráticas) en universidades, lo que conduce a algunos resultados limitados y, a veces, a resultados sesgados ideológicamente.

Al utilizar un sistema de IA, antes de quedarnos asombrados o hipnotizados por su uso potencial, siempre debemos preguntarnos: ¿de dónde provienen los datos para entrenar este sistema? Y debemos verificar si la empresa de IA tiene una exención de responsabilidad real sobre si se utiliza o no la interacción del usuario para continuar entrenando el sistema.

La interfaz de usuario (UI) es una de las disciplinas que más rápido evoluciona en el campo creativo, pero ¿cómo probar,...
11/06/2024

La interfaz de usuario (UI) es una de las disciplinas que más rápido evoluciona en el campo creativo, pero ¿cómo probar, validar y comparar diferentes diseños e ideas antes de diseñar realmente? 🤔

La forma tradicional es confiar en reglas y pautas basadas en reglas de sintaxis visual. Ahora, gracias a modelos analíticos como musai.io , puedes probar el marco visual de tus diseños para una prueba imparcial de la forma y el uso del espacio. 😎

En este ejemplo, la teoría dice que un diseño consistente es bueno y un diseño inconsistente es malo, pero ¿por qué? Con Calia, podemos demostrar cómo un diseño consistente hace que la ventana de contenido real tenga más espacio visual, ¡incluso siendo del mismo tamaño! 😀

Calia utiliza un histograma optimizado de gradientes orientados (HOG) para reducir la UI a sus formas más básicas para analizar el diseño independientemente del contenido.

¿Cómo pueden las marcas evaluar que la atención de sus anuncios se dirigirá al lugar correcto? 🤔El ritmo acelerado de la...
11/06/2024

¿Cómo pueden las marcas evaluar que la atención de sus anuncios se dirigirá al lugar correcto? 🤔

El ritmo acelerado de la era digital obliga a veces a las empresas a lanzar campañas casi de un día para otro. ¿No es esto un tanto arriesgado? 😥

¡No temas! Con , la predicción de atención disponible en musai.io, ¡puedes probar tus diseños en minutos para asegurarte de que tu campaña sea un éxito! 😀

¿Cómo podemos evaluar la atención en los productos al comparar en los mercados tradicionales con los minoristas modernos...
11/06/2024

¿Cómo podemos evaluar la atención en los productos al comparar en los mercados tradicionales con los minoristas modernos?

Muchos clientes de musai.io han descubierto que , una herramienta de inteligencia artificial para el pronóstico de la atención, es una herramienta confiable, rápida y útil para comprender cómo funciona la atención en ejemplos tan complejos como los que se muestran.



¿Qué información puedes obtener con estas imágenes?

Fuente de las imágenes originales de Mauricio Alberto Arenas
https://www.linkedin.com/posts/mauricioarenas_retail-supermercados-plazasdemercado-ugcPost-7218346509711355904-5lJg/?utm_source=share&utm_medium=member_desktop

¿Has visto el arte de Igor Sidorenko (artista conceptual principal de Blizzard Entertainment) para el juego Diablo en XB...
11/05/2024

¿Has visto el arte de Igor Sidorenko (artista conceptual principal de Blizzard Entertainment) para el juego Diablo en XBOX?

El Sr. Sidorenko dice que se inspiró en las bellas artes que cuelgan en algunos de los mejores museos del mundo, y no pudimos resistirnos a probar el predictor de memoria a largo plazo de musai.io

Echa un vistazo a esta yuxtaposición de una obra utilizada como inspiración y el arte conceptual del Sr. Sidorenko. Luego, observa cómo la predice las regiones más impactantes de cada obra de arte, ¡un impacto asombroso para la mente estética!

Un poco de inspiración para el miercoles usando los modelos de predicción de memoria de musai.io y algunos diseños de an...
10/30/2024

Un poco de inspiración para el miercoles usando los modelos de predicción de memoria de musai.io y algunos diseños de anuncios realmente buenos compartidos por Good Ads Matter.

A veces pensamos que los primeros planos profundos pueden no ser buenos para causar una impresión duradera, pero ¿puedes ver cómo esta campaña logra hacerlo a largo plazo fusionando la fruta y la etiqueta en un solo concepto visual?

Uno de los grandes retos de las marcas, es utilizar comunicaciones visualmente atractivas bajo sus colores institucional...
10/30/2024

Uno de los grandes retos de las marcas, es utilizar comunicaciones visualmente atractivas bajo sus colores institucionales aprobados, especialmente en eventos corporativos donde se espera una sensación visual de uniformidad 🧐

Recientemente, vimos en un evento de Mattel, Inc. un telón de fondo muy bonito con las formas de muchas de sus marcas y líneas de juguetes más reconocibles y nos preguntamos si un sistema de visión artificial podría "reconocer" dichas formas sin entrenamiento previo 🤖

Así que, ¡aquí está el resultado!

Como se puede ver, utilizando el algoritmo adecuado es posible aislar de forma independiente casi cualquier forma, lo que nos permite decir que Mattel hizo un gran trabajo en este telón de fondo utilizando formas simples y fáciles de reconocer, dando una sensación general de equilibrio y atractivo visual.

Vision Learning

Recientemente Jorge Hoth propuso en su perfil de linkedIN (¡síganlo!) una comparación de la evolución de "Mr. P" a lo la...
10/28/2024

Recientemente Jorge Hoth propuso en su perfil de linkedIN (¡síganlo!) una comparación de la evolución de "Mr. P" a lo largo del tiempo. Esto resultó útil para mostrar las diferentes formas en que podemos visualizar los resultados de una predicción de atención como Eratia, en la caja de herramientas de musai.io.

: útil para imágenes no curadas, como las fotos de teléfonos celulares de cualquier persona. Con Mr. P, esta visualización no es muy útil 😒

binomial: excelente para el análisis atencional desde el diseño, para comprender formas y patrones. En este caso, podemos evaluar que la evolución de Mr. P sigue una reducción de componentes de diseño, pero nuevamente, ¿no es que sin no podríamos obtener tal información? 🤔

: a todos (excepto a mí 😜) les encanta un buen mapa de calor que nos indique las regiones "calientes" con mayor probabilidad de captar la atención. Sí, es útil, pero también puede crear la falsa idea de que el Mr. P original de la derecha es "mejor" solo porque es más prominente, pero ¿cuál es el objetivo de la marca? ☺️

Simplificando su imagen en un concepto más centrado en la marca, el último Mr. P realmente funciona mejor para el nombre "Pringles".

Espero que a todos les haya resultado interesante este tutorial sobre cómo utilizar los diferentes resultados de Eratia 😀

Tiffany & Co. tiene una de las imágenes más limpias y estéticas desarrolladas especialmente para hacer de sus creaciones...
10/28/2024

Tiffany & Co. tiene una de las imágenes más limpias y estéticas desarrolladas especialmente para hacer de sus creaciones las protagonistas absolutas.

Pero, ¿cómo podemos valorar objetivamente este logro creativo?

En musai.io tienes una herramienta llamada Clia, un intuitivo analizador de que básicamente simula cómo los humanos agrupamos ciertas regiones como objetos, y dónde están los puntos de referencia en la imagen.

Observa esta preciosa imagen en la que detecta la joya como el objeto relevante, mientras que el modelo es solo una referencia espacial.

¡¡¡Para lograrlo se necesitan artistas de la cámara!!!

¡Tenemos que hablar de Mattel, Inc. y de esta fabulosa celebración con atletas de reales de todo el mundo!¿Hay una m...
10/25/2024

¡Tenemos que hablar de Mattel, Inc. y de esta fabulosa celebración con atletas de reales de todo el mundo!

¿Hay una mejor manera de celebrar a los verdaderos modelos a seguir en que tener su propia muñeca Barbie?

Mostrar a una mujer maravillosa y su muñeca correspondiente en la misma imagen puede ser un desafío, pero el equipo creativo de Mattel lo logró con retratos fantásticos donde la está perfectamente equilibrada entre la persona y la muñeca.

Probé estas imágenes con musai.io herramienta de predicción de prominencia visual para mostrar este logro.

¿Qué te parece? ¡Quiero todas las muñecas!

Esta campaña fue todo un escándalo 😅Pero, ¿los artistas detrás de este fueron demasiado aventureros?Usando una herrami...
10/25/2024

Esta campaña fue todo un escándalo 😅

Pero, ¿los artistas detrás de este fueron demasiado aventureros?

Usando una herramienta de predicción de memoria visual de musai.io podemos descubrir si este anuncio es una provocación o una genialidad inapropiada.

Según el análisis de , sí, a corto plazo quizás hay demasiado énfasis en el cuerpo de la mujer. Sin embargo, a largo plazo, el mensaje final de "Solo agrega leche" es lo que queda.

Hasta ahora, debemos estar de acuerdo en que, a pesar de ser algo que puede no gustar al gusto personal de muchas personas, el anuncio logra su objetivo de transmitir un mensaje simple y fuerte a largo plazo.

¿Tu que opinas?

Un poco de diversión para iniciar la semanaProbamos de musai.io, un motor amigable para probar conceptos visuales a tr...
10/14/2024

Un poco de diversión para iniciar la semana

Probamos de musai.io, un motor amigable para probar conceptos visuales a través de transferencia de estilos. Probamos una imagen reciente de Anne Hathaway y le pedí a Tepia que la modificara bajo un estilo Picasso.

Utilicé el número de iteraciones del borrador (alrededor de 100) para probarlo, pero los resultados son bastante sorprendentes.

¡¡Que tengan un excelente inicio de semana!!

Hoy estamos probando la red neuronal convolucional preentrenada de GoogleNet para comprender la clasificación de categ...
10/10/2024

Hoy estamos probando la red neuronal convolucional preentrenada de GoogleNet para comprender la clasificación de categorías. Este es el resultado cuando se le pregunta a la red qué hay en esta imagen de Chester Cheeta Funko.
Si bien esta red neuronal tiene más de 1 millón de parámetros, el concepto "Funko" aún no es parte de la clasificación, pero las gafas de sol se detectan con precisión.
Se espera que las nuevas redes neuronales preentrenadas tengan 500.000 veces más parámetros, pero ¿más parámetros significan mejores capacidades de clasificación?
Todavía no estamos seguros de si existe una mejor solución, pero mientras tanto, es fascinante probar redes preentrenadas con imágenes novedosas como esta.

¿Quién más está trabajando en que detecta imágenes ? Profesores, clientes e incluso empresas enteras se enfrentan al ...
10/10/2024

¿Quién más está trabajando en que detecta imágenes ?
Profesores, clientes e incluso empresas enteras se enfrentan al reto de detectar imágenes y texto generados mediante IA, pero, ¡también existe IA diseñada para detectar este contenido!
Actualmente estamos trabajando en la extracción de capas de imágenes, donde un modelo simple de Learning preentrenado compara cada capa de color (rojo, verde y azul) con imágenes naturales y establece una puntuación probabilística de qué tan real o qué tan falsa es cada distribución de color.
Lo que se ve es la visualización de la imagen reconstruida conservando solo los píxeles "reales" detectados, dejando en blanco todo lo que el modelo ML detecta como "falso".

Da un poco de miedo que los dientes sean uno de los aspectos más "reales" de la imagen!

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