Metodología para clasificar imágenes con Deep Learning – Prof. Wilmer Pereira, Gabriela Sued, Judith Zubieta

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Los autores presentan una metodología para clasificar imágenes utilizando aprendizaje profundo. El objetivo principal del proyecto era desarrollar una estrategia para recuperar imágenes relacionadas con el cambio climático. Utilizaron técnicas de aprendizaje automático, específicamente agrupamiento y clasificación automática, para definir una estrategia de clasificación y categorizar las imágenes. Luego, realizaron encuestas para capturar los sentimientos que estas imágenes generaban en una población universitaria. Finalmente, determinaron qué tipos de imágenes son adecuadas cuando un comunicador desea incentivar la participación ciudadana en pro del cuidado del medio ambiente. La metodología se centró en dos objetivos principales: la detección de emociones transmitidas por las imágenes y la comunicación de esta información para generar un cambio en pro de la participación ciudadana.

Conclusiones:

• La metodología propuesta fue útil para clasificar imágenes relacionadas con el cambio climático.
• La herramienta CLIP de OpenAI fue de gran ayuda para el etiquetado automático de las imágenes.
• Las técnicas de clustering y reducción de dimensionalidad permitieron analizar los resultados y identificar categorías con características similares.
• La metodología tiene limitaciones, como la dependencia de la herramienta CLIP y la necesidad de ajustar las etiquetas en algunos casos.