Etiquetado activo asistido por modelo para visión embarcada en AR/VR
Visión general
De qué trata este proyecto.
Entrena un modelo ligero con active learning, anota 100 frames en web y mide mAP. Obtén un certificado verificable.
El escenario
La startup (~22 personas, post-seed, ~5 M EUR levantados) tiene firmados 3 pilotos industriales y necesita demostrar a sus inversores que el coste marginal de incorporar un cliente nuevo cae de forma medible; el coste de anotación es hoy la línea de gasto operativo más visible.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Diseñar una herramienta de etiquetado asistido con Active Learning que alcance mAP de 0,70 con menos de 1.000 frames etiquetados activamente, frente a más de 2.500 con muestreo aleatorio.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar Active Learning a detección de objetos bajo restricciones reales de presupuesto humano
- Diseñar un human-in-the-loop donde el modelo pre-rellena y la persona corrige
- Medir progreso de etiquetado con curvas de aprendizaje sobre un conjunto fijo de validación
- Conectar mejora de modelo con horas-persona ahorradas — el lenguaje del CFO
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Visual Intelligence and Visual Reasoning
Master · Computer Vision
Strong alignment
This challenge maps to Visual Intelligence and Visual Reasoning at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Active Learning
Apply active learning to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Object Detection
Apply object detection to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Human In The Loop
Apply human in the loop to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Evaluation
Apply model evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Tooling Design
Apply tooling design to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Pytorch
Apply pytorch to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Machine Learning Engineer
Diseñar el bucle completo de Active Learning — modelo, herramienta, métricas y narrativa de coste — es una capacidad MLE altamente diferenciadora en startups que escalan etiquetado.
Este proyecto afina
- active-learning
- object-detection
- model-evaluation
Computer Vision Engineer
Detección de objetos en escenarios industriales reales con restricciones de hardware embarcado es competencia central de una persona ingeniera de CV en AR/VR industrial.
Este proyecto afina
- object-detection
- pytorch
- model-evaluation
AI Engineer
Construir la herramienta web y el servicio FastAPI que orquesta predicciones, edición humana y reentrenamiento es la clase de glue-engineering que los AI Engineers hacen para destrabar a equipos de datos.
Este proyecto afina
- tooling-design
- human-in-the-loop
- active-learning